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LOTUS-MCP

将两个人工智能集成到一个现代化的MCP中，以获得更好的性能。

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LOTUS-MCP

FOSS 解决方案

此处概述的 LOTUS-MCP 协议是一种令人印象深刻的模型协调和处理方法，它将 Mistral 和 Gemini 集成到一个结构化的架构中，该架构允许：

模型之间的路由和回退策略。
用于比较输出的共识引擎。
上下文感知处理，提高交互的一致性。
工具集成，使其可扩展到外部 API。
速率限制和安全性，以确保生产稳定性。

Anthropic 为 Claude 开发的模型上下文协议 (MCP) 是一项突破性的开放标准，使 AI 助手能够连接到外部数据源和工具。
作为开发人员或企业，您可能希望拥有自己的协议。本指南专为您而作。

首先了解 Claude 现有的 MCP：

+-------------+     +-------------+     +-------------+
|             |     |             |     |             |
|    用户     |     |     AI      |     |   外部  |
|  界面  |<--->|   模型     |<--->|    工具    |
|             |     |(例如 Claude)|     |  & 数据     |
|             |     |             |     |             |
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       ^                   ^                   ^
       |                   |                   |
       |                   |                   |
       v                   v                   v
+--------------------------------------------------+
|                                                  |
|           模型上下文协议                 |
|                   (MCP)                          |
|                                                  |
+--------------------------------------------------+
       ^                   ^                   ^
       |                   |                   |
       |                   |                   |
       v                   v                   v
+-------------+     +-------------+     +-------------+
|             |     |             |     |             |
| 开发 |     |  商业   |     |   内容   |
| 环境 |     |    工具    |     | 仓库|
|             |     |             |     |             |
+-------------+     +-------------+     +-------------+

声明

然后为 MCP 实现一种新的现代化结构。所以首先要考虑的是成本：

| 指标          | Mistral 目标 | Gemini 目标 |
|-----------------|----------------|---------------|
| 延迟         | <800ms         | <1200ms       |
| 准确率        | 95%            | 92%           |
| 每 1k tokens 成本  | $0.15          | $0.25         |

因此，要构建它，我们需要一个架构设计，如下所示：

┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│             │     │  决策   │     │             │
│   用户      ├────►│  路由器     ├────►│  Mistral    │
│  界面  │     │ (任务类型  │     │   (代码/    │
│             │◄────┤  分析)  │◄────┤   文本)     │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
                        ▲   │               ▲   │
                        │   └───────┐       │   └────┐
                        ▼           ▼       ▼        ▼
                    ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
                    │ Gemini  │ │回退 │ │错误    │
                    │(多模  │ │模型    │ │处理 │
                    │ 态)  │ │         │ │系统   │
                    └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘

这是 用户输入 → Mistral (代码/文本处理) → Gemini (多模态增强) → 最终输出，在我们的旅程的最后，我们可以构建它。所以开始吧：

开始我们的旅程

现在，一步一步地指导您构建一个统一的 模型上下文协议 (MCP) 系统，用于在一个应用程序中集成 Mistral 和 Gemini：

查看示例文件 , 最小示例 , 异步示例 , 和最终示例以了解更多概念。

我们的 MCP 架构设计

┌──────────────┐       ┌───────────────┐       ┌──────────────┐
│              │       │               │       │              │
│  外部    │       │   统一     │       │   外部   │
│   工具      │◄─────►│  MCP 服务器   │◄─────►│   数据       │
│ (APIs, DBs)  │       │ (编排器)│       │  来源     │
└──────▲───────┘       └──────┬───┬────┘       └──────▲───────┘
       │                      │   │                   │
       │                      ▼   ▼                   │
┌──────┴───────┐       ┌───────────────┐       ┌──────┴───────┐
│              │       │               │       │              │
│   Mistral    │       │  MCP 客户端   │       │   Gemini     │
│  接口   │◄─────►│(适配器层)│◄─────►│ 接口    │
│              │       │               │       │              │
└──────────────┘       └───────────────┘       └──────────────┘

1. 协议规范

使用以下核心组件定义您的 MCP 标准：

消息格式 (JSON Schema):

{
  "request_id": "uuid",
  "model": "mistral|gemini|both",
  "content": {"text": "", "files": []},
  "context": {"session": {}, "tools": []},
  "routing_rules": {"fallback": "auto", "priority": 0-100}
}

API 端点:
- /mcp/process - 主要处理端点
- /mcp/feedback - 响应优化循环
- /mcp/context - 会话管理

2. 适配器层实现

创建特定于模型的适配器，将 MCP 协议转换为每个 AI 的 API：

Mistral 适配器:

class MistralMCPAdapter:
    def process(self, mcp_request):
        # 将 MCP 格式转换为 Mistral 的 API 格式
        mistral_prompt = f"CONTEXT: {mcp_request['context']}\nQUERY: {mcp_request['content']}"
        response = mistral.generate(mistral_prompt)
        return self._to_mcp_format(response)

    def _to_mcp_format(self, raw_response):
        return {
            "model": "mistral",
            "content": raw_response.text,
            "metadata": {
                "tokens_used": raw_response.usage,
                "confidence": raw_response.scores
            }
        }

