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interactive-mcp

interactive-mcp是一个基于Node.js/TypeScript实现的MCP服务器,旨在促进LLM与用户之间的交互式通信。它提供多种工具如用户输入请求、系统通知和持久聊天会话,适用于需要本地用户交互的AI助手场景。

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README

🚀 互动式 MCP 项目交互指南

这是一个交互式的 MCP(机器学习平台)项目,旨在提供一个高效的交互界面。用户能通过此项目与机器学习模型实时互动,获取各类功能支持。

🚀 快速开始

本项目是交互式的 MCP(机器学习平台),能让用户与机器学习模型实时互动。下面为你介绍使用前的准备和操作。

✨ 主要特性

  • 数据输入:用户可直接输入数据,并获得实时反馈。
  • 模型调用:支持多种预训练好的机器学习模型,方便用户调用。
  • 结果展示:以友好的界面显示交互结果和分析报告。

📦 安装指南

系统要求

  • 操作系统:支持 Linux, macOS, Windows。
  • Node.js 版本:v14.0.0 或更高版本。
  • Npm 版本:v6.0.0 或更高版本。

安装步骤

  1. 克隆项目仓库:
    git clone https://github.com/username/repo.git
    cd repo
    
  2. 安装依赖项:
    npm install
    
  3. 启动开发服务器:
    npm run dev
    

💻 使用示例

基本用法

本项目适用于不同角色的用户,以下是不同使用场景示例:

数据科学家

用于快速测试和验证各种机器学习算法,支持自定义模型部署。

开发人员

提供 API 接口,方便集成到各类应用系统中,提升开发效率。

研究人员

支持大规模数据处理和分析,助力学术研究和论文撰写。

高级用法

客户端配置

基本配置

在项目的根目录下创建 config.json 文件,添加以下内容:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "interactive-mcp": {
        "command": "node",
        "args": ["index.js"]
      }
    }
  }
}
高级配置
  • 启用日志记录:在 config.json 中添加日志配置:
{
  "logging": {
    "level": "debug",
    "file": "mcp.log"
  }
}
  • 安全设置:启用身份验证,保护 API 接口:
{
  "security": {
    "apiKey": "your-secret-key",
    "enableAuth": true
  }
}

命令行选项

参数说明

| 选项 | 描述 | | ------------ | ---------------------------- | | --port | 指定服务运行端口,默认为3000。| | --env | 设置运行环境,如 development、production。| | --config | 指定配置文件路径。 |

示例
npm start -- --port 3001 --env production --config config.prod.json

📚 详细文档

错误处理

常见问题

  • 端口被占用:尝试更换端口号或停止占用该端口的进程。
  • 依赖缺失:确保所有依赖项均已正确安装。

详细日志查看

检查 mcp.log 文件获取更多错误信息:

cat mcp.log

安全注意事项

  • 凭据管理:不要在代码中明文存储敏感信息,建议使用环境变量。
  • 访问控制:配置适当的安全策略,防止未授权访问。

📄 许可证

项目遵循 MIT 许可证。更多信息请参考 LICENSE 文件。

help

运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端