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

This version

4.0.0

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-4.0.0.tar.gz (357.4 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-4.0.0-py3-none-any.whl (157.1 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file mcp_proxy_adapter-4.0.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: mcp_proxy_adapter-4.0.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 357.4 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-4.0.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 c6574c8e90a4040a57ac48c1f4fc1310966621570947627cd2dbec4a4c519d35
MD5 15df1363a41e563e64053d1ac972f674
BLAKE2b-256 6f8ebd54fcb45214b3d0f21e5a35fa03c672340ca14dd33051ec652c8de8fc84

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file mcp_proxy_adapter-4.0.0-py3-none-any.whl.

File metadata

File hashes

Hashes for mcp_proxy_adapter-4.0.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 2927ba5d195b1761748502f14bcd6b3ed5317fa490fb69631a1155872edf265c
MD5 b3ffb0c9d16b335b01e0139e023d95e7
BLAKE2b-256 aa0916a7ee1c30d0ca431d6ce767fa9364aac0415f12d214f3d58daeeedd89b5

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