Vaali MCP 服务器

☁️ Azure 部署

您的MCP服务器可以部署到Azure应用服务，以实现云访问和扩展性。

🚀 表示火箭或快速上升、飞速前进的意思。 GitHub Actions 部署（推荐）

最简单的部署方式是通过GitHub Actions自动化进行：

为这个仓库创建分支 到你的GitHub账户

获取Azure发布配置文件：

   az webapp deployment list-publishing-profiles -n your-app-name -g your-resource-group --xml

添加GitHub密钥：

- 前往你的克隆仓库 → 设置 → 秘密和变量 → 操作（或“Actions”，根据上下文可译为“工作流”） - 点击“新建仓库密钥” - 名字： AZURE_WEBAPP_PUBLISH_PROFILE - 值：粘贴第2步中的XML输出

自动部署：

- ✅ 推送到主分支 → 自动构建和部署 - ✅ TypeScript 编译 → 正确处理构建过程 - ✅ 已准备好投入生产 → 自动配置环境

🎯（靶心）自动化的作用：

✅ 正确地将TypeScript编译为JavaScript
✅ 安装生产依赖项
✅ 部署到 Azure 应用服务
✅ 配置Node.js环境
✅ 提供部署状态和URL

A. 模型上下文协议（MCP）服务器 该系统通过交互式参数收集和上下文工作流自动化，展示了高级人工智能代理的能力，同时具备官方MCP（可能是指某种特定的配置或参数管理框架）引导和智能参数指导功能。

🎯 这是什么？

“Vaali”在中文中通常被翻译为“瓦利”或保持原音译“瓦利”，具体翻译可能根据上下文或文化背景有所调整，但直接音译是较为常见的做法。 开发人工智能助手（如Claude） 更聪明且更有帮助 通过给予他们：

🔧（螺丝刀或维修工具的符号，常用于表示需要修理或维护）工具他们可以使用（天气数据、计算工具、文本分析工具）
📋 代表一个清单或待办事项的符号，可翻译为“清单”或“待办事项”。提示指导复杂工作流程
📁 文件夹资源根据您的数据和偏好
机器人 交互式参数收集 智能地请求缺失信息

简单示例：

You: "What's the weather like?"

With Elicitation-Capable Client:
✨ Interactive form appears asking for location
📍 You enter "Seattle, WA"  
🌤️ "Current weather in Seattle: 45°F, Cloudy"

With Standard Client:
📋 "I can help with weather! Please provide your location:
   • City: 'Seattle', 'London', 'Tokyo'
   • City with region: 'Austin, TX', 'Paris, France'
   Or enter any city name..."

📸 实际应用中的Real Claude桌面版需求激发演示

以下是Vaali MCP服务器在Claude Desktop中的诱因（或触发条件）展示方式：

Claude Desktop Elicitation Screenshot

*截图展示了Claude Desktop与Vaali MCP服务器进行交互式参数收集的过程——体现了混合引导模式下的无缝用户体验。*

🧠 技术创新（面向研究人员）

这个项目实施了 官方MCP（可能指某种模型或系统配置）提取与智能参数引导模式两者兼备展示了在AI代理工作流中全面的交互式参数收集方法。

混合方法：两种互补的方法

🔥 官方MCP（可能指某种特定计划或项目的缩写，具体需根据上下文确定）需求征集 （新增）：在工具执行过程中收集缺失参数的交互式工作流

- 服务器直接使用（某种方式/协议）向客户端请求结构化数据 server.elicitInput() - 在支持客户端中实现JSON模式驱动的表单和对话框 - 接受/拒绝/取消响应模型，支持即时参数收集 - 标准化协议功能，提升用户体验

