mlcartifact (Hmsoft0815)

mlcartifact-MCP生态系统的共享存储层

不要通过LLM路由大数据。 让MCP服务器将文件写入共享存储，只交换一个ID。LLM决定下一步做什么，而不会看到原始数据。

mlcartifact Architecture

 

版权所有（c）2026 Michael Lechner。根据MIT许可证获得许可。

德语版

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问题：大数据不属于LLM环境

想象一下，一个返回50000行的SQLMCP服务器。或者生成2MB PDF的报告生成器。如果这些结果流经LLM的上下文窗口，您将：

• 废弃代币 -大规模
• 命中上下文限制 -经常
• 把一切都慢下来 -不必要的

软骨炎 解决方案是：共享工件存储。MCP服务器将其输出直接写入其中，并仅告知LLM： *“完成。工件ID: abc123.列：名称、总数、日期。"*

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MCP服务器到服务器数据交换模式

LLM: "Run the quarterly SQL report and turn it into a PDF."

  MCP Server A (SQL)       mlcartifact         MCP Server B (PDF)
       |                       |                       |
       |-- write_artifact() -->|                       |
       |   report.csv (2MB)    |                       |
       ||

大数据从未流经LLM。 仅交换工件ID。LLM进行编排——它不携带数据。

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为什么选择gRPC和工件模式？

超越简单的本地文件存储， mlcartifact 使用gRPC优先的方法来解决分布式MCP生态系统的独特挑战：

• 无缝便携：服务可以在主机、Docker容器或远程服务器上运行。它们都通过gRPC连接，不需要共享卷或复杂的文件系统权限。
• 增强安全性（沙盒）：MCP服务器不需要对主机的文件系统进行广泛访问。它们只与Artifact API交互，在您的数据和潜在的不受信任的工具之间提供了一个安全的边界。
• 多服务器数据交换：启用“共享内存”模式，其中服务器A写入数据，服务器B读取数据，由LLM仅使用ID进行编排。
• 丰富的元数据和生命周期：自动处理MIME类型、源跟踪和 自动过期.

比较：gRPC API与本地文件系统

权衡：虽然gRPC引入了较小的网络延迟并需要运行服务器进程，但在生产MCP环境中，安全性、多服务器编排和简化部署方面的好处通常远远超过这些成本。

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此存储库中有什么

生态系统及相关项目

• 沃尔米尔肖 -一个“瑞士军刀”MCP服务器，可以执行作为工件存储在 mlcartifact它允许动态工具执行，LLM将脚本写入工件存储 wollmilchsau 在安全的环境中执行它。

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文档

• Go客户端库指南 -面向Go开发者的全面指南。
• Python客户端 -Python开发人员的实现和使用。
• gRPC API参考 -gRPC协议的详细技术参考。

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快速开始

安装

# via install script (Linux/macOS)
curl -sfL https://raw.githubusercontent.com/hmsoft0815/mlcartifact/main/scripts/install.sh | sh

# or via Go
go install github.com/hmsoft0815/mlcartifact/cmd/artifact-server@latest
go install github.com/hmsoft0815/mlcartifact/cmd/artifact-cli@latest

预建 .deb, .rpm，以及二进制文件 ****.

启动服务器

# stdio mode (for Claude Desktop / MCP)
artifact-server -data-dir ~/mlcartifact/storage

# SSE/HTTP mode (for remote MCP servers)
artifact-server -addr :8082 -grpc-addr :9590 -data-dir ~/mlcartifact/storage

在MCP服务器中使用Go库

看 Go客户端库指南 详细用法和示例。

import "github.com/hmsoft0815/mlcartifact/client"

// Connect (reads ARTIFACT_GRPC_ADDR env var, defaults to :9590)
c, _ := client.NewClient()
defer c.Close()

// Store a large result - returns an ID, not the data
resp, _ := c.Write(ctx, "report.csv", csvData,
    client.WithMimeType("text/csv"),
    client.WithExpiresHours(24),
)

// Tell the LLM: "Done. ID: abc123. Columns: name, total, date."
fmt.Println("artifact_id:", resp.Id)

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Claude桌面集成

{
  "mcpServers": {
    "mlcartifact": {
      "command": "/path/to/artifact-server",
      "args": ["-data-dir", "/your/artifacts"]
    }
  }
}

或者通过SSE连接到正在运行的实例（推荐，但需要在使用之前启动服务器）：

{
  "mcpServers": {
    "mlcartifact": {
      "sse": { "url": "http://localhost:8082/sse" }
    }
  }
}

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MCP工具

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CLI使用情况

artifact-cli create ./report.csv --name "Q1 Report" --expires 72
artifact-cli download abc123 ./local-copy.csv
artifact-cli list
artifact-cli delete abc123

通过连接 ARTIFACT_GRPC_ADDR env为（默认值： localhost:9590)或 -addr 旗帜。

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服务器配置

环境变量（库）：

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存储布局

~/mlcartifact/storage/
├── global/
│   ├── {id}_{filename}
│   └── {id}_{filename}.json   # metadata sidecar
└── users/
    └── {user_id}/
        ├── {id}_{filename}
        └── {id}_{filename}.json

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发展

task test         # run all tests
task build        # build all binaries
task build-server # server only

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运行示例

该存储库包含所有支持语言的“Hello World”示例。这些示例演示了完整的生命周期：编写3个工件，删除一个，检索/验证其他工件。

要一次运行所有示例（需要一个正在运行的服务器）：

# 1. Start the server in one terminal
artifact-server -addr :8082 -grpc-addr :9590

# 2. Run examples in another terminal
make run-examples

或者运行特定示例：

• make run-example-go
• make run-example-python
• make run-example-ts
• make run-example-rust

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路线图

• \[x\] Types/Node.js SDK
• \[x\] 开发包 （httpx+connectrpc）
• \[x\] Docker镜像 -预配置服务器
• \[x\] Rust SDK （基于补品）
• \[ \] Web仪表板 -直观地浏览和管理工件

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许可证

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