大模型-MCP协议详解，零基础入门到精通，收藏这篇就够了

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本文详细介绍了大模型MCP协议，包括基础概念、框架解析、核心实现和实战演练。MCP协议可解决模型集成复杂度，提升协作效率。还给出2025最新大模型学习路线，涵盖四个级别，同时提供经典PDF书籍、视频教程、项目实战和面试题等学习资源。

1.MCP–基础概念

2.MCP–框架解析

3.MCP–核心实现

3.1.资源

3.2.提示

3.3.工具

3.4.采样

4.MCP–实战演练

4.1.工具调用

1.MCP–基础概念

    MCP协议（Model Communication Protocol，模型通信协议）是大语言模型（LLM）与外部系统或其他模型交互时的一种标准化通信框架，旨在提升交互效率、安全性和可扩展性。作用：

1. 标准化模型交互

统一接口规范：解决不同模型（如GPT、Claude、Llama）输入/输出格式差异，降低集成复杂度。
多模态支持：兼容文本、图像、音频等数据格式（如通过Base64编码传输非结构化数据）。

2. 提升协作效率

多模型调度：支持异构模型协同工作（例如GPT-4生成文本，Stable Diffusion生成配图）。
工具动态调用：允许模型通过协议请求外部API（如数据库查询、数学计算工具）。

3. 优化性能与扩展性

流式传输：支持分块返回结果，减少高延迟场景下的等待时间。
负载均衡：根据模型算力动态分配请求，避免单点过载。

例如：AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 也提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。

2.MCP–框架解析

MCP 遵循客户端-服务器c/s架构，其中：

主机是发起连接的 LLM 应用程序（Claude for Desktop或其他 AI 工具）。
客户端在主机应用程序内部与服务器保持 1：1 连接，负责协议通信。
服务器供客户端访问，向客户提供上下文、工具和提示。同时由于 MCP Server 自己控制资源，不用把 API 密钥给 MCP Host，因此更加安全。

基本流程：

当使用 MCP 与 Claude Desktop 交互时，具体流程如下：

1.服务器发现:

Claude Desktop 在启动时连接到配置好的 MCP 服务器

2.握手协议:
当询问数据时，Claude Desktop：确定哪个 MCP 服务器可以提供帮助（在本例中为 sqlite）
通过协议协商能力，从 MCP 服务器请求数据或操作
3.交互流程:

4.安全保证:

MCP 服务器仅公开特定的、受控的功能，
MCP 服务器在本地运行，它们访问的资源不会暴露在互联网上
需要用户确认敏感操作

3.MCP–核心实现

3.1.资源

资源表示 MCP 服务器想要向客户端提供的任何类型的数据。

这可以包括：文件内容、数据库记录、API 响应、实时系统数据、截图和图片、日志文件等更多内容。每个资源由唯一的 URI 标识，并且可以包含文本或二进制数据。

{
  uri: string;           // Unique identifier for the resource
  name: string;          // Human-readable name
  description?: string;  // Optional description
  mimeType?: string;     // Optional MIME type
}

3.2.提示

MCP 中的提示是预定义的模板，可以：接受动态参数、上下文、链接多个交互、指导特定工作流程、表面作为 UI 元素（如斜线命令）。

{
  name: string;              // Unique identifier for the prompt
  description?: string;      // Human-readable description
  arguments?: [              // Optional list of arguments
    {
      name: string;          // Argument identifier
      description?: string;  // Argument description
      required?: boolean;    // Whether argument is required
    }
  ]
}

3.3.工具

MCP 中的工具允许服务器公开可由客户端调用并由 LLM 用来执行操作的可执行函数。工具的关键方面包括：

发现 tools/list：客户端可以通过端点列出可用的工具
调用：使用端点调用工具 tools/call，服务器执行请求的操作并返回结果
灵活性：工具范围从简单的计算到复杂的 API 交互

与资源一样，工具也由唯一名称标识，并可以包含说明来指导其使用。但是，与资源不同的是，工具表示可以修改状态或与外部系统交互的动态操作。

{
  name: string;          // Unique identifier for the tool
  description?: string;  // Human-readable description
  inputSchema: {         // JSON Schema for the tool's parameters
    type: "object",
    properties: { ... }  // Tool-specific parameters
  }
}

3.4.采样

采样是 MCP 的一项强大功能，允许服务器通过客户端请求 LLM 完成，从而实现复杂的代理行为，同时保持安全性和隐私性。这种人机交互设计确保用户可以控制 LLM 所看到和生成的内容。采样流程遵循以下步骤：

sampling/createMessage 服务器向客户端发送请求。
客户审核请求并可以修改。
来自 LLM 的客户样本。
客户检查完成情况。
客户端将结果返回给服务器。

{
  messages: [
    {
      role: "user" | "assistant",
      content: {
        type: "text" | "image",
 
        // For text:
        text?: string,
 
 
        // For images:
        data?: string,             // base64 encoded
        mimeType?: string
      }
    }
  ],
  modelPreferences?: {
    hints?: [{
      name?: string                // Suggested model name/family
    }],
    costPriority?: number,         // 0-1, importance of minimizing cost
    speedPriority?: number,        // 0-1, importance of low latency
    intelligencePriority?: number  // 0-1, importance of capabilities
  },
  systemPrompt?: string,
  includeContext?: "none" | "thisServer" | "allServers",
  temperature?: number,
  maxTokens: number,
  stopSequences?: string[],
  metadata?: Record<string, unknown>
}

