openmcp-sdk : 适用于 openmcp 的部署框架

闪电般将您的 agent 从实验室部署到生产环境

# 介绍 & 安装 ## 什么是 openmcp-sdk.js OpenMCP Client 提供了一体化的 MCP 调试解决方案,这很好,但是,还是不够有趣。 因为,我们总是希望可以把做好的 mcp 搞一个可以直接分发的 app 或者扔到服务器上做成一个函数服务或者微服务。而 OpenMCP Client 把和大模型交互,使用工具的这套逻辑全部放到了前端,导致我们如果想要把 mcp 做成一个和大模型绑定的独立应用或者服务,困难重重。 这个时候,openmcp-sdk.js 就提供了一种轻量级解决方案。它是一个 nodejs 的库,可以让您通过 nodejs 将写好的 mcp 和调试好的流程无缝部署成一个 agent。 ## 安装 ::: code-group ```bash [npm] npm install openmcp-sdk ``` ```bash [yarn] yarn add openmcp-sdk ``` ```bash [pnpm] pnpm add openmcp-sdk ``` ::: :::warning 目前 openmcp-sdk 只支持 esm 模式的导入 ::: ## 使用 文件名:main.ts ```typescript import { TaskLoop } from 'openmcp-sdk/task-loop'; import { TaskLoopAdapter } from 'openmcp-sdk/service'; async function main() { // 创建适配器,负责通信和 mcp 连接 const adapter = new TaskLoopAdapter(); // 添加 mcp 服务器 adapter.addMcp({ connectionType: 'STDIO', commandString: 'node index.js', cwd: '~/projects/openmcp-tutorial/my-browser/dist' }); // 创建事件循环驱动器, verbose 数值越高,输出的日志越详细 const taskLoop = new TaskLoop({ adapter, verbose: 1 }); // 获取所有工具 const tools = await taskLoop.getTools(); // 配置改次事件循环使用的大模型 taskLoop.setLlmConfig({ id: 'deepseek', baseUrl: 'https://api.deepseek.com/v1', userToken: process.env['DEEPSEEK_API_TOKEN'], userModel: 'deepseek-chat' }); // 创建当前事件循环对应的上下文,并且配置当前上下文的设置 const storage = { messages: [], settings: { temperature: 0.7, // 在本次对话使用所有工具 enableTools: tools, // 系统提示词 systemPrompt: 'you are a clever bot', // 对话上下文的轮数 contextLength: 20 } }; // 本次发出的问题 const message = 'hello world'; // 开启事件循环 await taskLoop.start(storage, message); // 打印上下文,最终的回答在 messages.at(-1) 中 const content = storage.messages.at(-1).content; console.log('最终回答:', content); } main(); ``` 以 esm 模块来运行它,先安装 typescript 的 esm 启动器: ```bash npm install tsx --save-dev ``` 运行上面的文件 ```bash npx tsx main.ts ``` 下面是可能的输出: ``` [6/5/2025, 8:16:15 PM] 🚀 [my-browser] 0.1.0 connected [6/5/2025, 8:16:15 PM] task loop enters a new epoch [6/5/2025, 8:16:23 PM] task loop finish a epoch [6/5/2025, 8:16:23 PM] 🤖 llm wants to call these tools k_navigate [6/5/2025, 8:16:23 PM] 🔧 calling tool k_navigate [6/5/2025, 8:16:34 PM] × fail to call tools McpError: MCP error -32603: net::ERR_CONNECTION_RESET at https://towardsdatascience.com/tag/editors-pick/ [6/5/2025, 8:16:34 PM] task loop enters a new epoch [6/5/2025, 8:16:40 PM] task loop finish a epoch [6/5/2025, 8:16:40 PM] 🤖 llm wants to call these tools k_navigate [6/5/2025, 8:16:40 PM] 🔧 calling tool k_navigate [6/5/2025, 8:16:44 PM] ✓ call tools okey dockey success [6/5/2025, 8:16:44 PM] task loop enters a new epoch [6/5/2025, 8:16:57 PM] task loop finish a epoch [6/5/2025, 8:16:57 PM] 🤖 llm wants to call these tools k_evaluate [6/5/2025, 8:16:57 PM] 🔧 calling tool k_evaluate [6/5/2025, 8:16:57 PM] ✓ call tools okey dockey success [6/5/2025, 8:16:57 PM] task loop enters a new epoch [6/5/2025, 8:17:06 PM] task loop finish a epoch [6/5/2025, 8:17:06 PM] 🤖 llm wants to call these tools k_navigate, k_navigate [6/5/2025, 8:17:06 PM] 🔧 calling tool k_navigate [6/5/2025, 8:17:09 PM] ✓ call tools okey dockey success [6/5/2025, 8:17:09 PM] 🔧 calling tool k_navigate [6/5/2025, 8:17:12 PM] ✓ call tools okey dockey success [6/5/2025, 8:17:12 PM] task loop enters a new epoch [6/5/2025, 8:17:19 PM] task loop finish a epoch [6/5/2025, 8:17:19 PM] 🤖 llm wants to call these tools k_evaluate, k_evaluate [6/5/2025, 8:17:19 PM] 🔧 calling tool k_evaluate [6/5/2025, 8:17:19 PM] ✓ call tools okey dockey success [6/5/2025, 8:17:19 PM] 🔧 calling tool k_evaluate [6/5/2025, 8:17:19 PM] ✓ call tools okey dockey success [6/5/2025, 8:17:19 PM] task loop enters a new epoch [6/5/2025, 8:17:45 PM] task loop finish a epoch "以下是整理好的热门文章信息,并已翻译为简体中文:\n\n---\n\n### K1 标题 \n**《数据漂移并非真正问题:你的监控策略才是》** \n\n**简介** \n在机器学习领域,数据漂移常被视为模型性能下降的罪魁祸首,但本文作者提出了一种颠覆性的观点:数据漂移只是一个信号,真正的核心问题在于监控策略的不足。文章通过实际案例(如电商推荐系统和金融风控模型)揭示了传统统计监控的局限性,并提出了一个三层监控框架: \n1. **统计监控**:快速检测数据分布变化,但仅作为初步信号。 \n2. **上下文监控**:结合业务逻辑,判断漂移是否对关键指标产生影响。 \n3. **行为监控**:追踪模型预测的实际效果,避免“无声漂移”。 \n\n亮点在于作者强调了监控系统需要与业务目标紧密结合,而非单纯依赖技术指标。 \n\n**原文链接** \n[点击阅读原文](https://towardsdatascience.com/data-drift-is-not-the-actual-problem-your-monitoring-strategy-is/) \n\n---\n\n### K2 标题 \n**《从 Jupyter 到程序员的快速入门指南》** \n\n**简介** \n本文为数据科学家和初学者提供了一条从 Jupyter Notebook 过渡到专业编程的清晰路径。作者通过实际代码示例和工具推荐(如 VS Code、Git 和 Docker),帮助读者摆脱 Notebook 的局限性,提升代码的可维护性和可扩展性。 \n\n亮点包括: \n- 如何将 Notebook 代码模块化为可复用的 Python 脚本。 \n- 使用版本控制和容器化技术优化开发流程。 \n- 实战案例展示如何将实验性代码转化为生产级应用。 \n\n**原文链接** \n[点击阅读原文](https://towardsdatascience.com/the-journey-from-jupyter-to-programmer-a-quick-start-guide/) \n\n---\n\n如果需要进一步优化或补充其他内容,请随时告诉我!" ```