📋 参数指导模式利用现有MCP功能实现通用兼容方法

- 通过智能错误处理和上下文引导，与任何MCP客户端兼容工作 - 丰富的上下文帮助、示例和智能建议 - 客户端智能用于错误恢复和偏好学习

关键技术贡献

🚀 交互式工作流逐步启动执行并收集缺失参数的工具
🔄 混合兼容性相同的工具适用于能够进行引出（elicitation）的标准MCP客户端和普通MCP客户端
🛡️ 优雅的回退机制自动检测客户端能力并采用相应的响应模式
🎯 渐进增强为有能力的客户提供增强体验，为所有人提供通用功能
📊 全面实施配备齐全资源、工具、提示和引导功能的完整MCP服务器

研究意义

交互式人工智能工作流展示了工具如何在执行过程中无缝收集参数
协议进化展示了官方MCP（可能是指某种方法、策略或协议，具体需根据上下文确定）的提取过程与现有参数指导并行工作的场景
通用兼容性单一实现适用于所有MCP客户端功能
用户体验从错误信息到交互式表单的渐进式增强
混合架构两全其美——标准化引导+通用备用方案

🚀 快速入门

先决条件

Node.js 18及以上版本
VS Code（推荐）

安装与测试

# Clone and setup
git clone 
cd vaali

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

# Test elicitation concepts (educational walkthrough)
npm run test:advanced-concept

# Test with real MCP clients
npm run test:working-advanced

# Run all tests
npm run test:all

# Start server for Claude Desktop (stdio mode)
npm run start:stdio

# Start server with SSE transport (for debugging)
npm run start:sse

Claude 桌面集成

在您的Claude桌面配置文件中添加：

Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json\ macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ Linux： ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "vaali": {
      "command": "node",
      "args": ["C:/absolute/path/to/vaali/lib/src/index.js", "stdio"],
      "cwd": "C:/absolute/path/to/vaali"
    }
  }
}

注：使用绝对路径以确保可靠运行。请替换为您的实际项目路径。

然后尝试使用自然语言指令：

"What's the weather in Tokyo?"
"Generate a weather report for Alice"
"Calculate 25 * 4 + 10"
"Test the elicitation tool"

🏗️ 完成MCP（可能指某种管理系统、控制协议或特定项目）的实施

这台服务器展示了所有四种MCP功能协同工作的能力：

✅ 资源（静态数据）

配置应用程序配置和设置
样本数据用户资料和偏好设置
读我（或：使用说明/注意事项）项目文档

✅ 工具（交互功能）

天气工具当前状况、天气预报、位置查询
分析工具文本分析、计算、数据处理
引出工具（或“启发工具”）交互式参数收集测试

✅ 提示（工作流模板）

天气报告生成器多步骤个性化报告
代码审查结构化审查清单
文档撰写员全面的文档生成

✅ 引导（交互式参数收集）

官方MCP（多主体协同规划/多主体协同项目等，具体含义需根据上下文确定）需求挖掘JSON模式驱动的交互式表单
参数指导全面兼容，提供丰富的上下文帮助
混合实施为实现最大兼容性而自动回退

📚 了解更多

🎮 VS Code 集成

调试模式	用途	使用方法
代理构建器	使用AI工具包进行测试	F5 → “在Agent Builder中调试”
MCP 检查器	协议调试	F5 → “在检查器中调试SSE”
STDIO 模式	客户端集成	F5 → “在Inspector中调试STDIO”

🔬 使这个特别的原因是什么

对于本科生：交互式人工智能工具

AI工具可以超越固定的模式 自然地收集信息 在对话过程中——比如当你询问天气时要求获取你的位置，或者在发送信息时要求获取你的邮件主题。

对于研究生：双模式参数收集

实施（方案/措施） 两种互补的方法官方MCP（管理控制协议）交互式表单提取功能，为支持客户端提供丰富交互体验，同时具备通用参数指导，通过智能错误处理和提示，与任何MCP客户端兼容。

对于博士研究生：混合协议架构

证明；展示 渐进增强 在结构化协议中——工具自动检测客户端能力，并在保持通用兼容性（通过指导回退机制）的同时，提供最佳用户体验（交互式表单）。展示了如何在不破坏现有实现的情况下演进协议。