4.MCP–实战演练

MCP官网：

For Client Developers - Model Context Protocol

4.1.工具调用

MCP工具调用流程如下：

用户发送问题 ->
LLM 分析可用工具 ->
客户端通过 MCP 服务器来执行所选工具 ->
将结果发送回 LLM ->
LLM根据工具返回结果和用户问题进行回答。

（流程有点像检索增强生成，把检索的部分替换成了调用工具）。

通过 mcp 构建一个获取 Path of Exile 2 游戏最新版本的工具

服务端server.py:

1、首先导入对应的 FastMCP 类（使用字符串自动生成工具定义，从而轻松创建和维护 MCP 工具，这里的效果后面会展示）以及我们需要获取实时信息的网址（这里是 PoE2 的官网）。

from typing import Any
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("Path of Exile 2 hotfix")
target_url = "https://www.pathofexile.com/forum/view-forum/2212"

2、工具的核心功能函数 - 工具helper 函数（实际上这里就是想要实现的功能，下面只是一个简单的爬虫函数用于示例）。

async def poe2_hotfix(url: str):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 查找包含帖子内容的表格
            table = soup.find('table')
            result_text = ""
            if table:
                for row in table.find_all('tr'):
                    cells = row.find_all('td')
                    if cells:
                        for cell in cells:
                            result_text += cell.get_text(strip=True) + '\n'
                        result_text += '-' * 50 + '\n' # 分隔线
            else:
                print('未找到表格元素')
            return result_text
        except Exception:
            return None

3、添加 mcp 类中的工具函数（执行处理程序，负责实际执行每个工具的逻辑），每个工具函数对应一个特定的工具。

@mcp.tool()
async def find_poe2_hotfix() -> str:
    hotfix_data = await poe2_hotfix(target_url)
    if not hotfix_data:
        return "Unable to find any hotfix in office"
    return hotfix_data

4、最后初始化并运行服务器，到这里就可以 server 端的工作就算完成了。

if __name__ == "__main__":    
  # Initialize and run the server 
  mcp.run(transport='stdio')

然后运行：

 mcp dev server.py

客户端client.py:

需要获取Anthropic.的密钥

基本客户结构

1.首先，让我们设置我们的导入并创建基本的客户端类:

import asyncio
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

from anthropic import Anthropic
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()  # load environment variables from .env

class MCPClient:
    def __init__(self):
        # Initialize session and client objects
        self.session: Optional[ClientSession] = None
        self.exit_stack = AsyncExitStack()
        self.anthropic = Anthropic()
    # methods will go here

2.服务器连接管理

接下来，我们将实现连接到MCP服务器的方法:

async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
    """Connect to an MCP server

    Args:
        server_script_path: Path to the server script (.py or .js)
    """
    is_python = server_script_path.endswith('.py')
    is_js = server_script_path.endswith('.js')
    if not (is_python or is_js):
        raise ValueError("Server script must be a .py or .js file")

    command = "python" if is_python else "node"
    server_params = StdioServerParameters(
        command=command,
        args=[server_script_path],
        env=None
    )

    stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
    self.stdio, self.write = stdio_transport
    self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))

    await self.session.initialize()

    # List available tools
    response = await self.session.list_tools()
    tools = response.tools
    print("\nConnected to server with tools:", [tool.name for tool in tools])

3.查询处理逻辑

现在让我们添加处理查询和工具调用的核心功能:

async def process_query(self, query: str) -> str:
    """Process a query using Claude and available tools"""
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": query
        }
    ]

    response = await self.session.list_tools()
    available_tools = [{
        "name": tool.name,
        "description": tool.description,
        "input_schema": tool.inputSchema
    } for tool in response.tools]

    # Initial Claude API call
    response = self.anthropic.messages.create(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens=1000,
        messages=messages,
        tools=available_tools
    )

    # Process response and handle tool calls
    final_text = []

    assistant_message_content = []
    for content in response.content:
        if content.type == 'text':
            final_text.append(content.text)
            assistant_message_content.append(content)
        elif content.type == 'tool_use':
            tool_name = content.name
            tool_args = content.input

            # Execute tool call
            result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args)
            final_text.append(f"[Calling tool {tool_name} with args {tool_args}]")

            assistant_message_content.append(content)
            messages.append({
                "role": "assistant",
                "content": assistant_message_content
            })
            messages.append({
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": content.id,
                        "content": result.content
                    }
                ]
            })

            # Get next response from Claude
            response = self.anthropic.messages.create(
                model="claude-3-5-sonnet-20241022",
                max_tokens=1000,
                messages=messages,
                tools=available_tools
            )

            final_text.append(response.content[0].text)

    return "\n".join(final_text)

4.交互式聊天界面

现在我们将添加聊天循环和清理功能:

async def chat_loop(self):
    """Run an interactive chat loop"""
    print("\nMCP Client Started!")
    print("Type your queries or 'quit' to exit.")

    while True:
        try:
            query = input("\nQuery: ").strip()

            if query.lower() == 'quit':
                break

            response = await self.process_query(query)
            print("\n" + response)

        except Exception as e:
            print(f"\nError: {str(e)}")

async def cleanup(self):
    """Clean up resources"""
    await self.exit_stack.aclose()

5.主入口点

最后，我们将添加主要的执行逻辑:

async def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: python client.py <path_to_server_script>")
        sys.exit(1)

    client = MCPClient()
    try:
        await client.connect_to_server(sys.argv[1])
        await client.chat_loop()
    finally:
        await client.cleanup()

if __name__ == "__main__":
    import sys
    asyncio.run(main())