mcphostwithllmsandtoolservers

带LLM和工具服务器的MCPHost🚀

MCPHost是一个CLI主机应用程序，它使大型语言模型（LLM）能够使用 模型上下文协议（MCP）此设置允许LLM访问系统资源、执行命令并与GitHub等第三方服务集成。

______________________________________________________________________

主控程序

MCP是一个开放协议，它规范了应用程序如何向LLM提供上下文。将MCP想象成AI应用程序的USB-C端口。正如USB-C提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP提供了一个将AI模型连接到不同数据源和工具的标准化方法。 MCP

概述🌟

使用MCPHost，我们可以利用LLM，例如 OpenAI GPT模型和基于Ollama的模型 执行文本生成之外的实际任务。

我们取得的成就

• 启用MCPHost 与合作 Ollama和OpenAI模型 喜欢 gpt-4o-mini.
• 已连接两台MCP服务器:

- 文件系统服务器 📂 – 允许LLM与本地文件系统交互。 - GitHub服务器 🐙 – 使LLM能够在GitHub上创建存储库和管理文件。

• 成功地 创建本地文件 和 GitHub 仓库 使用LLM命令。

______________________________________________________________________

设置和配置🔧

先决条件

• 去 安装在您的系统上。

rm -rf /usr/local/go && tar -C /usr/local -xzf go1.24.0.linux-amd64.tar.gz
export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin
go version

1.️⃣ 安装MCPHost

克隆MCPHost存储库并安装：

go install github.com/mark3labs/mcphost@latest

2.️⃣ 配置MCP服务器

在以下位置创建配置文件 ~/.mcp.json:

{
  "mcpServers": {
      "github": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": ""
      }
    },
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/home/username/path/your/filesystem"
      ]
    }
  }
}

3.️⃣ 使用OpenAI或Ollama启动MCPHost

使用OpenAI GPT-4o-mini：

mcphost -m openai:gpt-4o-mini

使用Ollama-Qwen模型：

mcphost -m ollama:qwen2.5:3b

______________________________________________________________________

使用与演示🎯

✅ 示例1：创建GitHub存储库和README.md

我们要求LLM创建一个名为 testmcp 并添加a README.md 包含虚拟内容：

> Create a repo in my GitHub; name is `testmcp` and inside that repo you have to create the README.md file and write the dummy text in README.md file.

✅ LLM成功创建了仓库并提交了文件。

📌 已创建存储库： testmcp\ 📌 README.md文件： 查看文件

……的内容 README.md:

# Test MCP Repository

This is a dummy README file for the testmcp repository. It contains some placeholder text to illustrate how a README can be structured.

## Installation

Use the following command to install the necessary packages:

npm安装

## Usage

Run the application using:

npm启动

## Contributing

Feel free to submit pull requests or open issues for discussion.

## License

This project is licensed under the MIT License.

file_system

______________________________________________________________________

✅ 示例2：在系统上创建本地文件

我们要求LLM创建一个名为的文本文件 mcptester.txt 包含一些虚拟内容：

> Create a file name it mcptester.txt and add the dummy text in it.

✅ LLM在中成功创建了文件 下载目录 内容如下：

📌 已创建文件： mcptester.txt\ 📌 内部内容：

This is a dummy text for testing purposes. It serves as a placeholder to demonstrate file creation and content insertion. Feel free to modify this text as needed.

______________________________________________________________________

支持的型号🎭

MCPHost可以与多个LLM一起工作，这些LLM具有更好的调用函数的能力。

要指定模型，请执行以下操作：

mcphost -m openai:gpt-4o-mini

______________________________________________________________________

MCP交互命令🛠️

在使用MCPHost时，您可以使用以下命令与LLM交互：

• /help –显示可用命令
• /tools –列出已启用的工具服务器
• /servers –显示已连接的MCP服务器
• /history –显示最近的消息
• /quit –退出

______________________________________________________________________

结论🚀

通过整合 MCP主机 随着 OpenAI、Ollama和GitHub，我们演示了LLM如何：\ ✅ 在本地系统上创建和管理文件\ ✅ 与GitHub交互以自动创建存储库\ ✅ 利用多个MCP服务器增强工具功能

这种设置为以下方面开辟了可能性 自动化工作流程, 开发人员协助，以及 人工智能驱动的系统管理.

______________________________________________________________________