🧪 研究应用

交互式人工智能工作流程工具如何在执行过程中无缝收集参数
协议增强在保持兼容性的前提下，逐步扩展MCP的功能
用户体验设计从错误信息到交互式表单再到自然对话
客户端-服务器架构能力检测与优雅降级模式
混合系统设计将标准化协议与智能行为相结合

🎯 项目状态

✅ 完整的MCP（可能指某种特定系统或协议的缩写，如“多通道处理”等，具体需根据上下文确定）实现 具备所有四种能力（资源、工具、提示、引出）\ ✅ 交互式工作流工具 在执行过程中收集参数\ ✅ 混合兼容性 - 与能够进行引出（或信息提取）的标准客户端协同工作\ ✅ 全面的测试套件 展示交互式工作流程\ ✅ Claude Desktop 集成 使用自然语言\ ✅ 以学习为中心 用于教育和实验的服务器架构\ ✅ 麻省理工学院（MIT）授权 - 开源且欢迎贡献

基于MCP SDK 1.7.0构建，展示用于学习目的的交互式AI工具功能。

☁️ Azure 基础设施设置

如果您需要先创建 Azure 资源，可以使用 Bicep/ARM 模板：

🏗️ 这个符号通常代表“建筑工地”或“正在施工中”，在中文中可以翻译为“正在建造中”或“建筑工地”。手动基础设施创建：

# Create resource group
az group create --name vaali-mcp-rg --location centralus

# Deploy infrastructure using Bicep
az deployment group create \
  --resource-group vaali-mcp-rg \
  --template-file infra/main.bicep \
  --parameters webAppName=your-unique-app-name

# Or deploy using ARM template
az deployment group create \
  --resource-group vaali-mcp-rg \
  --template-file infra/azuredeploy.json \
  --parameters webAppName=your-unique-app-name

� 定价层级：

类别	使用场景	相对成本
B1 基础	学习、演示	最低的 ✅
B2 基础级	团队建设	2倍B1（或译为：B1的2倍）
S1 标准	生产	~5倍B1

⚠️ 注意： App Service全天候运行。检查当前状态 Azure定价适用于您的地区。

🔧 配置指南

📱 本地开发环境设置

对于Claude桌面集成（推荐用于开发）：

构建项目：

   npm install
   npm run build

配置Claude桌面版：

Windows： 编辑 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json\ macOS:（可翻译为）苹果电脑操作系统 编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json\ Linux： 编辑 ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

   {
     "mcpServers": {
       "vaali": {
         "command": "node",
         "args": ["C:/absolute/path/to/vaali/lib/src/index.js", "stdio"],
         "cwd": "C:/absolute/path/to/vaali",
         "env": {
           "NODE_ENV": "development"
         }
       }
     }
   }

测试连接：

- 重启Claude桌面版 - 尝试问：“你们有哪些可用的工具？” - 尝试：“测试降雨预测的引出工具”

用于本地SSE测试：

# Start server in SSE mode
npm run start:sse

# Test connection
curl http://localhost:3001/sse

☁️ Azure 生产环境设置

在部署到Azure后，您的服务器将可通过以下地址访问：

主要网址： https://vaali-mcp-server.azurewebsites.net
SSE 端点： https://vaali-mcp-server.azurewebsites.net/sse

对于支持SSE传输的MCP客户端：

// Example: Connecting to Azure-deployed Vaali server
const { SSEClientTransport } = require('@modelcontextprotocol/sdk/client/sse.js');
const { Client } = require('@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js');

const client = new Client(
  {
    name: "vaali-client",
    version: "1.0.0"
  },
  {
    capabilities: {}
  }
);

const transport = new SSEClientTransport(
  new URL('https://your-app-name.azurewebsites.net/sse')
);

await client.connect(transport);

对于Web应用程序：


const eventSource = new EventSource('https://your-app-name.azurewebsites.net/sse');
eventSource.onmessage = function(event) {
  console.log('MCP Message:', event.data);
};

