# Príklad

Toto je príklad v JavaScripte pre MCP Server

Tu je príklad registrácie nástroja, kde zaregistrujeme nástroj, ktorý vykoná simulovaný hovor na LLM:

```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)
        }
        ]
    };
    }
);
```

## Inštalácia

Spustite nasledujúci príkaz:

```bash
npm install
```

## Spustenie

```bash
npm start
```

**Vyhlásenie o zodpovednosti**:  
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Aj keď sa snažíme o presnosť, prosím, majte na pamäti, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.