MCPHost is a CLI host application designed to empower Large Language Models (LLMs) with external tool interaction via the Model Context Protocol (MCP). Acting as a host in the MCP client-server architecture, MCPHost currently supports Claude 3.5 Sonnet and Ollama models, enabling them to access external tools and data sources securely.

Key features include support for multiple concurrent MCP servers, dynamic tool discovery, and a consistent command interface across different model types. By providing a structured environment for LLMs to interact with external resources, MCPHost allows developers to build more capable and context-aware AI applications. It streamlines integration through a configurable setup, requiring Go 1.23 or higher, an Anthropic API key (for Claude), and a local Ollama installation. MCPHost enhances AI model functionality by facilitating secure command execution and information retrieval, addressing the critical need for reliable and consistent external data access.

LLM工具集成CLI主机

MCPHost 充当一个命令行界面(CLI)主机应用程序，旨在促进大型语言模型(LLM)与外部工具之间的交互，遵循模型上下文协议(MCP)。它在MCP客户端-服务器架构中扮演主机的角色，管理LLM与MCP服务器之间的连接和交互。通过支持Claude 3.5 Sonnet和Ollama等模型，MCPHost允许开发者利用这些LLM的能力，同时扩展它们的功能，使其能够安全地执行命令并检索信息。这种集成简化了LLM与各种工具和数据源的连接，为开发者提供了一个统一的界面来管理和控制这些交互。

例如，开发者可以使用MCPHost配置LLM来查询数据库、访问文件系统或调用其他API，而无需编写复杂的集成代码。通过简单的命令行指令，开发者可以定义LLM可以使用的工具，并控制其访问权限，从而确保安全性和合规性。

动态工具发现与集成

MCPHost支持动态工具发现和集成，允许LLM在运行时自动发现和使用可用的工具。当MCP服务器提供新的工具时，MCPHost可以动态地将这些工具集成到LLM的工作流程中，无需手动配置或重启。这种动态性使得LLM能够适应不断变化的环境，并利用最新的工具和数据源。通过/tools命令，用户可以随时查看当前可用的工具列表，并了解其功能和使用方法。

例如，如果一个MCP服务器提供了一个新的天气查询工具，MCPHost可以自动将其集成到LLM中，使得LLM能够回答关于天气的问题。开发者可以通过配置MCP服务器来控制哪些工具可以被LLM使用，从而确保安全性和合规性。这种动态工具发现和集成能力极大地提高了LLM的灵活性和适应性，使其能够更好地服务于各种应用场景。

跨模型类型一致界面

MCPHost提供跨模型类型的一致命令界面，简化了开发者在不同LLM之间切换和管理工具的过程。无论使用Claude 3.5 Sonnet还是Ollama模型，开发者都可以使用相同的命令和配置来管理工具和服务器。这种一致性降低了学习成本，并提高了开发效率。通过统一的界面，开发者可以轻松地配置和管理多个MCP服务器，并控制LLM对这些服务器的访问权限。

例如，开发者可以使用相同的命令来配置Claude 3.5 Sonnet和Ollama模型，而无需学习不同的API或配置方法。这种一致性使得开发者能够更专注于解决实际问题，而不是花费大量时间在学习和配置不同的LLM上。通过MCPHost，开发者可以轻松地构建跨多个LLM的应用程序，并利用每个LLM的优势。

可配置消息历史窗口

MCPHost允许配置消息历史记录窗口，用于上下文管理。通过设置--message-window标志，用户可以定义在对话中保留的消息数量，以便LLM能够更好地理解上下文并生成更相关的回复。这种上下文管理能力对于需要长期对话或复杂交互的应用程序至关重要。通过调整消息历史记录窗口的大小，开发者可以优化LLM的性能，并确保其能够生成高质量的回复。

例如，在一个客户服务应用中，开发者可以设置消息历史记录窗口为10，以便LLM能够记住最近的10条消息，并根据这些消息生成回复。如果消息历史记录窗口太小，LLM可能无法理解上下文，并生成不相关的回复。如果消息历史记录窗口太大，LLM的性能可能会下降。因此，开发者需要根据具体的应用场景来调整消息历史记录窗口的大小，以达到最佳的性能和效果。