Skip to main content

Reliable microservice with unified JSON-RPC endpoint

Project description

MCP Proxy Adapter

MCP Proxy Adapter - это фреймворк для создания микросервисов на основе JSON-RPC. Он предоставляет базовую инфраструктуру для создания команд, обработки запросов и возвращения ответов через JSON-RPC API.

MCP Proxy Adapter - это фреймворк для создания микросервисов на основе JSON-RPC. Он предоставляет базовую инфраструктуру для создания команд, обработки запросов и возвращения ответов через JSON-RPC API.

Установка

pip install mcp-proxy-adapter

Использование

  1. Создайте свой проект и установите зависимость:
pip install mcp-proxy-adapter
  1. Создайте свои команды:
from mcp_proxy_adapter.commands.base import Command
from mcp_proxy_adapter.commands.result import SuccessResult

class YourCommand(Command):
    name = "your_command"
    
    async def execute(self, param1: str, param2: int = 0) -> SuccessResult:
        # Ваша логика
        result_data = {"param1": param1, "param2": param2}
        return SuccessResult(data=result_data)
  1. Запустите сервер:
import uvicorn
from mcp_proxy_adapter.api.app import create_app

# Регистрация ваших команд происходит автоматически
app = create_app()

uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

Структура проекта

Проект представляет собой фреймворк с базовой инфраструктурой:

  • mcp_proxy_adapter/ - основной модуль фреймворка
    • api/ - модуль API
    • commands/ - базовые классы команд
    • core/ - ядро фреймворка
    • schemas/ - JSON-схемы
  • examples/ - примеры использования фреймворка
    • basic_example/ - базовый пример
    • minimal_example/ - минимальный пример
    • complete_example/ - полный пример с Docker

Базовые команды

Фреймворк включает следующие базовые команды:

  • help - получение справки по доступным командам
  • health - проверка состояния сервиса

API

Фреймворк предоставляет следующие эндпоинты:

  • POST /api/jsonrpc - основной JSON-RPC эндпоинт для выполнения команд
  • POST /api/command/{command_name} - REST эндпоинт для выполнения конкретной команды
  • GET /api/commands - получение списка доступных команд
  • GET /api/commands/{command_name} - получение информации о конкретной команде
  • GET /health - проверка состояния сервиса

Запуск примеров

# Базовый пример
cd examples/basic_example
python main.py

# Минимальный пример
cd examples/minimal_example
python main.py

# Полный пример с Docker
cd examples/complete_example
docker-compose up -d

Создание новой команды

Пример создания новой команды:

from typing import Dict, Any, ClassVar, Type
from mcp_proxy_adapter.commands.base import Command
from mcp_proxy_adapter.commands.result import SuccessResult

class CustomResult(SuccessResult):
    """
    Пользовательский класс результата.
    """
    
    def __init__(self, value: str):
        super().__init__(data={"value": value})
    
    @classmethod
    def get_schema(cls) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "type": "object",
            "properties": {
                "data": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "value": {"type": "string"}
                    },
                    "required": ["value"]
                }
            },
            "required": ["data"]
        }

class CustomCommand(Command):
    """
    Пользовательская команда.
    """
    
    name: ClassVar[str] = "custom"
    result_class: ClassVar[Type[SuccessResult]] = CustomResult
    
    async def execute(self, input_text: str) -> CustomResult:
        return CustomResult(value=f"Processed: {input_text}")
    
    @classmethod
    def get_schema(cls) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "type": "object",
            "properties": {
                "input_text": {"type": "string"}
            },
            "required": ["input_text"],
            "additionalProperties": False
        } 

Project details


Release history Release notifications | RSS feed

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

mcp_proxy_adapter-3.1.6.tar.gz (266.5 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

mcp_proxy_adapter-3.1.6-py3-none-any.whl (156.4 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file mcp_proxy_adapter-3.1.6.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: mcp_proxy_adapter-3.1.6.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 266.5 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.1.0 CPython/3.12.3

File hashes

Hashes for mcp_proxy_adapter-3.1.6.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 08e22308711b73c012f0fd084e1e4257dc36b88584a1aa7e99a226ca9a877a65
MD5 e635a9acfca3e408678a3fd48c6a3288
BLAKE2b-256 5a3d950454532237bdd769043d9e4f348a81d514c4ac0afef5dc431c5c42b818

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file mcp_proxy_adapter-3.1.6-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for mcp_proxy_adapter-3.1.6-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9f0ac21833bc1b3ed223e98e346d62f2486da623c6466dac315c73ef1fa76899
MD5 f2d857a40855477eef2c72a1eef707c4
BLAKE2b-256 1ec9ea524785b4f7f4d6bbbc17ecfcd34444edc0b466ee502192ed043596cb59

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page