GoSuda

MCP host: попытка понимания

By snowmerak
views ...

Что такое MCP

MCP — это протокол, разработанный Anthropic для claude. MCP расшифровывается как Model Context Protocol и представляет собой протокол, который позволяет LLM активно запрашивать внешние действия или ресурсы. Поскольку MCP — это буквально протокол запросов и ответов, разработчик должен обеспечить его процесс и выполнение.

О внутреннем устройстве

Прежде чем объяснять внутреннее устройство, я хотел бы рассмотреть Gemini Function Calling. Gemini Function Calling, как и MCP, позволяет LLM инициативно вызывать внешние действия. Возможно, у вас возникнет вопрос, зачем вообще упоминать Function Calling. Причина в том, что Function Calling появился раньше MCP и совместим с ним, поскольку оба используют схему OpenAPI, что позволяет предположить схожесть их работы. Поэтому я привел Gemini Function Calling, так как его описание более подробное и может быть полезным.

FunctionCalling

Общий поток выглядит следующим образом:

  1. Определите функцию.
  2. Отправьте определение функции в Gemini вместе с промптом.
    1. "Отправьте пользовательский промпт вместе с объявлением(ями) функции в модель. Она анализирует запрос и определяет, будет ли вызов функции полезен. Если да, то она отвечает структурированным объектом JSON."
  3. Gemini запрашивает вызов функции при необходимости.
    1. Если Gemini требует, вызывающая сторона получает имя и параметры для вызова функции.
    2. Вызывающая сторона может решить, выполнять ли вызов:
      1. Вызвать и вернуть допустимое значение.
      2. Вернуть данные, как будто вызов был произведен, но без фактического вызова.
      3. Просто проигнорировать.
  4. Gemini выполняет и запрашивает действия, такие как вызов нескольких функций за один раз в этом процессе, или вызов функций после просмотра результатов.
  5. Завершается, когда получен упорядоченный ответ.

Этот поток в целом согласуется с MCP. Это также объясняется аналогичным образом в руководстве по MCP. Это также похоже на ollama tools.

И, к счастью, эти три инструмента — ollama tools, MCP и Gemini Function Calling — настолько тесно делят структуру схемы, что, реализовав только MCP, можно использовать его во всех трех местах.

Ах да, у всех них есть общий недостаток. В конечном итоге, поскольку модель выполняет действия, если ваша модель находится в плохом состоянии, она может не вызвать функцию, вызвать ее странным образом или совершить сбой, например, осуществить DOS-атаку на сервер MCP.

Хост MCP на Go

mark3lab's mcphost

На Go существует mcphost, который разрабатывается организацией mark3lab.

Использование очень простое.

1go install github.com/mark3labs/mcphost@latest

После установки создайте файл $HOME/.mcp.json и заполните его следующим образом:

 1{
 2  "mcpServers": {
 3    "sqlite": {
 4      "command": "uvx",
 5      "args": [
 6        "mcp-server-sqlite",
 7        "--db-path",
 8        "/tmp/foo.db"
 9      ]
10    },
11    "filesystem": {
12      "command": "npx",
13      "args": [
14        "-y",
15        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
16        "/tmp"
17      ]
18    }
19  }
20}

И затем запустите его с моделью ollama следующим образом. Конечно, при необходимости сначала получите модель с помощью ollama pull mistral-small.

В основном рекомендуется claude или qwen2.5, но на данный момент я рекомендую mistral-small.

1mcphost -m ollama:mistral-small

Однако при таком запуске его можно использовать только в режиме вопросов и ответов в среде CLI. Поэтому мы изменим код mcphost, чтобы он мог работать более программируемо.

Форк mcphost

Как уже было замечено, mcphost включает в себя функциональность для извлечения метаданных и вызова функций с использованием MCP. Следовательно, необходимы части для вызова LLM, обработки сервера MCP и управления историей сообщений.

Соответствующая часть, которая была взята, — это Runner из следующего пакета.

 1package runner
 2
 3import (
 4	"context"
 5	"encoding/json"
 6	"fmt"
 7	"log"
 8	"strings"
 9	"time"
10
11	mcpclient "github.com/mark3labs/mcp-go/client"
12	"github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
13
14	"github.com/mark3labs/mcphost/pkg/history"
15	"github.com/mark3labs/mcphost/pkg/llm"
16)
17
18type Runner struct {
19	provider   llm.Provider
20	mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient
21	tools      []llm.Tool
22
23	messages []history.HistoryMessage
24}

Внутренние объявления соответствующих частей мы рассматривать не будем. Однако они почти полностью соответствуют своим именам.

 1func NewRunner(systemPrompt string, provider llm.Provider, mcpClients map[string]*mcpclient.StdioMCPClient, tools []llm.Tool) *Runner {
 2	return &Runner{
 3		provider:   provider,
 4		mcpClients: mcpClients,
 5		tools:      tools,
 6		messages: []history.HistoryMessage{
 7			{
 8				Role: "system",
 9				Content: []history.ContentBlock{{
10					Type: "text",
11					Text: systemPrompt,
12				}},
13			},
14		},
15	}
16}

Для mcpClients и tools, которые будут использоваться здесь, пожалуйста, обратитесь к данному файлу. Поскольку provider будет использовать ollama, пожалуйста, обратитесь к данному файлу.

