ModelContextProtocol C SDK 资源处理器设计解析
静态资源与模板资源的处理机制
在ModelContextProtocol C# SDK中,资源处理是一个核心功能模块。开发者可以通过两种方式定义资源:静态资源和模板资源。静态资源是指那些具有固定URI的资源,而模板资源则使用URI模板来动态生成资源路径。
当前实现的问题分析
在现有实现中,SDK要求开发者必须同时实现ListResources和ReadResource两个处理器才能正常启动服务。这种设计对于只需要模板资源功能的开发者来说显得不够灵活,因为模板资源场景下可能只需要实现ListResourceTemplates和ReadResource处理器就足够了。
技术实现细节
在底层代码中,服务启动时会检查处理器配置情况。如果检测到启用了资源功能但没有配置必要的处理器,就会抛出错误提示:"Resources capability was enabled, but ListResources and/or ReadResource handlers were not specified."
解决方案探讨
针对这个问题,开发团队面临两个技术选择:
-
复用现有处理器:让
WithReadResourceHandler同时处理静态资源和模板资源的读取请求,这与TypeScript实现保持一致,保持了跨语言SDK的一致性。 -
新增专用处理器:引入专门的
WithReadResourceTemplateHandler来处理模板资源,这样设计更加明确,但会增加API的复杂度。
最佳实践建议
从代码示例可以看出,开发者已经能够通过URI模板和参数解析来实现灵活的资源配置。建议采用第一种方案,即复用现有处理器,这样既保持了API简洁性,又能满足功能需求。
总结
资源处理是ModelContextProtocol的核心功能之一,C# SDK在这方面的设计需要兼顾灵活性和易用性。通过优化处理器配置逻辑,可以使SDK更好地适应不同场景下的资源管理需求,提升开发体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01