而Goland的客戶端原理就更簡單了，就是在此基礎(chǔ)上增加一個(gè)對話循環(huán)：

  1. 初始化：客戶端訪問服務(wù)端的接口，獲取工具，提示，資源等資源。
  2. 開始對話，客戶端接收用戶輸入，并把上述資源的上下文一起發(fā)送給大模型。
  3. 客戶端判斷通過大模型輸出判斷是否需要調(diào)用資源，如果需要就去調(diào)用，并將調(diào)用的結(jié)果返回給大模型。
  4. 大模型分析，整合結(jié)果后返回給客戶端。

有了這些知識(shí)我們就可以開始架構(gòu)項(xiàng)目了。

這次要實(shí)現(xiàn)的是一個(gè)使用Go語言開發(fā)的對話助手，現(xiàn)在因?yàn)楣俜讲]有Go的我們的MCP SDK，而且他的客戶端服務(wù)器不支持遠(yuǎn)程連接，所以這次不使用官方的架構(gòu)進(jìn)行開發(fā)，而是在MCP的基礎(chǔ)上，基于它的理念，用更簡單的定義實(shí)現(xiàn)。

創(chuàng)建 IDE

工欲善其事，必先利其器。一個(gè)好的IDE可以很大程度上提高我們的開發(fā)效率。對于Go語言來說，我最推薦使用Jetbrains的Goland，它擁有強(qiáng)大的功能和漂亮的UI，尤其適合開發(fā)這種有點(diǎn)復(fù)雜的項(xiàng)目。

這很多同學(xué)可能要說：這種大型的IDE太卡了，我的電腦頂不住啊！

坦白說是有這個(gè)問題，首先是mbp，另外在大型項(xiàng)目建立索引的時(shí)候卡了一段時(shí)間。但還沒解開的，使用Sealos Devbox就可以解決的問題。他將Goland的服務(wù)端放在遠(yuǎn)程云端，利用云端的算力實(shí)現(xiàn)構(gòu)建索引等CPU密集的功能，只要你本地的電腦是什么型號和情況，就可以絲滑流暢的開發(fā)。

創(chuàng)建開發(fā)環(huán)境

先訪問Sealos Cloud：https://hzh.sealos.run

點(diǎn)擊 Devbox 圖標(biāo)，然后點(diǎn)擊“新建項(xiàng)目”按鈕。在“運(yùn)行環(huán)境”配置中，選擇 Go 語言作為開發(fā)框架，并通過仔細(xì)調(diào)整項(xiàng)目所需的 CPU 核心數(shù)和內(nèi)存大小。因?yàn)?Goland 需要一定的性能，建議采用 4c 8g 或者更高的配置。

滾動(dòng)到配置頁面的“網(wǎng)絡(luò)配置”部分，配置容器端口：

配置外部訪問：

域名配置：

注意：請確保容器端口 (8080) 與 Go 應(yīng)用的運(yùn)行端口一致。如果在 Go 配置中了端口，這里也需要相應(yīng)修改更新。

最后，點(diǎn)擊“創(chuàng)建”按鈕完成項(xiàng)目創(chuàng)建。

項(xiàng)目創(chuàng)建完成后，你可以在項(xiàng)目列表中看到新建的項(xiàng)目。每個(gè)項(xiàng)目的“操作”欄都提供了許多便捷的選項(xiàng)。

使用 Goland 連接

在項(xiàng)目列表中找到你的項(xiàng)目，在“操作”列中，點(diǎn)擊 VSCode 圖標(biāo)旁邊的下拉箭頭，從下拉菜單中選擇 Jetbrains，就會(huì)自動(dòng)跳出一個(gè)彈窗。

根據(jù)彈窗里的提示，下載好JetBrains Gateway應(yīng)用，配置好SSH連接信息，選擇自己要使用的IDE（比如Go語言項(xiàng)目就選擇Goland），點(diǎn)擊彈窗底部的【開始連接】。

提示

首次連接時(shí)，DevBox 需要下載相關(guān)組件，可能需要 3-5 分鐘，等待等待即可。

組件下載完成后，自動(dòng)打開Jetbrains Gateway。確認(rèn)連接信息沒問題后，直接點(diǎn)擊“Check Connection and Continue”即可。

注

如果沒有自動(dòng)打開Jetbrains Gateway，可能是您的瀏覽器自動(dòng)阻止了彈窗，請自行開通網(wǎng)站的彈窗權(quán)限。

接下來Jetbrains還會(huì)跳出一個(gè)彈窗進(jìn)行一系列準(zhǔn)備工作：

準(zhǔn)備完成后，將自動(dòng)打開Goland IDE，并自動(dòng)連接到Devbox開發(fā)環(huán)境。

搞定，現(xiàn)在你就可以在 Goland 中開始愉快的進(jìn)行遠(yuǎn)程開發(fā)了！

核心預(yù)測

代碼：https://github.com/bearslyricattack/mcpTerminal，下面我們挑一些關(guān)鍵的代碼為大家介紹一下位于：

加載MCP 服務(wù)

func NewTool() (*Tool, error) {

        // Open the local server.json file

        file, err := os.Open("server.json")

        if err != nil {

                return nil, fmt.Errorf("failed to open server.json file: %v", err)

        }

        defer file.Close()



        // Create an instance of the Tool type

        var tool Tool



        // Decode the JSON file into the server struct

        decoder := json.NewDecoder(file)

        err = decoder.Decode(&tool)

        if err != nil {

                return nil, fmt.Errorf("failed to decode JSON: %v", err)

        }



        // Return the decoded Tool object

        return &tool, nil

}

當(dāng)前我們沒有使用官方 MCP 的格式，而是在本地配置了一個(gè) json 文件，用于表征各個(gè)服務(wù)的鏈接地址，參數(shù)等信息。

