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Provider 与 MCP 演练

本文说明已发布 Core 包如何连接模型和工具 Provider，无需检出仓库。先从 Golden Path 使用的 OpenAI-compatible 路径开始，再指向原生 Anthropic、Gemini 和 MCP Adapter。

先使用 OpenAI-Compatible

大多数本地和托管 Provider 提供 OpenAI-compatible 端点。配置一个 base URL、 模型名和可选 API Key：

export PRAXO_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export PRAXO_MODEL=llama3.2
# export PRAXO_API_KEY=...   # 仅托管端点需要

各语言示例读取这些变量：

Ollama、vLLM、OpenAI、DeepSeek、Kimi/Moonshot、OpenRouter、Groq 和 Together 都可以通过不同 base URL 使用该 Adapter。Python 和 TypeScript 包还提供命名 Provider 预设。

原生 Provider Adapter

当 Provider 协议不同于 OpenAI-compatible Chat Completions 时，使用原生 Adapter：

Provider Go Python TypeScript Java
Anthropic adapters/anthropic praxo.adapters.anthropic src/adapters/anthropic.ts adapters.AnthropicModel
Gemini adapters/gemini praxo.adapters.gemini src/adapters/gemini.ts adapters.GeminiModel

Adapter 仍实现相同的 Core Model 契约。工具、Policy、事件、Checkpoint 和 Streaming 仍由应用配置。各语言覆盖范围和限制见 Adapter 状态。

MCP 工具会话

MCP 是工具会话，不是模型 Provider。最小客户端应：

  1. 启动或连接 MCP Transport；
  2. 初始化会话；
  3. 分页列出工具；
  4. 将选定工具暴露给 Core Registry；
  5. 在每次工具调用前保留 Policy 授权。

Go、Python、TypeScript 和 Java 提供原生 MCP 客户端。其他语言提供调用方 Transport 接缝。可运行的本地 stdio 示例见 Python和 TypeScript。 增加远程服务器前先阅读 MCP Adapter 说明和 Adapter 状态。

边界

  • Core 映射请求和响应；不提供模型质量、Provider SLA 或托管 MCP 服务。
  • MCP 认证属于 Transport 或服务器会话。
  • 工具输出仍是不可信输入。
  • 本地取消不证明远端工作已停止。
  • Provider 凭据和租户策略保留在应用中。

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