ModelContextProtocol C SDK 中的采样功能实现详解
采样功能概述
ModelContextProtocol C# SDK 提供了强大的采样功能,允许客户端与服务器之间进行高效的采样数据交换。采样功能是协议的重要组成部分,它使得客户端能够声明对采样操作的支持,并处理来自服务器的采样请求。
客户端采样能力声明
要在客户端启用采样支持,开发者需要在创建 McpClient 实例时明确声明采样能力。这通过 ClientCapabilities 中的 SamplingCapability 属性实现:
var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(
transport,
new McpClientOptions {
Capabilities = new ClientCapabilities {
Sampling = new SamplingCapability()
}
});
采样处理器的实现
SamplingCapability 类包含一个关键的 SamplingHandler 属性,这是实现采样功能的核心。开发者需要为这个属性提供一个合适的委托来处理采样请求。
如果开发者已经实现了 IChatClient 接口,可以使用 SDK 提供的便捷方法创建采样处理器:
SamplingHandler = samplingClient.CreateSamplingHandler()
这种方法会自动将服务器发送到客户端的请求路由到 IChatClient 实现,并将响应自动编组并转发回服务器。
传输协议注意事项
采样功能支持多种传输协议,包括:
- SSE (Server-Sent Events):需要正确配置 SseClientTransport
- HTTP 流式传输:适用于流式场景
- 标准输入输出:传统交互方式
在使用 SSE 传输时,开发者需要特别注意确保客户端能力能够正确传播到服务器端。一个常见的错误是在构造函数中注入 IMcpServer 而不是作为参数传递,这可能导致获取到错误的服务器实例(如 stdio 相关的服务器实例)。
最佳实践
-
明确传输协议选择:根据应用场景选择合适的传输协议,SSE 适合需要服务器推送的场景,HTTP 流式适合大数据量传输。
-
正确注入服务:确保 IMcpServer 以正确的方式注入,避免获取到不期望的服务器实例。
-
采样处理器优化:在实现采样处理器时,考虑性能因素,特别是对于高频采样场景。
-
错误处理:完善采样过程中的错误处理机制,确保系统稳定性。
常见问题解决
-
客户端能力未传播:检查传输层配置,确保能力声明正确传递。
-
空引用异常:验证 ClientCapabilities 是否已正确初始化,特别是在使用 SSE 传输时。
-
采样请求未处理:确认 SamplingHandler 已正确设置并实现了预期的采样逻辑。
通过遵循这些指导原则,开发者可以充分利用 ModelContextProtocol C# SDK 的采样功能,构建高效、可靠的应用程序。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
项目优选