迅速的

// GetPrompts generates a prompt message suitable for the assistant

func GetPrompts(tools string) string {

        // Use a multi-line string for better readability

        prompt := fmt.Sprintf(`

您是一位有用的助手，可以使用這些工具：%s

        根據(jù)用戶的問題選擇適當(dāng)?shù)墓ぞ摺?br />
        如果不需要工具，請直接回復(fù)。

        重要提示：當(dāng)您需要使用工具時(shí)，您必須僅使用以下確切的 JSON 對象格式進(jìn)行回復(fù)，不能使用其他任何內(nèi)容：

        {

                "name": "name",

                "arguments": {

                        "argument-name": "value"

                }

        }

        收到工具的響應(yīng)后：

        1. 將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為自然的對話響應(yīng)

        2. 保持響應(yīng)簡潔但信息豐富

        3. 關(guān)注最相關(guān)的信息

        4. 使用用戶問題中的適當(dāng)上下文

        5. 避免簡單重復(fù)原始數(shù)據(jù)

        請僅使用上面明確定義的工具。`, tools)

        return prompt

}

首先向大模型發(fā)起請求的時(shí)候，需要為其做一些介紹，并包含需要使用的所有工具。下面是一個(gè)提示詞的示例，大家也可以持續(xù)優(yōu)化提示詞，以期達(dá)到更好的效果。

對話

// Start the conversation loop

        scanner := bufio.NewScanner(os.Stdin)

        for {

                userInput := getUserInput(scanner)

                response, err := chatClient.SendMessage(userInput)

                if err != nil {

                        log.Fatalf("Error sending message: %v", err)

                }

                // Process the response to check if it contains a ToolRequest

                if tool.HandleToolRequest(response, mcpServers, chatClient) {

                        continue // If a ToolRequest is handled, continue to the next iteration

                }

                fmt.Println("Assistant:", response)

        }

讀取模型的輸出，由模型來判斷是否需要調(diào)用。

工具調(diào)用

var request ToolRequest

        // Try to unmarshal the response into a ToolRequest struct

        err := json.Unmarshal([]byte(response), &request)

        if err != nil {

                return false // If it's not a ToolRequest, return false to continue normal processing

        }



        // Search for the corresponding mcpServer and send a request to it

        for _, mcpServer := range mcpServers.Server {

                if request.Name == mcpServer.Name {

                        request, _ := req.BuildRequest(mcpServer.Host, request.Arguments)

                        response, err := chatClient.SendMessage(request)

                        if err != nil {

                                log.Fatalf("Error sending message: %v", err)

                        }

                        fmt.Println("Assistant:", response)

                        return true

                }

        }

可能到大型模型修剪的 JSON 的輸出之后，檢索所有的 MCP Server 進(jìn)行查找和工具調(diào)用。

效果

我們以平臺(tái)上現(xiàn)有的“獲取應(yīng)用程序的日志”HTTP 接口為例子，只需要在文件配置中配置這個(gè)接口，就可以自動(dòng)的成為一個(gè)可以被大模型調(diào)用的服務(wù)器，不需要做任何額外的操作：

{

  "server": [

    {

      "name": "vlogs-server",

      "version": "1.0.0",

      "type": "remote",

      "host": "http://ip:port/queryLogsByParams",

      "description": "Get logs from the API by passing parameters.",

      "args": [

        {

          "key": "time",

          "value": "10h",

          "description": "The time filter for logs (e.g., \"10h\")."

        },

        {

          "key": "namespace",

          "value": "gpu-operator",

          "description": "The namespace of the application (e.g., \"gpu-operator\")."

        },

        {

          "key": "app",

          "value": "gpu-operator",

          "description": "The name of the application (e.g., \"gpu-operator\")."

        },

        {

          "key": "limit",

          "value": "100",

          "description": "The limit for the number of logs to retrieve. (e.g., \"20\"). if use this key, please use string type."

        },

        {

          "key": "pod",

          "value": "pod-123",

          "description": "The list of pods to query."

        },

        {

          "key": "container",

          "value": "container-456",

          "description": "The list of containers to query."

        },

        {

          "key": "keyword",

          "value": "error",

          "description": "The keyword to filter logs by."

        }

      ]

    }

  ]

}

然后只需在我們的主要方法中配置大模型的uri apikey等信息我們就可以開始使用了，任何符合OpenAPI輸出格式的模型都支持。可以像與任何大模型一樣，與它以自然語言自由的對話，它會(huì)需要的時(shí)候調(diào)用我們提供的工具去執(zhí)行并分析結(jié)果。

以下是幾張效果圖

可以看到效果還是非常優(yōu)秀的，也有一定的穩(wěn)定性，詳細(xì)優(yōu)化下提示詞的話應(yīng)該會(huì)有更好的效果。

總結(jié)

隨著大模型能力的不斷增強(qiáng)，其工程化是必然的趨勢。而MCP的思想和設(shè)計(jì)，是其工程化的一條重要道路。雖然目前其各個(gè)社區(qū)的支持強(qiáng)度似乎相差甚遠(yuǎn)，但隨著時(shí)間的發(fā)展，一定會(huì)越來越多的模型和工具都支持以MCP的格式進(jìn)行調(diào)用。

使用Goland的開發(fā)體驗(yàn)非常的絲滑流暢的，而且連接穩(wěn)定，甚至你一晚上不開發(fā)都不會(huì)斷連接。大家也可以嘗試一下，開發(fā)出屬于自己的MCP對話助手。

文章轉(zhuǎn)載自： 使用 Goland 遠(yuǎn)程開發(fā)基于 MCP 的智能對話助手

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