🔀 传输协议解析

STDIO 传输（本地）

用例： 与Claude桌面版的直接集成
其工作原理如下： 进程间通信
优点： 低延迟、安全、无网络开销
配置： Claude Desktop 配置文件

SSE 交通（Azure/网络）

用例： 基于Web的MCP客户端，云部署
工作原理： HTTP 服务器发送事件
优点： 能穿透防火墙，与网页兼容，可扩展
配置： HTTP 端点 URL

🧪 测试您的部署

本地测试（STDIO）：

# Test basic functionality
npm run test:advanced-concept

# Test with Claude Desktop
# 1. Configure Claude Desktop (see above)
# 2. In Claude: "What's the weather in Tokyo?"
# 3. In Claude: "Test the elicitation tool"

Azure 测试（SSE）：

# Health check
curl https://your-app-name.azurewebsites.net/sse

# Test MCP capabilities
curl -X POST https://your-app-name.azurewebsites.net/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "initialize", "params": {"protocolVersion": "2024-11-05", "capabilities": {}, "clientInfo": {"name": "test", "version": "1.0.0"}}}'

🔧 环境变量

本地开发：

NODE_ENV=development
TRANSPORT=stdio

Azure 生产环境：

NODE_ENV=production
TRANSPORT=sse
PORT=3001
WEBSITE_NODE_DEFAULT_VERSION=18-lts
SCM_DO_BUILD_DURING_DEPLOYMENT=true

🚀 快速入门示例

在Claude桌面版（本地）中尝试以下命令：

"What's the weather in Seattle?"
"Calculate 25 * 4 + 10"
"Analyze the sentiment of 'This is amazing!'"
"Generate a weather report for Alice"
"Test the elicitation tool for rain prediction"

Azure 部署的 API 示例：

# Get weather (via SSE)
curl -X POST https://your-app.azurewebsites.net/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call", "params": {"name": "get_weather", "arguments": {"location": "Tokyo"}}}'

# Test elicitation
curl -X POST https://your-app.azurewebsites.net/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call", "params": {"name": "rain_prediction_with_elicitation", "arguments": {}}}'

🎯 生产注意事项

安全：

在Azure部署中强制使用HTTPS
为网页访问配置了CORS（跨源资源共享）
日志中无敏感数据

演出

B1 应用服务计划，适合中度使用
如有需要，提供自动扩展功能
SSE（服务器发送事件）的持续连接

监测：

提供Application Insights集成
健康检查端点： /sse
通过Azure门户进行日志流式传输

成本优化：

B1等级：基础费用约13美元/月
对于MCP请求，不收取额外费用
根据需要进行扩大/缩小规模

🌟 主要特点

🔄 混合引出法官方MCP（可能指某种特定的模型或参数配置）提取与通用参数指导均采用
📊 完全符合MCP（微软商业伙伴计划）规定资源、工具、提示和引出（信息）功能
🎯 渐进增强基于客户能力的最佳体验
🛡️ 全面兼容性与任何MCP客户端兼容
🧪 准备就绪，可用于研究学术与工业研究的全面实例
🚀 准生产就绪强大的错误处理和优雅的回退机制

🤝 贡献

欢迎投稿！本项目展示了先进的MCP（多路复用器/控制面板等，具体含义需根据上下文确定）模式，非常适合用于：

研究人员扩展诱发模式与协议研究
开发者添加新工具并提高客户端兼容性
学生了解交互式人工智能工作流程和协议设计

开发环境设置

# Development mode with hot reload
npm run dev:stdio

# Run tests continuously
npm run test:watch

# Debug with VS Code
Press F5 → Select debug configuration

贡献领域

额外的引出模式和示例
展示参数收集功能的新交互式工具
客户端兼容性测试及改进
文档和教育内容
性能优化和错误处理

📄 许可证

此项目采用MIT许可证授权——详见许可证详情请见文件。

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