Sample-Model-Context-Protocol-Demos

🚀 模型上下文协议（MCP）示例集合

本项目提供了一系列模型上下文协议（MCP）的示例，展示了不同语言和框架下 MCP 的应用场景，帮助开发者更好地理解和使用 MCP。

🚀 快速开始

项目提供了多个不同的 MCP 示例模块，你可以根据自己的需求选择合适的模块进行参考和使用。

✨ 主要特性

• 涵盖多种编程语言和框架，包括 TypeScript、Python、Spring AI & Kotlin、Spring AI & Java。
• 提供不同通信方式的示例，如 MCP/SSE、MCP/stdio。
• 包含在不同环境下的部署示例，如 ECS。
• 部分示例结合了检索增强生成（RAG）技术。

📦 安装指南

文档未提供具体安装命令，暂不展示安装指南相关内容。

💻 使用示例

基础用法

本项目提供了多个不同的示例模块，以下为各模块的简单介绍： | 模块名称 | 详情 | | ---- | ---- | | 服务器客户端 MCP/SSE 演示 | 该示例使用 TypeScript 语言，创建了一个使用 converse API 和 MCP 服务器的 Amazon Bedrock MCP 客户端。样本通过容器部署，使用 MCP/SSE 相互通信。 | | 服务器客户端 MCP/stdio 演示 | 此示例基于 Python 语言，是一个简单的演示，展示了一个使用 converse API 和 MCP 标准输入输出（stdin/stdout）的 Amazon Bedrock MCP 客户端。该样本可以在本地运行并与 Amazon Bedrock 连接。 | | 服务器客户端 MCP/SSE 在 ECS 上 | 该示例使用 Spring AI & Kotlin，提供一个在 ECS 上运行的 Spring AI MCP 服务器示例；该服务器被一个同样在 ECS 上运行的 Spring AI Agent 使用，后者通过负载均衡器公开访问。 | | 服务器客户端 MCP/SSE 在 Bedrock Converse 客户端中使用 pgVector RAG | 此示例基于 Spring AI & Java，是一个基于 Bedrock 的 Spring AI 狗狗收养代理，使用 PostgreSQL 和 pgvector 进行检索增强生成（RAG），以及一个 MCP 服务器来管理收养预约。 | | MCP/SSE 服务器在 ECS 上 | 该示例使用 Spring AI & Kotlin，是一个非常基础的 Spring AI MCP 服务器，使用 Server - Sent Events (SSE) 在 ECS 上运行。 |

📚 详细文档

安全

有关更多详细信息，请参阅 CONTRIBUTING。

📄 许可证

该库采用 MIT - 0 许可证。有关详细信息，请参阅 LICENSE 文件。