Главное блюдо — это метод Run.

  1func (r *Runner) Run(ctx context.Context, prompt string) (string, error) {
  2	if len(prompt) != 0 {
  3		r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
  4			Role: "user",
  5			Content: []history.ContentBlock{{
  6				Type: "text",
  7				Text: prompt,
  8			}},
  9		})
 10	}
 11
 12	llmMessages := make([]llm.Message, len(r.messages))
 13	for i := range r.messages {
 14		llmMessages[i] = &r.messages[i]
 15	}
 16
 17	const initialBackoff = 1 * time.Second
 18	const maxRetries int = 5
 19	const maxBackoff = 30 * time.Second
 20
 21	var message llm.Message
 22	var err error
 23	backoff := initialBackoff
 24	retries := 0
 25	for {
 26		message, err = r.provider.CreateMessage(
 27			context.Background(),
 28			prompt,
 29			llmMessages,
 30			r.tools,
 31		)
 32		if err != nil {
 33			if strings.Contains(err.Error(), "overloaded_error") {
 34				if retries >= maxRetries {
 35					return "", fmt.Errorf(
 36						"claude is currently overloaded. please wait a few minutes and try again",
 37					)
 38				}
 39
 40				time.Sleep(backoff)
 41				backoff *= 2
 42				if backoff > maxBackoff {
 43					backoff = maxBackoff
 44				}
 45				retries++
 46				continue
 47			}
 48
 49			return "", err
 50		}
 51
 52		break
 53	}
 54
 55	var messageContent []history.ContentBlock
 56
 57	var toolResults []history.ContentBlock
 58	messageContent = []history.ContentBlock{}
 59
 60	if message.GetContent() != "" {
 61		messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{
 62			Type: "text",
 63			Text: message.GetContent(),
 64		})
 65	}
 66
 67	for _, toolCall := range message.GetToolCalls() {
 68		input, _ := json.Marshal(toolCall.GetArguments())
 69		messageContent = append(messageContent, history.ContentBlock{
 70			Type:  "tool_use",
 71			ID:    toolCall.GetID(),
 72			Name:  toolCall.GetName(),
 73			Input: input,
 74		})
 75
 76		parts := strings.Split(toolCall.GetName(), "__")
 77
 78		serverName, toolName := parts[0], parts[1]
 79		mcpClient, ok := r.mcpClients[serverName]
 80		if !ok {
 81			continue
 82		}
 83
 84		var toolArgs map[string]interface{}
 85		if err := json.Unmarshal(input, &toolArgs); err != nil {
 86			continue
 87		}
 88
 89		var toolResultPtr *mcp.CallToolResult
 90		req := mcp.CallToolRequest{}
 91		req.Params.Name = toolName
 92		req.Params.Arguments = toolArgs
 93		toolResultPtr, err = mcpClient.CallTool(
 94			context.Background(),
 95			req,
 96		)
 97
 98		if err != nil {
 99			errMsg := fmt.Sprintf(
100				"Error calling tool %s: %v",
101				toolName,
102				err,
103			)
104			log.Printf("Error calling tool %s: %v", toolName, err)
105
106			toolResults = append(toolResults, history.ContentBlock{
107				Type:      "tool_result",
108				ToolUseID: toolCall.GetID(),
109				Content: []history.ContentBlock{{
110					Type: "text",
111					Text: errMsg,
112				}},
113			})
114
115			continue
116		}
117
118		toolResult := *toolResultPtr
119
120		if toolResult.Content != nil {
121			resultBlock := history.ContentBlock{
122				Type:      "tool_result",
123				ToolUseID: toolCall.GetID(),
124				Content:   toolResult.Content,
125			}
126
127			var resultText string
128			for _, item := range toolResult.Content {
129				if contentMap, ok := item.(map[string]interface{}); ok {
130					if text, ok := contentMap["text"]; ok {
131						resultText += fmt.Sprintf("%v ", text)
132					}
133				}
134			}
135
136			resultBlock.Text = strings.TrimSpace(resultText)
137
138			toolResults = append(toolResults, resultBlock)
139		}
140	}
141
142	r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
143		Role:    message.GetRole(),
144		Content: messageContent,
145	})
146
147	if len(toolResults) > 0 {
148		r.messages = append(r.messages, history.HistoryMessage{
149			Role:    "user",
150			Content: toolResults,
151		})
152
153		return r.Run(ctx, "")
154	}
155
156	return message.GetContent(), nil
157}

Сам код был собран из частей этого файла.

Содержание примерно следующее:

  1. Отправляет промпт и список инструментов для запроса выполнения или генерации ответа.
  2. Если ответ сгенерирован, рекурсия прекращается, и он возвращается.
  3. Если LLM оставляет запрос на выполнение инструмента, хост вызывает MCP Server.
  4. Ответ добавляется в историю, и процесс возвращается к пункту 1.

В заключение

Уже конец?

На самом деле, особо много сказать нечего. Эта статья была написана, чтобы помочь вам получить общее представление о том, как работает MCP Server. Надеюсь, эта статья хоть немного помогла вам понять работу хоста MCP.