Gemini 适配器:

class GeminiMCPAdapter:
    def process(self, mcp_request):
        # 处理多模态输入
        if mcp_request['content']['files']:
            response = gemini.generate_content(
                [mcp_request['content']['text'], *mcp_request['content']['files']]
            )
        else:
            response = gemini.generate_text(mcp_request['content']['text'])
            
        return {
            "model": "gemini",
            "content": response.text,
            "metadata": {
                "safety_ratings": response.safety_ratings,
                "citation_metadata": response.citation_metadata
            }
        }

3. 统一处理工作流程

def unified_processing(mcp_request):
    # 根据模型选择进行路由
    if mcp_request['model'] == 'both':
        mistral_result = MistralAdapter.process(mcp_request)
        gemini_result = GeminiAdapter.process(mcp_request)
        return consensus_engine(mistral_result, gemini_result)
    
    elif mcp_request['model'] == 'mistral':
        return MistralAdapter.process(mcp_request)
    
    elif mcp_request['model'] == 'gemini':
        return GeminiAdapter.process(mcp_request)
    
    else:
        raise MCPError("Invalid model selection")

4. 上下文管理系统

实现共享上下文处理：

class MCPContextManager:
    def __init__(self):
        self.session_context = {}
        self.tool_context = {
            'database': SQLConnector(),
            'apis': [SlackAPI(), GoogleWorkspace()],
            'filesystem': S3Storage()
        }

    def update_context(self, session_id, new_context):
        # 维护 3 级上下文堆栈
        self.session_context[session_id] = {
            'immediate': new_context,
            'historical': self._rollup_context(session_id),
            'persistent': self._load_persistent_context(session_id)
        }

5. 工具集成层

创建遵循 MCP 标准的可重用连接器：

class MCPToolConnector:
    def __init__(self, tool_type):
        self.tool = self._initialize_tool(tool_type)
        
    def execute(self, action, params):
        try:
            result = self.tool.execute(action, params)
            return self._format_mcp_response(result)
        except ToolError as e:
            return self._format_error(e)

    def _format_mcp_response(self, result):
        return {
            "tool_response": result.data,
            "metadata": {
                "execution_time": result.timing,
                "confidence": result.accuracy_score
            }
        }

6. 安全实施

身份验证流程:

1. 客户端请求 ──► MCP 网关 ──► JWT 验证
2. 令牌验证 ──► 模型访问控制列表
3. 请求日志记录 ──► 加密审计跟踪
4. 响应清理 ──► 内容过滤

速率限制设置:

# 对两个模型使用令牌桶算法
mcp_rate_limiter = RateLimiter(
    limits={
        'mistral': TokenBucket(rate=100/60),  # 100 请求/分钟
        'gemini': TokenBucket(rate=50/60),
        'combined': TokenBucket(rate=75/60)
    }
)

7. 部署策略

推荐堆栈:

services:
  mcp_gateway:
    image: nginx-plus
    config:
      rate_limiting: enabled
      
  core_service:
    image: python:3.11
    components:
      - model_adapter_layer
      - context_manager
      - tool_connectors
      
  monitoring:
    stack: prometheus + grafana
    metrics:
      - model_performance
      - context_hit_rate
      - tool_usage

8. 测试框架

实施 3 级验证：

单元测试: 单个适配器和连接器
集成测试: 完整的 MCP 请求流程
混沌测试: 模型故障模拟

示例测试用例：

def test_cross_model_processing():
    request = {
        "model": "both",
        "content": "Explain quantum computing in simple terms",
        "context": {"user_level": "expert"}
    }
    
    response = unified_processing(request)
    
    assert 'mistral' in response['sources']
    assert 'gemini' in response['sources']
    assert validate_consensus(response['content'])

这种方法的关键优势

统一接口: 适用于两个模型的单一协议
上下文共享: 在不同的 AI 系统之间维护会话状态
工具可重用性: 通用连接器可与 Mistral 和 Gemini 一起使用
成本优化: 基于模型功能的智能路由
故障转移支持: 模型之间的自动回退

首先实现适配器层，然后在添加工具集成之前构建上下文管理系统。使用渐进式推出和影子模式（运行两个模型但仅显示一个输出）来比较性能，然后再进行全面部署。

💐 恭喜，您拥有了自己的类 MCP 框架！ 🍷

免责声明: 这些代码可能最终不会产生实际结果，这只是一个变通方法。了解路径架构并为 AI 世界的这一运动奠定基础。

许可证: MIT , Apache 2 — 所以请随意使用 & 编辑 & 分发。

致谢: Blue Lotus

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开始我们的旅程

我们的 MCP 架构设计

1. 协议规范

2. 适配器层实现

3. 统一处理工作流程

4. 上下文管理系统

5. 工具集成层

6. 安全实施

7. 部署策略

8. 测试框架

这种方法的关键优势

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