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Litemcp 是一个基于 TypeScript 的开源框架,专门用于构建 MCP(模型上下文协议)服务器。MCP 是连接AI助手与数据源及外部工具的开放标准,而 Litemcp 使得开发者能够轻松创建具备以下能力的服务端:
工具暴露与管理:将任意函数暴露为AI可调用的工具,支持参数验证和类型安全
资源管理:统一管理文本或二进制资源,通过URI标识和访问
提示模板:预定义可重用的提示模板和工作流,标准化LLM交互
在接口规模方面,Litemcp 可以支持开发者定义数量不限的工具、资源和提示模板,每个工具都支持完整的参数校验和类型安全。
Litemcp 在技术架构上具有以下显著特点:
TypeScript优先:提供完整的类型支持,减少开发错误
简洁API设计:学习成本低,上手速度快
内置调试工具:包含命令行工具方便测试和调试
多传输支持:除了默认的stdio传输,还支持 SSE(Server-Sent Events)传输
模块化架构:工具、资源和提示模板分离,便于维护和扩展
Litemcp 特别适合需要将业务能力暴露给AI模型的场景,包括:
自动化工作流:如数据抓取、文件处理等重复性任务自动化
数据查询服务:让AI能够查询和分析应用日志、数据库信息
文档处理系统:基于AI的智能文档生成和处理
智能提交消息生成:根据代码变更自动生成Git提交消息
Litemcp 的安装相对简单,主要通过 npm 进行安装:
# 安装LiteMCP框架 npm install litemcp zod
Zod 是必需的依赖项,用于参数验证和模式定义。
确保系统已安装 Node.js(版本 16.0 或更高)
打开 PowerShell 或命令提示符
创建项目目录并安装依赖:
mkdir litemcp-project cd litemcp-project npm init -y npm install litemcp zod
使用 Homebrew 或官方包管理器安装 Node.js
终端中执行相同安装命令
如遇到权限问题,可使用 sudo 授权
通过包管理器安装 Node.js(如 apt install nodejs npm)
执行通用安装步骤
可能需要安装额外的构建工具:sudo apt install build-essential
类型错误:确保安装了 Zod 库并正确导入
导入失败:检查 Node.js 版本是否符合要求
权限被拒绝:在 Linux/macOS 中避免使用 root 权限,考虑使用 nvm 管理 Node.js
根据测评结果,Litemcp 主要是一个服务器框架,但它可以与 lite-mcp-client 配合使用,这是一个基于命令行的轻量级MCP客户端工具。
客户端特性:
支持多服务器连接管理
兼容 STDIO 和 SSE 类型的服务器
提供智能查询功能,通过自然语言自动选择工具
完全免费开源
配置 lite-mcp-client 的基本步骤:
# 克隆客户端仓库 git clone https://github.com/yourusername/mcp-client.git cd mcp-client # 安装依赖 uv sync # 基本使用 uv run lite_mcp_client.main --interactive
客户端配置文件中可以定义多个MCP服务器:
{ "mcp_servers": [ { "name": "各平台热搜查询", "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["mcp-newsnow"], "description": "热点话题查询" } ], "default_server": ["各平台热搜查询"] }
下面通过一个实际的日志查询服务案例,展示 Litemcp 的完整使用流程。
假设我们需要构建一个日志查询服务,让AI助手能够搜索和分析应用日志。这个服务需要提供关键词搜索、时间范围过滤和日志统计功能。
import { LiteMCP } from "litemcp"; import { z } from "zod"; import fs from "fs"; import path from "path"; const server = new LiteMCP("log-query-service", "1.0.0"); // 添加日志搜索工具 server.addTool({ name: "search_logs", description: "在应用日志中搜索包含特定关键词的条目", parameters: z.object({ keyword: z.string().describe("要搜索的关键词"), startTime: z.string().optional().describe("开始时间(ISO格式)"), endTime: z.string().optional().describe("结束时间(ISO格式)"), maxResults: z.number().default(50).describe("最大返回结果数") }), execute: async (args) => { try { const logPath = "/var/log/app/app.log"; if (!fs.existsSync(logPath)) { return { error: "日志文件不存在" }; } const logContent = fs.readFileSync(logPath, "utf-8"); const lines = logContent.split("\n"); const filteredLines = lines.filter(line => { if (!args.keyword) return true; return line.includes(args.keyword); }); // 简单的时间过滤(实际应用中需要解析日志时间戳) if (args.startTime || args.endTime) { // 这里可以实现更复杂的时间过滤逻辑 