Wanaku 是一款 MCP 路由器（服务器），旨在简化 AI 应用中模型与外部资源之间的连接。它遵循模型上下文协议（MCP）标准，为大型语言模型（LLM）提供上下文信息。作为 MCP 生态系统中的关键组件，Wanaku 充当桥梁，促进 AI 模型与各种数据源和服务之间的安全、高效通信。

Wanaku 的核心价值在于其能够简化 AI 应用的开发流程，降低集成复杂度。开发者可以通过 Wanaku 轻松地将 AI 模型与外部知识库、API 和其他服务连接，从而扩展模型的功能并提升其智能化水平。Wanaku 支持多种传输机制，并提供灵活的配置选项，以适应不同的应用场景和技术需求。通过使用 Wanaku，开发者可以专注于 AI 模型的创新和优化，而无需花费大量精力处理底层的数据集成和通信问题。Wanaku 基于 Java 和 TypeScript 构建，并采用 Apache 2.0 许可。

MCP协议路由

Wanaku的核心功能是作为MCP路由器，它在AI模型和外部资源之间建立桥梁，促进它们之间的通信。它遵循开放的MCP标准，确保AI模型能够以标准化的方式获取所需的上下文信息。Wanaku充当中央枢纽，接收来自客户端的请求，根据请求内容将其路由到相应的资源，并将资源返回的数据传递给AI模型。这种路由机制简化了AI应用与各种数据源和服务的集成过程，降低了开发的复杂性。

例如，一个AI聊天机器人需要查询特定用户的个人资料。通过Wanaku，聊天机器人可以将包含用户ID的请求发送到用户数据库。Wanaku接收到请求后，将其路由到正确的数据库服务，获取用户资料，并将资料返回给聊天机器人，从而实现个性化回复。

上下文数据集成

Wanaku简化了AI模型与各种数据源的集成，使AI模型能够访问更广泛的上下文信息。通过支持多种数据源和协议，Wanaku消除了AI模型直接与不同数据源交互的复杂性。开发者可以使用Wanaku将各种数据源（如数据库、API、文件系统等）连接到AI模型，而无需编写大量的集成代码。这使得AI模型能够利用更丰富的数据，从而提高其性能和准确性。

例如，一个金融分析AI模型需要分析股票市场的实时数据和历史数据。通过Wanaku，该模型可以同时连接到提供实时数据的API和存储历史数据的数据库。Wanaku负责处理不同数据源的协议和格式差异，并将数据以统一的方式提供给AI模型，从而简化了数据分析流程。

动态资源发现

Wanaku支持动态资源发现，允许AI模型在运行时自动发现和使用新的资源。当新的数据源或服务添加到系统中时，Wanaku可以自动检测到它们，并将它们注册到资源目录中。AI模型可以通过查询资源目录来查找可用的资源，并根据需要使用它们。这种动态资源发现机制提高了AI系统的灵活性和可扩展性，使其能够适应不断变化的环境。

例如，一个智能家居AI系统需要控制各种智能设备，如灯泡、空调和电视。当新的智能设备添加到系统中时，Wanaku可以自动检测到它们，并将它们添加到设备列表中。AI系统可以通过查询设备列表来查找可用的设备，并根据用户的指令控制它们。这使得智能家居系统能够轻松地集成新的设备，并提供更全面的服务。