基于终端的交互客户端,用于Model Context Protocol(MCP)服务器。
npm install -g mcp-terminal
在使用MCP CLI之前,您需要至少配置一个服务器:
mcp-terminal configure
这将打开您的默认编辑器,并附带一个配置文件,在其中您可以定义MCP服务器。
示例配置:
{
"mcpServers": {
"local-sse": {
"command": "npx @anthropic-ai/mcp-server@latest",
"args": [],
"url": "http://localhost:8765/sse"
},
"local-stdio": {
"command": "npx @anthropic-ai/mcp-server@latest",
"args": ["--stdio"]
},
"shopify": {
"command": "npx",
"args": [
"shopify-mcp",
"--accessToken",
"your-shopify-access-token",
"--domain",
"your-store.myshopify.com"
]
}
}
}
请注意,服务器可以这样配置:
command和urlcommandurlmcp-terminal configure
这将打开您的默认编辑器以配置MCP服务器。
mcp-terminal start
这将启动已配置的MCP服务器。您可以配置多个服务器。
mcp-terminal chat
这将开始与AI模型的交互式聊天会话,该模型可以从您配置的服务器中使用MCP工具。LLM可以通过与MCP服务器工具交互来帮助回答您的问题并执行操作。
您可以指定要使用的服务器:
mcp-terminal chat -s local-stdio
聊天命令支持两种类型的服务器配置:
要使用聊天功能,您需要:
OPENAI_API_KEY或在.env文件中)mcp-terminal configure进行配置)$ mcp-terminal chat
正在与LLM开始聊天会话...
输入'exit'或'quit'结束会话。
使用MCP服务器:local-stdio
正在启动MCP服务器:local-stdio
服务器正在运行...
通过stdio传输连接到MCP服务器
您:今天纽约的天气如何?
AI正在思考...
AI:我想为您查询纽约的天气,但我需要使用一个工具来获取这些信息。
我尝试使用一个天气工具,但我们当前是通过stdio传输连接的,这不允许我直接访问外部工具。在一个配备了适当工具的完整实现中,我可以获取纽约的实时天气数据。
要获取纽约今天的实际天气,您可以:
1. 使用配置了HTTP/SSE传输和天气工具的不同MCP服务器
2. 直接查看天气网站或应用程序
3. 提问一个我不需要外部工具就能回答的问题
还有其他我能帮到您的吗?
您:什么是MCP?
AI正在思考...
AI:MCP代表模型上下文协议。这是一个开放标准协议,旨在将像我这样的AI语言模型与外部工具、数据源和API连接起来。
以下是MCP的重要性所在:
1. 它允许AI模型通过访问外部工具和实时信息来扩展其能力,超越训练数据。
2. 它为开发者提供了一种标准化的方法来创建AI模型可以交互的工具,使集成更加简单。
3. 它使AI助手能够在现实世界中执行操作——例如搜索网络、访问数据库、运行代码或与服务(如您之前询问的天气示例)交互。
4. 它可以通过不同的传输方法工作,例如HTTP/SSE(服务器发送事件)或stdio(标准输入/输出),具体取决于实现方式。
您现在正在使用的MCP-terminal工具是一个客户端,它有助于管理MCP服务器,并促进用户、AI模型和这些服务器提供的工具之间的通信。
您:退出
MIT