wehub-resource-sync
83 lines
2.9 KiB
Markdown
83 lines
2.9 KiB
Markdown
# Приклад
|
|
|
|
Це приклад JavaScript для MCP Server
|
|
|
|
Ось приклад реєстрації інструменту, де ми реєструємо інструмент, який робить імітований виклик до 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)
|
|
}
|
|
]
|
|
};
|
|
}
|
|
);
|
|
```
|
|
|
|
## Встановлення
|
|
|
|
Виконайте наступну команду:
|
|
|
|
```bash
|
|
npm install
|
|
```
|
|
|
|
## Запуск
|
|
|
|
```bash
|
|
npm start
|
|
```
|
|
|
|
**Відмова від відповідальності**:
|
|
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу. |