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AI代理未说明官方级别未说明来源级核验

MCP Typescript Sample

MCP Server

一个基于TypeScript的MCP客户端/服务器实现，包含认证功能，支持与本地或云端LLM集成。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

2

资源数

0
开发工具认证服务TypeScript模型集成Token认证

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息，不托管安装包，也不代用户安装。

GitHub

作者 / 组织

tmaestrini

提供方

tmaestrini

最后核验

2026/5/17 20:19

快速接入

先看主来源和安装命令，再打开仓库或文档；下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

mcp类型脚本示例

带有身份验证的生产就绪MCP设置（客户端/服务器）的示例实现，使用现代ES模块在Typescript（节点）中完全实现。

\[！注意\] 为了演示，代理连接到由Ollama提供服务的本地托管LLM。请随意集成您选择的AI堆栈（请参阅 *客户端实现* 在......下面

______________________________________________________________________

设置/先决条件

在运行服务器或客户端之前，请确保您具备以下先决条件。

发展环境（当地）

  1. Node.js （v18或更高版本）

- 从下载并安装 - 验证安装： node --version

  1. 奥拉玛 （用于客户演示）

👉 请随意使用另一个LLM（在本地或云中运行，并调整下面的客户端实现）：

- 从以下位置安装Ollama 奥拉玛 - 拉动所需的模型： ollama pull qwen3:4b - 确保Ollama正在运行 http://localhost:11434

微软Entra ID

此参考实现需要一个配置了应用程序注册的Microsoft Entra ID租户：

  1. Microsoft Entra ID应用程序注册

- 在Microsoft Entra ID中配置新的应用程序注册： - 具有自定义作用域的API权限 mcp:tools - 身份验证设置（用于客户端中的交互式登录） - 公开具有所需作用域的API

> \[！提示\] > 关于API范围：确保您通过在应用程序注册中公开web API来添加专用范围（如果需要任何指导，请单击此链接： ).

此信息将在客户端和服务器设置中使用：

  • AZURE_TENANT_ID：您的Entra ID租户
  • AZURE_CLIENT_ID：您的应用程序注册客户端ID
  • AZURE_CLIENT_SECRET：您的应用程序注册客户端密码（用于服务器）
  • AZURE_CLIENT_SCOPE：API范围（格式： api:///mcp:tools)

项目结构（建筑）

此monorepo包含两个主要组件：

  • /server：使用Express.js、JWT身份验证和MCP SDK实现MCP服务器
  • /client：通过AI SDK集成和交互式CLI实现MCP客户端

服务器

主要特点：

  • JWT身份验证：使用JWKS验证Entra ID中的令牌
  • 无状态模式：为每个请求创建新的传输，以防止ID冲突
  • 安全API：验证作用域、颁发者和令牌签名
  • Express.js：通过HTTP传输的JSON-RPC HTTP服务器

服务器体系结构：

server/
├── src/
│   ├── main.ts              # Express server setup
│   ├── auth/
│   │   └── validation.ts    # JWT validation middleware
│   ├── context/
│   │   └── AuthContext.ts   # Authentication context management
│   ├── mcp/
│   │   └── server.ts        # MCP server implementation
│   └── utils/
│       └── api-client.ts    # API client utilities

客户端

主要特点：

  • 交互式身份验证：使用Entra ID交互式令牌请求流
  • MCP客户端：使用HTTP传输连接到远程MCP服务器
  • AI SDK集成：与Vercel AI SDK配合使用，用于LLM交互
  • 流媒体响应：LLM响应的实时流式传输
  • 工具调用：根据LLM请求自动调用MCP工具

客户端架构：

client/
├── src/
│   ├── main.ts                          # CLI application entry point
│   ├── bootstrap.ts                     # Environment configuration loader
│   ├── mcp/
│   │   └── client.ts                    # MCP client factory
│   └── utils/
│       └── TokenAcquisitionHelper.ts    # Entra ID token acquisition

通往卓越的捷径

服务器

MCP服务器通过HTTP传输提供对MCP工具的身份验证访问。

1.配置环境变量

导航到 server 目录并创建 .env 模板中的文件：

cd server
cp .env.template .env

编辑 .env 使用您的Entra ID凭据：

# Entra ID Configuration for OAuth2/MSAL
AZURE_TENANT_ID=your-tenant-id-here
AZURE_CLIENT_ID=your-client-id-here
AZURE_CLIENT_SECRET=your-client-secret-here

