使用Wireshark抓包看看MCP背后的请求链路

前言

上回作者浅浅尝试了一口本地MCP服务的搭建，并成功运用在AI IDE中，详情在AI assistant本地部署Continue.dev + Ollama + MCP Server。
那么此次好奇这个提供了数据库query工具的MCP服务背后，究竟是用怎样的prompt与LLM交互呢？

动手

Wireshark抓包本地Ollama流量

1. 打开Wireshark，选择关注本地Loopback:lo0
   

2. 过滤Ollama服务端口
   Ollama的默认服务端口是11434，可以在Terminal中检查状态：

# Linux/macOS
lsof -i :11434

# Windows
netstat -ano | findstr 11434

在Wireshark中过滤http and tcp.port == 11434

3. 再次使用AI IDE，发起与AI agent的对话
   

4. 停止抓包，保存capture，分析
   

5. 重组数据流
   a. 右键点击任意一个 HTTP 数据包（如 POST /api/chat）。
   b. 选择 Follow > HTTP Stream。
   
   
   

6. 分析请求体和返回体
   这里我们会看到，Ollama的返回中采用了SSE的流式返回，会有多个json片段。这里可以将这些json片段保存至文件中，再通过jq快速提取：

cat sse_response.txt | jq -r '.message.content // empty' | tr -d '\n'

总结

分析MCP的tool_call请求体，可以帮助理解MCP背后的运行原理。（但这玩意儿是不是Token消耗的有点多啊？）