mcp-test

好的，以下是一些关于将 MCP (Minecraft Protocol) 服务器与 LLM (大型语言模型) 应用集成的教程方向，以及一些相关的资源和思路： **核心概念：** * **MCP (Minecraft Protocol):** Minecraft 客户端和服务器之间通信的协议。你需要理解如何解析和生成 MCP 数据包，才能与 Minecraft 服务器进行交互。 * **LLM (Large Language Model):** 大型语言模型，例如 GPT-3、LLaMA、文心一言等。你需要使用 LLM 来理解用户的自然语言指令，并将其转化为 Minecraft 服务器可以理解的命令。 * **中间件/桥梁:** 你需要一个中间件或桥梁来连接 MCP 服务器和 LLM 应用。这个中间件负责： * 接收来自 Minecraft 服务器的数据 (例如，玩家聊天信息)。 * 将数据传递给 LLM 进行处理。 * 接收来自 LLM 的指令。 * 将指令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 **教程方向和思路：** 1. **基础：MCP 协议理解和数据包解析** * **目标:** 学习如何读取和写入 Minecraft 服务器的数据包。 * **内容:** * MCP 协议的结构和数据类型。 * 使用 Python (例如，`mcstatus`, `nbt`) 或 Java (例如，`netty`) 等编程语言解析和生成 MCP 数据包。 * 监听 Minecraft 服务器的特定事件 (例如，聊天消息、玩家加入/离开)。 * **资源:** * **Wiki.vg:** Minecraft 协议的官方文档：[https://wiki.vg/Protocol](https://wiki.vg/Protocol) * **Python `mcstatus` 库:** 用于查询 Minecraft 服务器状态的 Python 库，可以作为学习 MCP 协议的起点：[https://pypi.org/project/mcstatus/](https://pypi.org/project/mcstatus/) * **Python `nbt` 库:** 用于读取和写入 Minecraft 的 NBT 数据格式，例如玩家数据和世界数据：[https://pypi.org/project/nbt/](https://pypi.org/project/nbt/) * **Netty:** 一个流行的 Java 网络框架，常用于 Minecraft 服务器开发和协议处理。 2. **LLM 集成：自然语言指令处理** * **目标:** 使用 LLM 将自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 * **内容:** * 选择一个合适的 LLM (例如，GPT-3, LLaMA, 文心一言)。 * 设计一个 prompt 工程方案，让 LLM 能够理解 Minecraft 相关的指令。 * 使用 LLM 的 API (例如，OpenAI API) 将用户指令发送给 LLM。 * 解析 LLM 的输出，提取 Minecraft 命令。 * **示例 Prompt:** ``` 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{用户指令}" Minecraft 命令: ``` * **资源:** * **OpenAI API 文档:** [https://platform.openai.com/docs/api-reference](https://platform.openai.com/docs/api-reference) * **LLaMA 文档:** (取决于你选择的 LLaMA 版本和部署方式) * **文心一言 API 文档:** (取决于你选择的文心一言版本和部署方式) * **Prompt Engineering 指南:** 搜索 "prompt engineering guide" 可以找到很多关于如何设计有效 prompt 的资源。 3. **中间件开发：连接 MCP 和 LLM** * **目标:** 创建一个中间件，负责 MCP 数据包的接收和发送，以及与 LLM 的通信。 * **内容:** * 使用 Python, Java, 或 Node.js 等编程语言开发中间件。 * 中间件需要监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 * 将聊天消息发送给 LLM 进行处理。 * 接收 LLM 返回的 Minecraft 命令。 * 将 Minecraft 命令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 * 处理错误和异常情况。 * **架构示例:** ``` [Minecraft Client] <--> [Minecraft Server] <--> [中间件] <--> [LLM API] ``` * **技术选型:** * **Python:** 易于使用，有很多相关的库 (例如，`mcstatus`, `requests`)。 * **Java:** 性能更好，适合处理高并发的场景。 * **Node.js:** 适合构建实时应用。 4. **进阶：更复杂的功能和优化** * **目标:** 实现更复杂的功能，例如： * 根据玩家的位置和状态，生成更智能的指令。 * 使用 LLM 生成 Minecraft 的故事或对话。 * 优化性能，减少延迟。 * **内容:** * 使用 Minecraft 的 API (例如，Bukkit API, Spigot API) 获取更多关于玩家和世界的信息。 * 使用 LLM 进行文本生成和对话。 * 使用缓存和异步处理来提高性能。 * 添加错误处理和日志记录。 **示例代码 (Python):** 这是一个非常简化的示例，展示了如何监听 Minecraft 服务器的聊天消息，并将消息发送给 LLM。 ```python import mcstatus import requests import json # Minecraft 服务器信息 SERVER_ADDRESS = "your_server_address" SERVER_PORT = 25565 # OpenAI API 密钥 OPENAI_API_KEY = "your_openai_api_key" def get_chat_messages(): """ 监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来获取聊天消息 # 这里假设你已经获取到了聊天消息列表 chat_messages = ["Player1: Hello!", "Player2: Can you help me build a house?"] return chat_messages def generate_minecraft_command(user_message): """ 使用 OpenAI API 将用户消息转化为 Minecraft 命令。 """ url = "https://api.openai.com/v1/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}" } prompt = f""" 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{user_message}" Minecraft 命令: """ data = { "model": "text-davinci-003", # 选择合适的模型 "prompt": prompt, "max_tokens": 100, "n": 1, "stop": None, "temperature": 0.5, } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) response_json = response.json() if "choices" in response_json: return response_json["choices"][0]["text"].strip() else: print(f"Error: {response_json}") return None def send_minecraft_command(command): """ 将 Minecraft 命令发送给服务器。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来发送命令 print(f"Sending command: {command}") if __name__ == "__main__": while True: chat_messages = get_chat_messages() for message in chat_messages: print(f"Received message: {message}") minecraft_command = generate_minecraft_command(message) if minecraft_command: print(f"Generated command: {minecraft_command}") send_minecraft_command(minecraft_command) # 暂停一段时间，避免过度请求 import time time.sleep(5) ``` **重要提示:** * **安全性:** 在生产环境中，务必注意安全性。不要将 API 密钥硬编码到代码中。使用环境变量或配置文件来存储敏感信息。 * **服务器插件/修改:** 你需要使用 Minecraft 服务器插件 (例如，Bukkit, Spigot, Paper) 或修改服务器代码，才能监听聊天消息和发送命令。 * **错误处理:** 添加完善的错误处理机制，以应对各种异常情况。 * **速率限制:** 注意 LLM API 的速率限制，避免过度请求。 **总结:** 将 MCP 服务器与 LLM 应用集成是一个复杂但有趣的项目。你需要理解 MCP 协议，掌握 LLM 的使用方法，并开发一个可靠的中间件。希望这些教程方向和资源能够帮助你入门。 祝你成功！ --- **中文翻译：** 好的，以下是一些关于将 MCP (Minecraft 协议) 服务器与 LLM (大型语言模型) 应用集成的教程方向，以及一些相关的资源和思路： **核心概念：** * **MCP (Minecraft Protocol):** Minecraft 客户端和服务器之间通信的协议。你需要理解如何解析和生成 MCP 数据包，才能与 Minecraft 服务器进行交互。 * **LLM (Large Language Model):** 大型语言模型，例如 GPT-3、LLaMA、文心一言等。你需要使用 LLM 来理解用户的自然语言指令，并将其转化为 Minecraft 服务器可以理解的命令。 * **中间件/桥梁:** 你需要一个中间件或桥梁来连接 MCP 服务器和 LLM 应用。这个中间件负责： * 接收来自 Minecraft 服务器的数据 (例如，玩家聊天信息)。 * 将数据传递给 LLM 进行处理。 * 接收来自 LLM 的指令。 * 将指令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 **教程方向和思路：** 1. **基础：MCP 协议理解和数据包解析** * **目标:** 学习如何读取和写入 Minecraft 服务器的数据包。 * **内容:** * MCP 协议的结构和数据类型。 * 使用 Python (例如，`mcstatus`, `nbt`) 或 Java (例如，`netty`) 等编程语言解析和生成 MCP 数据包。 * 监听 Minecraft 服务器的特定事件 (例如，聊天消息、玩家加入/离开)。 * **资源:** * **Wiki.vg:** Minecraft 协议的官方文档：[https://wiki.vg/Protocol](https://wiki.vg/Protocol) * **Python `mcstatus` 库:** 用于查询 Minecraft 服务器状态的 Python 库，可以作为学习 MCP 协议的起点：[https://pypi.org/project/mcstatus/](https://pypi.org/project/mcstatus/) * **Python `nbt` 库:** 用于读取和写入 Minecraft 的 NBT 数据格式，例如玩家数据和世界数据：[https://pypi.org/project/nbt/](https://pypi.org/project/nbt/) * **Netty:** 一个流行的 Java 网络框架，常用于 Minecraft 服务器开发和协议处理。 2. **LLM 集成：自然语言指令处理** * **目标:** 使用 LLM 将自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 * **内容:** * 选择一个合适的 LLM (例如，GPT-3, LLaMA, 文心一言)。 * 设计一个 prompt 工程方案，让 LLM 能够理解 Minecraft 相关的指令。 * 使用 LLM 的 API (例如，OpenAI API) 将用户指令发送给 LLM。 * 解析 LLM 的输出，提取 Minecraft 命令。 * **示例 Prompt:** ``` 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{用户指令}" Minecraft 命令: ``` * **资源:** * **OpenAI API 文档:** [https://platform.openai.com/docs/api-reference](https://platform.openai.com/docs/api-reference) * **LLaMA 文档:** (取决于你选择的 LLaMA 版本和部署方式) * **文心一言 API 文档:** (取决于你选择的文心一言版本和部署方式) * **Prompt Engineering 指南:** 搜索 "prompt engineering guide" 可以找到很多关于如何设计有效 prompt 的资源。 