# MCP Server Configuration
REMOTE_MCP_SERVER_PORT=3000

2.安装依赖项

npm install

3.运行服务器

在开发模式下启动服务器，并自动重新加载：

npm start

或者在生产模式下构建和运行：

npm run build
node dist/main.js server

4.验证服务器

服务器应在上运行 http://localhost:3000/mcp。您应该看到：

MCP Server running on http://localhost:3000/mcp

______________________________________________________________________

客户端

MCP客户端演示了如何使用MCP工具连接到MCP服务器、获取身份验证令牌以及与LLM交互。

1.配置客户端环境变量

导航到 client 目录并创建 .env.development 模板中的文件：

cd client
cp .env.template .env.development

编辑 .env.development 根据您的配置：

# Entra ID Configuration for OAuth2/MSAL
AZURE_TENANT_ID=your-tenant-id-here
AZURE_CLIENT_ID=your-client-id-here
AZURE_CLIENT_SCOPE=api://your-client-id-here/mcp:tools

REMOTE_MCP_SERVER_BASE_URL=http://localhost:3000/mcp

2.安装客户端依赖项

npm install

3.确保先决条件

在运行客户端之前：

  • ✅ MCP服务器正在运行 （见上文：服务器>运行服务器）
  • ✅ Ollama 正在运行 使用所需型号：
  ollama serve
  ollama pull qwen3:4b

4.运行客户端

启动交互式CLI应用程序：

npm start

5.身份验证和交互

  1. 应用程序将提示您使用Entra ID进行身份验证（交互式浏览器登录）
  2. 成功验证后，您将看到已注册的MCP工具
  3. 在交互式提示中开始提问

交互示例：

🧠 Simple console application
Acquiring an access token from Entra ID... ✅ ok
Registered MCP Server tools: ['tool1', 'tool2', ...]

Starting the command line prompting game.
Have fun! 😃 Type 'exit' or 'quit' to terminate.
Ask: How many users work in my company?
AI's response:
[Streaming response from LLM using MCP tools...]

切换到其他AI提供商

客户端包括Ollama和OpenAI的示例。要改用OpenAI：

  1. 在中取消对OpenAI示例的注释 client/src/main.ts
  2. 设置您的OpenAI API密钥： export OPENAI_API_KEY=your-key
  3. 替换 streamText 电话与 generateText 呼叫

故障排除

服务器问题

  • 端口已在使用中：更改 REMOTE_MCP_SERVER_PORT 在 .env 或终止已运行的服务器
  • 令牌验证失败：验证Entra ID应用程序注册配置
  • JWKS错误：检查您的应用程序注册是否具有正确的签名密钥

客户问题

  • 认证失败：确保Entra ID应用程序配置了正确的重定向URI
  • 无法连接到服务器：验证 REMOTE_MCP_SERVER_BASE_URL 并且该服务器正在运行
  • 奥拉马·埃罗尔斯：确保Olama正在运行(ollama serve)模型被拉取

常见问题

  • 模块分辨率错误：确保您使用的是支持ES模块的Node.js v22+
  • TypeScript错误：运行 npm run type-check 验证TypeScript配置
  • 网络错误：检查防火墙设置和本地主机连接

附加信息

开发脚本

服务器和客户端都支持以下npm脚本：

  • npm start：以开发模式运行
  • npm run build：将TypeScript编译为JavaScript
  • npm run type-check：检查TypeScript类型而不发出文件

安全考虑

  • 永不承诺 .env 文件：这些文件包含敏感凭据
  • 令牌验证：服务器使用Entra ID中的JWKS验证令牌
  • 范围检查：确保 mcp:tools 范围配置正确
  • 生产部署：使用适当的密钥管理（Azure密钥库、环境变量等）

了解更多

目录标签

目录标签

开发工具认证服务TypeScript模型集成Token认证MCP协议本地部署LLM集成

接入字段

传输方式（transport，传输协议）

未说明

鉴权方式（authType，认证方式）

token

工具数量（toolCount，工具数）

0

资源数量（resourceCount，资源数）

0

提示词数量（promptCount，提示词数）

0

权限和风险

未说明token部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置，并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限；先核对安装命令和配置内容。

仍需确认：installCommand

来源信息

mcp-typescript-sample logo

MCP World

mcpworld.com

/detail/f865266c0a24289ae10fb4944a554ffb

一个基于TypeScript的MCP客户端/服务器实现，包含认证功能，支持与本地或云端LLM集成。

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MCP Typescript Example

一个基于TypeScript的模型上下文协议（MCP）服务器实现，提供工具调用和资源访问的简单API，并兼容MCP检查器进行测试和探索。

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MCP typescript SDK server

一个用于与Model Context Protocol (MCP)交互的SDK，支持客户端和服务器端，适用于医疗数据分析、金融风险管理、工业预测维护等多个领域。