Pochopenie MCP host
Čo je MCP
MCP je protokol vyvinutý spoločnosťou Anthropic pre claude. MCP je skratka pre Model Context Protocol a je to protokol, ktorý umožňuje LLM aktívne požadovať externé akcie alebo zdroje. Keďže MCP je doslova len protokol na vyžiadanie a odpoveď, proces a vykonanie musí zabezpečiť vývojár.
O internom fungovaní
Predtým, než vysvetlím interné fungovanie, objasním Gemini Function Calling. Gemini Function Calling, podobne ako MCP, umožňuje LLM iniciatívne volať externé funkcie. Možno sa pýtate, prečo som spomenul práve Function Calling. Dôvodom je, že Function Calling sa objavil skôr ako MCP a je kompatibilný v tom zmysle, že obe používajú schému OpenAPI, čo naznačuje podobné vzájomné fungovanie. Preto som ho uviedol, keďže opis Gemini Function Calling je podrobnejší a mohol by byť užitočný.
Celkový priebeh je nasledovný:
- Definuje sa funkcia.
- Definícia funkcie sa odošle do Gemini spolu s promptom.
- „Send user prompt along with the function declaration(s) to the model. It analyzes the request and determines if a function call would be helpful. If so, it responds with a structured JSON object.“
- Gemini, ak je to potrebné, požiada o volanie funkcie.
- Ak Gemini potrebuje, volajúci obdrží názov a parametre pre volanie funkcie.
- Volajúci môže rozhodnúť, či vykoná volanie alebo nie.
- Či zavolať a vrátiť platnú hodnotu.
- Či vrátiť dáta, akoby boli volané, bez skutočného volania.
- Či jednoducho ignorovať.
- Gemini počas tohto procesu vykonáva a požaduje akcie, ako je volanie viacerých funkcií naraz, alebo volanie po vyhodnotení výsledkov predchádzajúceho volania.
- Nakoniec, po získaní usporiadanej odpovede, sa proces ukončí.
Tento postup je vo všeobecnosti v súlade s MCP. Podobne je to vysvetlené aj v tutoráli MCP. Platí to aj pre nástroje ollama.
A našťastie, tieto tri nástroje – ollama tools, MCP a Gemini Function Calling – zdieľajú štruktúru schémy do takej miery, že implementáciou jedného MCP je možné ho použiť vo všetkých troch.
A áno, existuje jedna spoločná nevýhoda. Keďže model nakoniec vykonáva operácie, ak je model, ktorý používate, v zlom stave, môže zlyhať pri volaní funkcií, volať ich neobvyklým spôsobom alebo vykonávať nesprávne operácie, ako je napríklad DOS útok na MCP server.
MCP host v Go
mark3lab's mcphost
V Go existuje mcphost, ktorý vyvíja organizácia mark3lab.
Použitie je veľmi jednoduché.
1go install github.com/mark3labs/mcphost@latest
Po inštalácii vytvorte súbor $HOME/.mcp.json
a napíšte do neho nasledovné:
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}
Následne ho spustite s modelom ollama.
Samozrejme, predtým si môžete stiahnuť model pomocou ollama pull mistral-small
, ak je to potrebné.
Hoci sa štandardne odporúča claude alebo qwen2.5, ja v súčasnosti odporúčam mistral-small.
1mcphost -m ollama:mistral-small
Avšak, ak ho spustíte týmto spôsobom, môžete ho použiť iba v režime otázok a odpovedí v CLI prostredí.
Preto upravíme kód mcphost
, aby fungoval programovateľnejšie.
Fork mcphost
Ako už bolo preukázané, mcphost
obsahuje funkcie na extrakciu metadát a volanie funkcií pomocou MCP. Preto sú potrebné časti pre volanie LLM, správu MCP servera a správu histórie správ.
Nasledujúci balík Runner
obsahuje tieto časti:
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}
Vnútorné deklarácie tejto časti nebudem skúmať. V podstate sú pomenované presne tak, ako naznačuje ich funkcia.
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}
Pre mcpClients
a tools
nájdete informácie v tomto súbore.
Keďže provider
bude používať ollama, nájdete informácie v tomto súbore.
Hlavným chodom je metóda 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}
Samotný kód bol zostavený z častí tohto súboru.
Obsah je zhruba nasledovný:
- Odošle sa prompt spolu so zoznamom nástrojov, aby sa požiadalo o vykonanie alebo generovanie odpovede.
- Ak sa odpoveď vygeneruje, rekurzia sa zastaví a vráti sa hodnota.
- Ak LLM zanechá požiadavku na vykonanie nástroja, hostiteľ zavolá MCP Server.
- Odpoveď sa pridá do histórie a vráti sa k bodu 1.
Záverom
Už koniec?
V skutočnosti toho nie je veľa na povedanie. Tento článok bol napísaný s cieľom pomôcť vám pochopiť, ako zhruba funguje MCP Server. Dúfam, že tento článok vám aspoň trochu pomohol pochopiť fungovanie MCP host.