3. **中间件开发：连接 MCP 和 LLM** * **目标:** 创建一个中间件，负责 MCP 数据包的接收和发送，以及与 LLM 的通信。 * **内容:** * 使用 Python, Java, 或 Node.js 等编程语言开发中间件。 * 中间件需要监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 * 将聊天消息发送给 LLM 进行处理。 * 接收 LLM 返回的 Minecraft 命令。 * 将 Minecraft 命令转化为 MCP 数据包，发送给 Minecraft 服务器。 * 处理错误和异常情况。 * **架构示例:** ``` [Minecraft Client] <--> [Minecraft Server] <--> [中间件] <--> [LLM API] ``` * **技术选型:** * **Python:** 易于使用，有很多相关的库 (例如，`mcstatus`, `requests`)。 * **Java:** 性能更好，适合处理高并发的场景。 * **Node.js:** 适合构建实时应用。 4. **进阶：更复杂的功能和优化** * **目标:** 实现更复杂的功能，例如： * 根据玩家的位置和状态，生成更智能的指令。 * 使用 LLM 生成 Minecraft 的故事或对话。 * 优化性能，减少延迟。 * **内容:** * 使用 Minecraft 的 API (例如，Bukkit API, Spigot API) 获取更多关于玩家和世界的信息。 * 使用 LLM 进行文本生成和对话。 * 使用缓存和异步处理来提高性能。 * 添加错误处理和日志记录。 **示例代码 (Python):** 这是一个非常简化的示例，展示了如何监听 Minecraft 服务器的聊天消息，并将消息发送给 LLM。 ```python import mcstatus import requests import json # Minecraft 服务器信息 SERVER_ADDRESS = "你的服务器地址" SERVER_PORT = 25565 # OpenAI API 密钥 OPENAI_API_KEY = "你的 OpenAI API 密钥" def get_chat_messages(): """ 监听 Minecraft 服务器的聊天消息。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来获取聊天消息 # 这里假设你已经获取到了聊天消息列表 chat_messages = ["Player1: Hello!", "Player2: Can you help me build a house?"] return chat_messages def generate_minecraft_command(user_message): """ 使用 OpenAI API 将用户消息转化为 Minecraft 命令。 """ url = "https://api.openai.com/v1/completions" headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {OPENAI_API_KEY}" } prompt = f""" 你是一个 Minecraft 助手。你的任务是将用户的自然语言指令转化为 Minecraft 命令。 用户指令: "帮我挖一个 10x10 的坑。" Minecraft 命令: "/fill ~ ~ ~ ~10 ~ ~10 air replace stone" 用户指令: "在我的位置放一个红色的羊毛方块。" Minecraft 命令: "/setblock ~ ~ ~ minecraft:red_wool" 用户指令: "{user_message}" Minecraft 命令: """ data = { "model": "text-davinci-003", # 选择合适的模型 "prompt": prompt, "max_tokens": 100, "n": 1, "stop": None, "temperature": 0.5, } response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data)) response_json = response.json() if "choices" in response_json: return response_json["choices"][0]["text"].strip() else: print(f"Error: {response_json}") return None def send_minecraft_command(command): """ 将 Minecraft 命令发送给服务器。 (需要使用 Minecraft 服务器插件或修改服务器代码来实现) """ # 这是一个占位符，你需要根据你的服务器设置来实现 # 例如，你可以使用 RCON 或 WebSocket 来发送命令 print(f"Sending command: {command}") if __name__ == "__main__": while True: chat_messages = get_chat_messages() for message in chat_messages: print(f"Received message: {message}") minecraft_command = generate_minecraft_command(message) if minecraft_command: print(f"Generated command: {minecraft_command}") send_minecraft_command(minecraft_command) # 暂停一段时间，避免过度请求 import time time.sleep(5) ``` **重要提示:** * **安全性:** 在生产环境中，务必注意安全性。不要将 API 密钥硬编码到代码中。使用环境变量或配置文件来存储敏感信息。 * **服务器插件/修改:** 你需要使用 Minecraft 服务器插件 (例如，Bukkit, Spigot, Paper) 或修改服务器代码，才能监听聊天消息和发送命令。 * **错误处理:** 添加完善的错误处理机制，以应对各种异常情况。 * **速率限制:** 注意 LLM API 的速率限制，避免过度请求。 **总结:** 将 MCP 服务器与 LLM 应用集成是一个复杂但有趣的项目。你需要理解 MCP 协议，掌握 LLM 的使用方法，并开发一个可靠的中间件。希望这些教程方向和资源能够帮助你入门。 祝你成功！