MCP零基础学习（4）｜连接MCP客户端：探索从聊天机器人到智能体的转变

MCP客户端连接：构建企业级AI智能体系统

最新推荐文章于 2025-10-26 20:31:01 发布

原创

最新推荐文章于 2025-10-26 20:31:01 发布 · 670 阅读

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#人工智能 #自动化 #ai

2025终极指南：打通Claude/Cursor/自定义客户端，构建企业级AI智能体系统

一、MCP连接架构全景解析

在连接客户端前，需理解MCP的双向通信模型：

核心连接要素：

传输协议：SSE（HTTP流）、Stdio（CLI）、WebSocket（实时）
认证机制：API密钥、OAuth 2.0、JWT令牌
发现协议：客户端自动获取服务器能力清单

二、配置主流客户端连接

1. 连接 Claude Desktop（2025最新版）

步骤一：创建配置文件

// ~/.config/claude/mcp-servers.json
{
  "my_mcp_server": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "uvicorn", "mcp_server:server", "--port", "8080"],
    "env": {
      "MCP_API_KEY": "sk_my_secret_key_2025"
    },
    "auto_start": true,
    "timeout": 30
  }
}

步骤二：验证连接状态

# 查看已注册服务器
claude mcp list-servers

# 测试工具调用
claude mcp test-tool my_mcp_server get_time

步骤三：在聊天中使用

@my_mcp_server 请查询北京时间

2. 连接 Cursor IDE（开发者最爱）

配置工作区设置：

// .vscode/settings.json
{
"mcp.servers": {
    "python-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-tools", "--port", "3001"],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}/src"
      }
    }
  },
"mcp.defaultContext": {
    "project": "my-awesome-app",
    "branch": "main"
  }
}

使用效果：

代码自动补全时调用MCP工具
右键菜单直接执行数据库查询
实时文档生成和技术栈推荐

3. 自定义Node.js客户端连接

import { MCPClient } from'@anthropic/mcp-client';
import { EventEmitter } from'events';

class SmartAgent extends EventEmitter {
constructor(serverUrl) {
    super();
    this.client = new MCPClient(serverUrl, {
      reconnect: true,
      maxRetries: 5
    });
  }

async connect() {
    try {
      awaitthis.client.initialize();
      this.emit('connected');
      
      // 订阅工具更新
      this.client.on('tools_updated', (tools) => {
        this.emit('tools_ready', tools);
      });
    } catch (error) {
      this.emit('error', error);
    }
  }

async executeTool(toolName, params, context = {}) {
    returnawaitthis.client.execute({
      tool_name: toolName,
      parameters: params,
      context: {
        session_id: this.sessionId,
        user_id: this.userId,
        ...context
      }
    });
  }
}

三、智能体系统架构实战

1. 多工具协作智能体

class ResearchAgent:
    def __init__(self, mcp_client):
        self.client = mcp_client
        self.context = {"depth": "detailed"}
    
    asyncdef research_topic(self, topic):
        """研究流程：搜索 → 分析 → 报告"""
        # 1. 学术搜索
        papers = await self.client.execute_tool(
            "arxiv_search", 
            {"query": topic, "max_results": 10},