Building a client node

Node

Node

系统要求

在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Mac 或 Windows 计算机
• 安装了 Node.js 版本 16 或更高版本
• npm（随 Node.js 一起提供）

设置您的环境

首先，创建一个新的 Node.js 项目：

# 创建项目目录
mkdir mcp-client
cd mcp-client

# 初始化 npm 项目
npm init -y

# 安装依赖项
npm install @modelcontextprotocol/sdk @anthropic-ai/sdk dotenv
npm install -D typescript @types/node

# 创建 TypeScript 配置
npx tsc --init

# 创建必要的文件
mkdir src
touch src/client.ts
touch .env

更新您的 package.json 以添加必要的配置：

{
  "type": "module",
  "scripts": {
    "build": "tsc",
    "start": "node build/client.js"
  }
}

使用适当的设置更新您的 tsconfig.json：

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "Node16",
    "moduleResolution": "Node16",
    "outDir": "./build",
    "rootDir": "./src",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true,
    "skipLibCheck": true,
    "forceConsistentCasingInFileNames": true
  },
  "include": ["src/**/*"]
}

设置您的 API 密钥

您需要从 Anthropic 控制台 获取一个 Anthropic API 密钥。

创建一个 .env 文件：

ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here

将 .env 添加到您的 .gitignore 中：

echo ".env" >> .gitignore

创建客户端

首先，让我们在 src/client.ts 中设置导入并创建基本的客户端类：

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import dotenv from "dotenv";
import { Tool } from "@anthropic-ai/sdk/resources/messages.js";
import {
  CallToolResultSchema,
  ListToolsResultSchema,
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
import * as readline from "node:readline";

dotenv.config();

interface MCPClientConfig {
  name?: string;
  version?: string;
}

class MCPClient {
  private client: Client | null = null;
  private anthropic: Anthropic;
  private transport: StdioClientTransport | null = null;

  constructor(config: MCPClientConfig = {}) {
    this.anthropic = new Anthropic();
  }

  // 方法将在这里添加
}

服务器连接管理

接下来，实现连接到 MCP 服务器的方法：

  async connectToServer(serverScriptPath: string): Promise<void> {
    const isPython = serverScriptPath.endsWith(".py");
    const isJs = serverScriptPath.endsWith(".js");

    if (!isPython && !isJs) {
      throw new Error("服务器脚本必须是 .py 或 .js 文件");
    }

    const command = isPython ? "python" : "node";

    this.transport = new StdioClientTransport({
      command,
      args: [serverScriptPath],
    });

    this.client = new Client(
      {
        name: "mcp-client",
        version: "1.0.0",
      },
      {
        capabilities: {},
      }
    );

    await this.client.connect(this.transport);

    // 列出可用工具
    const response = await this.client.request(
      { method: "tools/list" },
      ListToolsResultSchema
    );

    console.log(
      "\n已连接到具有工具的服务器:",
      response.tools.map((tool: any) => tool.name)
    );
  }

查询处理逻辑

现在添加处理查询和处理工具调用的核心功能：

  async processQuery(query: string): Promise<string> {
    if (!this.client) {
      throw new Error("客户端未连接");
    }

    // 使用用户查询初始化消息数组
    let messages: Anthropic.MessageParam[] = [
      {
        role: "user",
        content: query,
      },
    ];

    // 获取可用工具
    const toolsResponse = await this.client.request(
      { method: "tools/list" },
      ListToolsResultSchema
    );

    const availableTools: Tool[] = toolsResponse.tools.map((tool: any) => ({
      name: tool.name,
      description: tool.description,
      input_schema: tool.inputSchema,
    }));

    const finalText: string[] = [];
    let currentResponse = await this.anthropic.messages.create({
      model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
      max_tokens: 1000,
      messages,
      tools: availableTools,
    });

    // 处理响应和任何工具调用
    while (true) {
      // 将 Claude 的响应添加到最终文本和消息中
      for (const content of currentResponse.content) {
        if (content.type === "text") {
          finalText.push(content.text);
        } else if (content.type === "tool_use") {
          const toolName = content.name;
          const toolArgs = content.input;

          // 执行工具调用
          const result = await this.client.request(
            {
              method: "tools/call",
              params: {
                name: toolName,
                args: toolArgs,
              },
            },
            CallToolResultSchema
          );

          finalText.push(
            `[调用工具 ${toolName}，参数 ${JSON.stringify(toolArgs)}]`
          );

          // 将 Claude 的响应（包括工具使用）添加到消息中
          messages.push({
            role: "assistant",
            content: currentResponse.content,
          });

          // 将工具结果添加到消息中
          messages.push({
            role: "user",
            content: [
              {
                type: "tool_result",
                tool_use_id: content.id,
                content: [
                  { type: "text", text: JSON.stringify(result.content) },
                ],
              },
            ],
          });

          // 获取 Claude 的下一个响应，包括工具结果
          currentResponse = await this.anthropic.messages.create({
            model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
            max_tokens: 1000,
            messages,
            tools: availableTools,
          });

