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嘿，HN，
我一直在实验如何让大型语言模型（LLMs）动态使用大量工具，而无需将所有工具预先加载到上下文中——因此我构建了 one-mcp 来探索这个想法。
one-mcp 是一个开源的 MCP 服务器，使用 FastAPI 构建，充当语义索引和 API 工具的动态加载器。
与其在 LLM 会话中硬编码或嵌入每个工具规格（这会迅速增加上下文大小和成本），one-mcp 允许模型按需搜索、加载和执行工具——使用嵌入和自然语言查询。
它的功能包括：
- 工具的语义搜索：使用自然语言查询您的 API 目录（例如“如何获取用户信息”），并返回相关的工具规格。
- 上传/管理/删除工具：通过简单的 REST API 或直接从 MCP 本身进行 JSON 或文件格式的工具导入。
- MCP 集成：作为一个合规的 MCP 服务器工作——可以将其插入到支持 MCP 的客户端或框架中。
示例：
--- 上传工具 ---
```bash
curl -X POST http://localhost:8003/api/tools/upload-json \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"tools": [{"name": "getUserProfile", "description": "Retrieves user profile"}]}'
```
--- 语义搜索 ---
```bash
curl -X POST http://localhost:8003/api/tools/search \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "how to get user info"}'
```
您也可以直接使用 MCP 进行这两项操作 :)
为什么这很重要：
目前大多数 LLM 设置（即使是那些具有 MCP 或工具 API 的设置）都在前期加载所有工具——这会膨胀提示/上下文大小，浪费令牌预算，并增加推理成本。
通过 one-mcp，工具存储在外部向量存储中——LLMs 只“看到”与当前用户查询最相关的少数工具。这种架构可能使动态工具生态系统更具可扩展性。
我期待您的反馈。
[https://github.com/freakynit/one-mcp](https://github.com/freakynit/one-mcp)
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