服务端介绍

欢迎来到 McpSynergy Server。它是一个实现了模型上下文协议（MCP）的后端服务，充当着连接大型语言模型（LLM，如 OpenAI 的 GPT 系列）和您的前端应用程序的智能桥梁。

它的核心任务是：将用户的自然语言请求，转化为前端可以渲染的、丰富的、可交互的 UI 组件指令。

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核心价值

赋能 AI 让 AI 不再局限于文本交流。通过为 AI 提供一系列“工具”（即前端 UI 组件），服务器使得 AI 能够决定何时需要通过更丰富的组件来展示信息或与用户交互。

业务逻辑中心 服务器是执行工具背后业务逻辑的地方。当 AI 决定调用一个工具时（例如，查询用户信息），服务器负责执行实际的数据库查询、API 调用等操作，并将结果处理成前端组件所需的格式。

动态与灵活 您可以在后端定义新的工具，或修改现有工具的行为，而无需改动客户端代码。这使得您的 AI 应用能够快速迭代和适应新的业务需求。

协议标准 基于标准的模型上下文协议（MCP），确保了与遵循该协议的各种模型和客户端的互操作性。

工作流程概览

1. 加载工具定义: 服务器启动时，会加载一份描述所有可用前端组件（即“工具”）的 schema 文件（通常由 client 端生成）。
2. 构建智能提示: 当收到用户的聊天消息时，服务器会将用户的消息和可用的工具列表一起构建成一个系统提示（System Prompt），发送给 LLM。
3. 解析 AI 意图: LLM 会返回它的回答。如果它认为需要使用某个工具，那么它的回答将是一个特定格式的 JSON，指明了工具名称和所需参数。
4. 执行工具逻辑: 服务器解析这个 JSON，找到对应的工具处理器，并执行相关的业务逻辑（例如，从数据库获取数据）。
5. 构建组件 Props: 工具逻辑的执行结果被格式化成一个符合前端组件 props 要求的 JSON 对象。
6. 发送渲染指令: 服务器最终将工具名称和 props 数据一起发送回客户端，指示客户端渲染指定的 UI 组件。

现在，继续阅读 核心概念 来更深入地理解其工作原理。