          // 将 Claude 对工具结果的解释添加到最终文本中
          if (currentResponse.content[0]?.type === "text") {
            finalText.push(currentResponse.content[0].text);
          }

          // 继续循环以处理任何其他工具调用
          continue;
        }
      }

      // 如果我们到达这里，响应中没有工具调用
      break;
    }

    return finalText.join("\n");
  }

交互式聊天界面

添加聊天循环和清理功能：

  async chatLoop(): Promise<void> {
    console.log("\nMCP 客户端已启动！");
    console.log("输入您的查询或 'quit' 退出。");

    // 使用 Node 的 readline 进行控制台输入
    const rl = readline.createInterface({
      input: process.stdin,
      output: process.stdout,
    });

    const askQuestion = () => {
      rl.question("\n查询: ", async (query: string) => {
        try {
          if (query.toLowerCase() === "quit") {
            await this.cleanup();
            rl.close();
            return;
          }

          const response = await this.processQuery(query);
          console.log("\n" + response);
          askQuestion();
        } catch (error) {
          console.error("\n错误:", error);
          askQuestion();
        }
      });
    };

    askQuestion();
  }

  async cleanup(): Promise<void> {
    if (this.transport) {
      await this.transport.close();
    }
  }

主入口点

最后，在类外添加主执行逻辑：

// 主执行
async function main() {
  if (process.argv.length < 3) {
    console.log("用法: ts-node client.ts <path_to_server_script>");
    process.exit(1);
  }

  const client = new MCPClient();
  try {
    await client.connectToServer(process.argv[2]);
    await client.chatLoop();
  } catch (error) {
    console.error("错误:", error);
    await client.cleanup();
    process.exit(1);
  }
}

// 如果这是主模块，则运行 main
if (import.meta.url === new URL(process.argv[1], "file:").href) {
  main();
}

export default MCPClient;

运行客户端

使用任何 MCP 服务器运行您的客户端：

# 构建 TypeScript 代码。每次更新 `client.ts` 时都要重新运行此命令！
npm run build

# 运行客户端
node build/client.js path/to/server.py  # 对于 Python 服务器
node build/client.js path/to/server.js  # 对于 Node.js 服务器

客户端将：

1. 连接到指定的服务器
2. 列出可用工具
3. 启动交互式聊天会话，您可以：
   • 输入查询
   • 查看工具执行
   • 获取 Claude 的响应

关键组件解释

1. 客户端初始化

• MCPClient 类初始化会话管理和 API 客户端
• 设置具有基本功能的 MCP 客户端
• 配置 Anthropic 客户端以进行 Claude 交互

2. 服务器连接

• 支持 Python 和 Node.js 服务器
• 验证服务器脚本类型
• 设置适当的通信通道
• 连接时列出可用工具

3. 查询处理

• 维护对话上下文
• 处理 Claude 的响应和工具调用
• 管理 Claude 和工具之间的消息流
• 将结果组合成连贯的响应

4. 交互界面

• 提供简单的命令行界面
• 处理用户输入并显示响应
• 包含基本错误处理
• 允许优雅退出

5. 资源管理

• 适当清理资源
• 连接问题的错误处理
• 优雅的关闭程序

常见自定义点

1. 工具处理

   • 修改 processQuery() 以处理特定工具类型
   • 为工具调用添加自定义错误处理
   • 实现工具特定的响应格式

2. 响应处理

   • 自定义工具结果的格式
   • 添加响应过滤或转换
   • 实现自定义日志记录

3. 用户界面

   • 添加 GUI 或 Web 界面
   • 实现丰富的控制台输出
   • 添加命令历史或自动完成

最佳实践

1. 错误处理

   • 始终在 try-catch 块中包装工具调用
   • 提供有意义的错误消息
   • 优雅地处理连接问题

2. 资源管理

   • 使用适当的清理方法
   • 完成后关闭连接
   • 处理服务器断开连接

3. 安全性

   • 将 API 密钥安全地存储在 .env 中
   • 验证服务器响应
   • 对工具权限保持谨慎

故障排除

服务器路径问题

• 仔细检查服务器脚本的路径
• 如果相对路径不起作用，请使用绝对路径
• 对于 Windows 用户，请使用正斜杠 (/) 或转义的反斜杠 (\)
• 验证服务器文件是否具有正确的扩展名 (.py 或 .js)

正确路径使用示例：

# 相对路径
node build/client.js ./server/weather.js

# 绝对路径
node build/client.js /Users/username/projects/mcp-server/weather.js

# Windows 路径（任一格式均可）
node build/client.js C:/projects/mcp-server/weather.js
node build/client.js C:\\projects\\mcp-server\\weather.js

连接问题

• 验证服务器脚本是否存在并具有正确的权限
• 检查服务器脚本是否可执行
• 确保已安装服务器脚本的依赖项
• 尝试直接运行服务器脚本以检查错误

工具执行问题

• 检查服务器日志中的错误消息
• 验证工具输入参数是否与架构匹配
• 确保工具依赖项可用
• 添加调试日志以跟踪执行流程