# 샘플 이것은 MCP 서버용 JavaScript 샘플입니다 다음은 LLM에 모의 호출을 하는 도구를 등록하는 도구 등록 예제입니다: ```javascript this.mcpServer.tool( 'completion', { model: z.string(), prompt: z.string(), options: z.object({ temperature: z.number().optional(), max_tokens: z.number().optional(), stream: z.boolean().optional() }).optional() }, async ({ model, prompt, options }) => { console.log(`Processing completion request for model: ${model}`); // Validate model if (!this.models.includes(model)) { throw new Error(`Model ${model} not supported`); } // Emit event for monitoring/metrics this.events.emit('request', { type: 'completion', model, timestamp: new Date() }); // In a real implementation, this would call an AI model // Here we just echo back parts of the request with a mock response const response = { id: `mcp-resp-${Date.now()}`, model, text: `This is a response to: ${prompt.substring(0, 30)}...`, usage: { promptTokens: prompt.split(' ').length, completionTokens: 20, totalTokens: prompt.split(' ').length + 20 } }; // Simulate network delay await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 500)); // Emit completion event this.events.emit('completion', { model, timestamp: new Date() }); return { content: [ { type: 'text', text: JSON.stringify(response) } ] }; } ); ``` ## 설치 다음 명령어를 실행하세요: ```bash npm install ``` ## 실행 ```bash npm start ``` **면책 조항**: 이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 노력하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확한 부분이 있을 수 있음을 유의하시기 바랍니다. 원문은 해당 언어의 원본 문서가 권위 있는 자료로 간주되어야 합니다. 중요한 정보의 경우 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 본 번역의 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.