MCP-Smallest.ai
Реализация сервера Model Context Protocol (MCP) для интеграции API Smallest.ai. Этот проект предоставляет стандартизированный интерфейс для взаимодействия с системой управления базой знаний Smallest.ai.
Архитектура
Обзор системы
Детали компонента
1. Уровень клиентского приложения
- Реализует клиентский протокол MCP
- Обрабатывает форматирование запроса
- Управляет анализом ответов
- Обеспечивает обработку ошибок
2. Уровень сервера MCP
- Обработчик протоколов
- Управляет коммуникацией по протоколу MCP
- Обрабатывает клиентские соединения
- Направляет запросы соответствующим инструментам
- Реализация инструмента
- Инструменты управления базой знаний
- Проверка параметров
- Форматирование ответа
- Обработка ошибок
- API-интеграция
- API-коммуникация Smallest.ai
- Управление аутентификацией
- Обработка запросов/ответов
3. Уровень API Smallest.ai
- Управление базой знаний
- Хранение и извлечение данных
- Аутентификация и авторизация
Поток данных
Архитектура безопасности
Обзор
Этот проект реализует сервер MCP, который действует как промежуточное ПО между клиентами и API Smallest.ai. Он предоставляет стандартизированный способ взаимодействия с функциями управления базой знаний Smallest.ai через протокол контекста модели.
Архитектура
Компоненты
- MCP-сервер
- Обрабатывает запросы клиентов
- Управляет коммуникацией API
- Предоставляет стандартизированные ответы
- Реализует обработку ошибок
- Инструменты базы знаний
listKnowledgeBases
: список всех баз знанийcreateKnowledgeBase
: создает новые базы знанийgetKnowledgeBase
: извлекает конкретные сведения из базы знаний
- Ресурс документации
- Доступно на
docs://smallest.ai
- Предоставляет инструкции по использованию и примеры
- Доступно на
Предпосылки
- Node.js 18+ или среда выполнения Bun
- API-ключ Smallest.ai
- Знание TypeScript
Установка
- Клонируйте репозиторий:
- Установите зависимости:
- Создайте файл
.env
в корневом каталоге:
Конфигурация
Создайте файл config.ts
с конфигурацией API Smallest.ai:
Использование
Запуск сервера
Тестирование сервера
Доступные инструменты
- Список баз знаний
- Создать базу знаний
- Получить базу знаний
Формат ответа
Все ответы имеют следующую структуру:
Обработка ошибок
На сервере реализована комплексная обработка ошибок:
- HTTP-ошибки
- Ошибки API
- Ошибки проверки параметров
- Типобезопасные ответы на ошибки
Разработка
Структура проекта
Добавление новых инструментов
- Определите инструмент в
index.ts
:
- Обновление документации в ресурсе:
Безопасность
- Ключи API хранятся в переменных среды.
- Все запросы аутентифицированы.
- Реализована проверка параметров
- Сообщения об ошибках очищаются
Внося вклад
- Форк репозитория
- Создайте ветку функций (
git checkout -b feature/amazing-feature
) - Зафиксируйте свои изменения (
git commit -m 'Add some amazing feature'
) - Отправить в ветку (
git push origin feature/amazing-feature
) - Открыть запрос на извлечение
Лицензия
Данный проект лицензирован по лицензии MIT — подробности см. в файле LICENSE .
Благодарности
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Реализация сервера Model Context Protocol, предоставляющая стандартизированный интерфейс для взаимодействия с системой управления базой знаний Smallest.ai.
Related MCP Servers
- -securityFlicense-qualityA comprehensive Model Context Protocol server implementation that enables AI assistants to interact with file systems, databases, GitHub repositories, web resources, and system tools while maintaining security and control.Last updated -31TypeScript
- -securityAlicense-qualityA server that implements the Model Context Protocol, providing a standardized way to connect AI models to different data sources and tools.Last updated -18TypeScriptMIT License
- -securityFlicense-qualityA basic Model Context Protocol server implementation that demonstrates core functionality including tools and resources for AI chat applications.Last updated -Python
- -securityFlicense-qualityA Model Context Protocol server that provides AI models with structured access to external data and services, acting as a bridge between AI assistants and applications, databases, and APIs in a standardized, secure way.Last updated -1Python