WinForm MCP Server

一个功能完整的基于 Windows Forms 的 MCP (Model Context Protocol) 应用Demo，集成了MCP Server、Mcp Client、 内嵌web服务、LLM API 调用、聊天界面、工具管理等功能，可作为企业级桌面程序开发的集成特定技术的参考代码。

🚀 核心功能

🤖 LLM API 集成

• 可配置的 LLM 服务：支持 Mock API 和真实 API 之间的无缝切换
• OpenAI 兼容接口：支持所有 OpenAI 兼容的 API 端点
• 智能配置管理：配置自动保存到 JSON 文件，支持热更新
• 连接测试：内置 API 连接测试功能，确保配置正确

💬 现代化聊天界面

• Web 聊天界面：基于现代 Web 技术的响应式聊天界面
• 实时消息处理：支持实时消息发送和接收
• 美观的 UI 设计：采用蓝灰色调的现代化设计风格
• 移动端适配：完全响应式设计，支持各种屏幕尺寸

🔧 MCP 工具系统

• 工具管理：完整的 MCP 工具注册和管理系统
• 远程工具调用：支持通过 HTTP 端点调用 MCP 工具
• 工具测试：内置工具测试界面，方便调试和验证
• 扩展性：支持自定义工具开发和集成

⚙️ 配置管理

• MCP 服务器配置：支持多个 MCP 服务器的配置和管理
• JSON 配置编辑：可视化的 JSON 配置编辑器
• 配置持久化：所有配置自动保存，应用重启后保持

🛠 技术栈

• 目标框架：.NET 8 (net8.0-windows)
• UI 框架：Windows Forms + 现代 Web 界面
• Web 服务：ASP.NET Core Minimal API + Kestrel
• 协议支持：ModelContextProtocol 0.3.0-preview.4
• 日志系统：Serilog（滚动文件日志）
• 前端技术：HTML5 + CSS3 + JavaScript
• HTTP 客户端：HttpClient with OpenAI 兼容接口

📋 前置条件

• .NET SDK 8.0+
• 可选：Visual Studio 2022（建议 Community 版）

🚀 快速开始

1. 构建与运行

使用 Visual Studio：

• 打开解决方案 src\WinFormMcpServer.sln
• 选择构建配置（Debug/Release），直接启动调试（F5）或运行（Ctrl+F5）

使用 .NET CLI：

# 进入项目目录
cd src/WinFormMcpServer

# 构建项目
dotnet build

# 启动应用
dotnet run

2. 应用配置

启动服务器：

1. 在主窗体中输入端口（默认 3000）
2. 点击"启动服务器"按钮
3. 状态栏显示"运行中"即表示服务已启动

配置 LLM API：

1. 点击菜单栏 "配置" → "LLM API配置"
2. 选择使用 Mock API 或真实 API
3. 如使用真实 API，填入相应的配置信息：
   • API 基础 URL（如：https://api.openai.com/v1）
   • API 密钥
   • 模型名称（如：gpt-3.5-turbo）
   • 其他参数（超时时间、最大 tokens、温度等）
4. 点击"测试连接"验证配置
5. 保存配置

3. 使用聊天界面

访问 http://localhost:3000 打开现代化的 Web 聊天界面：

• 支持实时消息发送和接收
• 响应式设计，适配各种设备
• 支持 MCP 工具调用和结果展示

🔌 API 端点

MCP 协议端点

• 基础地址：http://localhost:{port}/mcp
• SSE 连接：http://localhost:{port}/sse
• 聊天 API：http://localhost:{port}/api/chat

静态资源

• 聊天界面：http://localhost:{port}/index
• 静态文件：http://localhost:{port}/wwwroot/

📁 项目结构

src/WinFormMcpServer/
├── Controllers/           # API 控制器
│   └── ChatController.cs  # 聊天 API 控制器
├── McpServer/            # MCP 服务器核心
│   ├── HttpMcpServer.cs  # HTTP MCP 服务器
│   ├── McpServerHost.cs  # MCP 服务器主机
│   └── Tools/            # MCP 工具集合
├── Models/               # 数据模型
│   ├── ChatModels.cs     # 聊天相关模型
│   ├── LlmApiConfig.cs   # LLM API 配置模型
│   └── McpClientConfig.cs # MCP 客户端配置模型
├── Services/             # 业务服务
│   ├── ChatService.cs    # 聊天服务
│   ├── ConfigurableLlmService.cs # 可配置 LLM 服务
│   ├── LlmApiConfigService.cs    # LLM API 配置服务
│   ├── LlmApiServiceFactory.cs   # LLM API 服务工厂
│   ├── RealLlmApiService.cs      # 真实 LLM API 服务
│   ├── MockLlmApiService.cs      # Mock LLM API 服务
│   └── McpClientService.cs       # MCP 客户端服务
├── wwwroot/              # Web 静态资源
│   ├── index.html        # 聊天界面
│   ├── chat.js          # 聊天脚本
│   └── styles.css       # 样式文件
├── MainForm.cs          # 主窗体
├── LlmApiConfigForm.cs  # LLM API 配置窗体
├── McpConfigForm.cs     # MCP 配置窗体
└── Program.cs           # 程序入口

🔧 配置文件

LLM API 配置 (llm-api-config.json)

{
  "UseMockApi": false,
  "BaseUrl": "https://api.openai.com/v1",
  "ApiKey": "your-api-key-here",
  "ModelName": "gpt-3.5-turbo",
  "TimeoutSeconds": 30,
  "MaxTokens": 1000,
  "Temperature": 0.7
}

MCP 服务器配置 (mcp-servers.json)

{
  "mcpServers": {
    "example-server": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:3001/sse",
      "name": "示例服务器"
    }
  }
}

📊 日志系统

• 日志框架：Serilog
• 日志位置：logs/WinFormMcpServer_.log
• 滚动策略：每日滚动
• 日志级别：Verbose（开发环境）

🧪 测试

端到端测试

测试脚本位于 test/ 目录：

• 使用 Playwright 进行前端自动化测试
• 支持 API 端点测试
• 包含聊天功能集成测试

MCP Inspector 测试

# 安装 MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector

# 访问测试界面
http://localhost:6247/

📦 发布部署

框架依赖部署

dotnet publish src/WinFormMcpServer -c Release -r win-x64 --self-contained false

自包含部署

dotnet publish src/WinFormMcpServer -c Release -r win-x64 --self-contained true

发布产物位于：bin/Release/net8.0-windows/win-x64/publish/

🔗 MCP 客户端集成

在您的 MCP 客户端配置中添加：

{
  "mcpServers": {
    "winform-mcp-server": {
      "type": "sse",
      "url": "http://localhost:3000/sse",
      "name": "WinForm MCP Server"
    }
  }
}

🤝 贡献指南

1. Fork 本仓库
2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 开启 Pull Request

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

🆘 支持

如果您遇到问题或有疑问，请：

1. 查看 Issues 页面
2. 创建新的 Issue 描述问题
3. 提供详细的错误信息和复现步骤

注意：本项目为企业级 MCP 服务器实现，集成了完整的 LLM API 调用、现代化聊天界面和工具管理功能，适用于生产环境部署。