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MCP 服务工具

by JQSC

AI/Development ToolsHugging FaceDifyAPI

This is a collection of MCP (Model Context Protocol) service tools for calling various AI service APIs. It supports Hugging Face and Dify services.

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Last updated: N/A

MCP 服务工具

这是一个 MCP（Model Context Protocol）服务工具集合，用于调用各种 AI 服务 API。

功能特点

Hugging Face MCP 服务

  • 支持文本生成、分类、问答、摘要等 NLP 任务
  • 支持图像分类、分割、图像到文本等 CV 任务
  • 支持语音识别等语音处理任务
  • 支持零样本学习分类任务

Dify MCP 服务 (新增)

  • 支持对话型应用 API 调用
  • 支持文本生成型应用 API 调用
  • 支持对话历史管理
  • 支持对话列表查询和管理

安装

首先，安装必要的依赖：

npm install

配置

在项目根目录创建 .env 文件，并添加以下配置：

# Hugging Face API 密钥（如果使用 Hugging Face 服务）
HUGGINGFACE_API_KEY=your_huggingface_api_key

# Dify API 配置（如果使用 Dify 服务）
DIFY_API_KEY=your_dify_api_key
DIFY_BASE_URL=your_dify_base_url

使用方法

启动 Dify MCP 服务

npm run start:dify

Hugging Face MCP 服务

import { createHuggingFaceMcpTool } from './src/hf_mcp';

// 创建工具实例
const hfTool = createHuggingFaceMcpTool('your_huggingface_api_key');

// 使用工具调用模型
async function example() {
  const result = await hfTool.textGeneration(
    'gpt2',
    '人工智能正在改变世界，',
    { max_new_tokens: 50 }
  );
  console.log(result);
}

example();

Dify MCP 服务功能

Dify MCP 服务提供以下工具：

  1. chat_with_dify：向 Dify 发送聊天消息并获取回复

    • 参数：
      • base_url：Dify API 基础 URL
      • api_key：Dify API 密钥
      • query：用户查询内容
      • inputs：输入参数（可选）
      • conversation_id：对话 ID（可选，用于继续对话）
      • user：用户标识（可选）

  2. generate_with_dify：使用 Dify 生成文本内容

    • 参数：
      • base_url：Dify API 基础 URL
      • api_key：Dify API 密钥
      • inputs：输入参数
      • user：用户标识（可选）

  3. get_conversation_history：获取 Dify 对话历史记录

    • 参数：
      • base_url：Dify API 基础 URL
      • api_key：Dify API 密钥
      • conversation_id：对话 ID
      • user：用户标识（可选）

  4. list_conversations：获取 Dify 对话列表

    • 参数：
      • base_url：Dify API 基础 URL
      • api_key：Dify API 密钥
      • user：用户标识（可选）
      • first：返回结果数量（可选，默认 20）

  5. rename_conversation：重命名 Dify 对话

    • 参数：
      • base_url：Dify API 基础 URL
      • api_key：Dify API 密钥
      • conversation_id：对话 ID
      • name：新对话名称
      • user：用户标识（可选）

Dify API 使用示例

使用 Dify 聊天功能

// 向 Dify 发送聊天消息
const response = await difyClient.chatMessage(
  "你好，请介绍一下自己", // 查询内容
  {}, // 输入参数
  "conversation_id_123", // 对话 ID（可选）
  "user_123" // 用户标识（可选）
);

console.log(response.answer); // 输出 Dify 的回复

使用 Dify 文本生成功能

// 使用 Dify 生成文本
const response = await difyClient.completionMessage(
  { prompt: "写一篇关于人工智能的短文" }, // 输入参数
  "user_123" // 用户标识（可选）
);

console.log(response.answer); // 输出生成的文本

Hugging Face 支持的功能

  1. 文本生成

    await hfTool.textGeneration('gpt2', '输入文本', { max_new_tokens: 50 });

  2. 文本分类

    await hfTool.textClassification('distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english', '这是一段文本');

  3. 问答

    await hfTool.questionAnswering('deepset/roberta-base-squad2', {
  question: '问题?',
  context: '包含答案的上下文'
});

  4. 填充遮罩

    await hfTool.fillMask('bert-base-uncased', 'Paris is the [MASK] of France.');

  5. 摘要生成

    await hfTool.summarization('facebook/bart-large-cnn', '长文本内容');

  6. 文本翻译

    await hfTool.translation('t5-base', '要翻译的文本');

  7. 图像分类

    await hfTool.imageClassification('google/vit-base-patch16-224', imageBlob);

  8. 图像分割

    await hfTool.imageSegmentation('facebook/detr-resnet-50-panoptic', imageBlob);

  9. 图像到文本

    await hfTool.imageToText('nlpconnect/vit-gpt2-image-captioning', imageBlob);

  10. 零样本图像分类

    await hfTool.zeroShotImageClassification(
  'openai/clip-vit-base-patch32',
  imageBlob,
  ['猫', '狗', '鸟']
);

  11. 零样本文本分类

    await hfTool.zeroShotClassification(
  'facebook/bart-large-mnli',
  '这是一段文本',
  ['类别1', '类别2', '类别3'],
  false
);

  12. 语音识别

    await hfTool.automaticSpeechRecognition('facebook/wav2vec2-base-960h', audioBlob);

注意事项

  • 使用前需要先获取相应的 API 密钥
  • 请注意 API 调用限制和费用
  • Dify API 的具体参数和返回值可能因应用配置不同而有所差异

许可证

MIT