console.log("时间过滤功能待实现"); } const results = filteredLines.slice(0, args.maxResults); return { foundCount: filteredLines.length, returnedCount: results.length, logs: results }; } catch (error) { return { error: `搜索日志时出错: ${error.message}` }; } }, }); // 添加日志统计工具 server.addTool({ name: "log_statistics", description: "获取日志统计信息,如错误数量、警告数量等", parameters: z.object({ logLevel: z.enum(["ERROR", "WARN", "INFO", "ALL"]).default("ALL") }), execute: async (args) => { try { const logPath = "/var/log/app/app.log"; if (!fs.existsSync(logPath)) { return { error: "日志文件不存在" }; } const logContent = fs.readFileSync(logPath, "utf-8"); const lines = logContent.split("\n"); const stats = { total: lines.length, errors: lines.filter(line => line.includes("ERROR")).length, warnings: lines.filter(line => line.includes("WARN")).length, info: lines.filter(line => line.includes("INFO")).length, }; return stats; } catch (error) { return { error: `获取统计信息时出错: ${error.message}` }; } }, }); // 添加日志资源 server.addResource({ name: "recent_logs", description: "获取最近的应用日志", uri: "logs://recent", handler: async (uri) => { try { const logPath = "/var/log/app/app.log"; if (!fs.existsSync(logPath)) { return { error: "日志文件不存在" }; } const logContent = fs.readFileSync(logPath, "utf-8"); const lines = logContent.split("\n"); const recentLines = lines.slice(-100); // 最近100行 return { contentType: "text/plain", content: recentLines.join("\n") }; } catch (error) { return { error: `读取日志资源时出错: ${error.message}` }; } } }); // 启动服务器 server.start();
启动服务后,可以通过客户端进行测试:
# 调用日志搜索工具 uv run lite_mcp_client.main --call "log-query-service.search_logs" --params '{"keyword": "Timeout", "maxResults": 10}' # 获取日志统计 uv run lite_mcp_client.main --call "log-query-service.log_statistics" --params '{"logLevel": "ERROR"}' # 获取日志资源 uv run lite_mcp_client.main --get "log-query-service.logs://recent"
直接成本:
零许可费用:Litemcp 是完全开源的项目,遵循 MIT 许可证,可免费商用
开发成本:由于 API 设计简洁,学习成本低,开发人员能够快速上手
间接成本考虑:
维护负担:需要自行维护服务器部署和更新
集成复杂度:需要与现有系统进行集成和测试
测评中发现 Litemcp 有几个重要限制:
已停止维护:项目不再活跃更新,建议迁移到官方SDK
功能相对基础:缺少一些高级特性
环境限制:仅支持 Node.js 环境
根据 MCP 服务器的整体价值 proposition,Litemcp 在以下场景中具有商业价值:
快速原型开发:适合需要快速验证AI集成概念的项目
内部工具开发:构建企业内部AI助手工具链
成本敏感项目:预算有限但需要AI能力集成的场景
投资回报考量:
专家建议采用阶段性策略:先通过采购建立基础能力并验证商业价值,再在识别出真正竞争优势的领域进行自建开发。考虑到 Litemcp 已停止维护,建议将其作为短期解决方案,长期规划迁移到官方维护的 MCP SDK。
Litemcp 作为一个 TypeScript 优先的 MCP 服务器框架,在其活跃期提供了优雅的API设计和高效的开发体验。它的类型安全特性、简洁的工具定义方式和内置调试支持,使其在构建AI集成服务时表现出色。
然而,由于项目已停止维护,且MCP生态系统快速发展,不建议在新项目中采用 Litemcp。对于现有项目,应规划迁移到官方 TypeScript SDK;对于学习目的,Litemcp 的源码和设计理念仍具有参考价值。
MCP 协议本身作为连接AI助手与数据源及外部工具的开放标准,在AI集成领域仍有广阔前景,选择合适的、持续维护的技术栈才能确保项目的长期成功。

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