使用 MCP（模型上下文协议）和 Claude 在 Node.js 中构建聊天应用程序

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使用 Node.js 中的 MCP（模型上下文协议）构建聊天应用程序

我最近开发了一个简单的聊天应用程序，允许 Claude 使用模型上下文协议 (MCP) 调用外部工具。你也可以按照以下方法构建一个。

什么是 MCP？

模型上下文协议 (MCP) 是 Claude 等 AI 模型与外部工具交互的标准化方式。它提供了以下结构化格式：

• 定义人工智能可以使用的工具
• 从人工智能向工具发送请求
• 将结果返回给人工智能

项目结构

该应用程序主要有三个部分：

1. Express 服务器（server.js）：处理 Web 请求和用户会话
2. MCP 客户端（mcpClient.js）：连接到 Claude 和 MCP 服务器
3. MCP 服务器（mcpServer.js）：定义并实现工具

聊天界面

建筑学

如何向 MCP 服务器添加工具

MCP 服务器是定义 Claude 可以使用的工具的地方。以下是如何创建天气工具的基本示例：

// In mcpServer.js
import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";

const server = new Server({ name: "mcp-weather-server", version: "1.0.0" });

// Define a weather tool
server.defineTool({
  name: "getCurrentWeather",
  description: "Get the current weather for a location",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      location: {
        type: "string",
        description: "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
      },
      unit: {
        type: "string",
        enum: ["celsius", "fahrenheit"],
        description: "The unit of temperature to use",
      },
    },
    required: ["location"],
  },
  handler: async function (args) {
    const { location, unit = "celsius" } = args;

    // Here you would typically call a weather API
    // For demo purposes, we're returning mock data
    return {
      location: location,
      temperature: unit === "celsius" ? 22 : 72,
      conditions: "Sunny",
      humidity: "45%",
      windSpeed: "10 km/h",
    };
  },
});

// Start the server
server.start();

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可用的工具类型

您可以创建不同类型的工具供 Claude 使用：

1. 数据检索工具：获取天气、新闻、股票价格等。
2. 计算工具：执行复杂的计算或数据分析
3. 数据库工具：查询或更新数据库
4. API 集成工具：连接外部服务
5. 文件处理工具：读取、写入或分析文件

MCP 客户端的工作原理

MCP 客户端将 Claude 连接到您的工具：

async processQuery(query) {
  // Add user message to history
  this.chatHistory.push({ role: 'user', content: query });

  // Send to Claude with tool definitions
  const response = await this.anthropic.messages.create({
    model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
    max_tokens: 1000,
    messages: this.chatHistory,
    tools: this.tools,
  });

  // Process the response
  for (const content of response.content) {
    if (content.type === "tool_use") {
      // Claude wants to use a tool
      const result = await this.mcp.callTool({
        name: content.name,
        arguments: content.input,
      });

      // Send tool result back to Claude
      this.chatHistory.push({
        role: "user",
        content: JSON.stringify(result.content),
      });
    }
  }
}

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设置你的项目

要构建您自己的 MCP 聊天应用程序：

1. 克隆存储库：git clone https://github.com/RajeshRenato/mcp-node
2. 安装依赖项：npm install
3. 将您的 Anthropic API 密钥添加到.env文件
4. 在中创建您的工具mcpServer.js
5. 启动服务器：node server.js

您可以构建的示例工具

以下是一些您可以添加的工具的想法：

• 新闻搜索：获取有关某个主题的最新新闻文章
• 维基百科查找：搜索并总结维基百科内容
• 日历集成：检查或创建日历事件
• 语言翻译：在多种语言之间翻译文本
• 图像生成：根据文本描述生成图像（使用 DALL-E 或类似工具）

结论

模型上下文协议 (MCP) 为 AI 应用开辟了激动人心的可能性。通过授予 Claude 访问外部工具的权限，您可以构建功能强大的交互式应用程序，将 AI 与实时数据和功能相结合。

想亲自尝试一下吗？在GitHub上获取完整代码。

原文地址：
本文由博客一文多发平台 OpenWrite 发布！