MCP全解析：从入门到精通，第三方MCP Server开发API

一个幽默的程序员

于 2025-03-27 16:47:34 发布

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文章标签： mcp api

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gdjnrc_com/article/details/146565302

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Agent热潮席卷AI领域，MCP（模型上下文协议）正悄然成为技术圈的焦点话题。今天，我将为你揭开MCP的神秘面纱，带你深入了解这一革命性技术，并手把手教你如何实际应用。读完本文，你将能够立即上手MCP，让你的AI应用如虎添翼！

MCP诞生的背后故事

想象一下，当你开发一个AI应用时，无论是简单的ChatBot还是复杂的Agent系统，你很快就会发现一个痛点：与外部世界的连接变得异常复杂。你可能需要：

控制浏览器执行自动化操作或访问本地文件系统
深入了解数据库结构，让AI更精准地编写代码
调用各种CRM接口，打造智能客服流程

这意味着你必须面对各种不同的接口协议，熟悉SQL语法、HTTP调用方式、Playwright操作等技术细节。更不用说还可能需要集成搜索引擎、云存储服务和第三方API...这些"粘合"工作往往令人头痛不已。

MCP正是为解决这一难题而生。它巧妙地在LLM应用与外部资源之间建立了一座桥梁，让你能够通过统一的协议连接各种外部资源，而不必为每一种资源单独适配接口。

为什么Agent兴起后MCP才受到广泛关注？答案很简单：Agent是最渴望与外部世界交互的LLM应用，它们需要借助各种工具才能发挥真正的价值。

MCP带来的革命性变化

这种设计理念在软件架构中并不罕见（类似于一些大模型API网关将不同厂商的接口统一转换为OpenAI兼容格式）。MCP的价值主要体现在以下几个方面：

开发流程简化：你不再需要适配各种私有协议，只需掌握如何连接MCP server即可
扩展性提升：需要新功能？只需"即插即用"新的MCP Server，一个不够就再添加一个

Anthropic旗下的Claude Desktop正是通过这种方式不断扩充其能力边界。

适应性增强：当外部资源接口发生变化时，你只需更新对应的MCP Server，所有依赖它的LLM应用都能无缝适应新变化
生态系统繁荣：MCP Server的共享机制催生了全新的AI能力共享生态，新应用可以迅速获取各种工具，形成良性循环

MCP集成架构解析

基于MCP的LLM应用与外部资源集成架构可以简化为以下模型：

在这个架构中，相比传统的直连方式，关键的变化是增加了中间层（MCP Server）以及连接这一层的客户端（MCP Client）。理解这两个组件，就掌握了MCP的核心。

值得注意的是，这里的Server并非传统意义上的集中式服务器，更像是一个服务插件。

MCP Server的部署选择

MCP Server既可以部署在LLM应用所在的本机，也可以远程部署。不过目前远程部署方式尚未完全成熟，本文将主要关注本地部署模式。

MCP Server提供的核心服务

Tools：为LLM应用（尤其是Agent）提供各种实用工具
Resources：为LLM应用提供结构化数据支持
Prompts：提供各种Prompt模板。例如，你的Chatbot应用可以从MCP Server中获取这些模板，供用户选择使用

获取MCP Server的途径

利用MCP SDK自行创建，供个人或企业内部共享
从第三方创建的MCP Servers中选择并下载使用。例如，Apifox的API Hub中的接口文档已全面支持MCP功能，访问https://apifox.com/apihub即可体验。对于自己的项目文档，则需手动开启MCP功能。

Apifox MCP的实战应用

案例一：基于API文档生成数据模型代码

通过MCP获取API文档信息，自动生成Pet及相关模型的定义代码，大大简化了开发流程。

案例二：API文档更新后自动适配数据模型

当API文档发生变化时，MCP能够重新读取最新数据，并在Pet DTO中添加新增字段，确保代码与文档保持同步。

案例三：一键生成接口MVC代码

根据API文档定义，MCP可以自动生成/pet相关的完整MVC代码，包括控制器、服务层和数据访问层。

Apifox MCP Server配置指南

Apifox MCP Server支持三种不同的使用场景，你可以根据自己的需求选择最适合的配置方法：

无论你使用Cursor、VSCode + Cline还是其他支持MCP的IDE，只需简单配置，AI就能直接读取API定义，生成规范代码，显著提升开发效率。

1.使用公开发布的Apifox在线文档

适用场景：

需要AI读取他人公开发布的API文档
让团队外的开发者通过AI读取你团队公开发布的API文档

特点：

无需Apifox个人访问令牌
仅支持公开发布的文档，不支持设置了密码或白名单的文档
对于非公开文档，建议使用项目ID和个人访问令牌

具体配置方法，请查看：通过 MCP 使用公开发布的在线文档

2.使用Apifox项目数据

适用场景：

使用AI读取自己团队的API文档

特点：

需要Apifox个人访问令牌

具体配置方法，请查看：通过 MCP 使用项目内文档。

3.使用Swagger/OpenAPI文件

适用场景：

使用AI读取本地或线上的Swagger/OpenAPI文件

特点：

不依赖Apifox项目或在线文档
无需Apifox个人访问令牌

具体配置方法，请查看：通过 MCP 使用 OpenAPI 文件

未来展望：MCP引领AI工具生态新方向

MCP协议标志着AI工具生态系统的重大转变——从封闭孤立的系统向开放互联的协作网络迈进。通过MCP，AI模型不再局限于训练数据的范围，而是能够实时连接各类专业数据源，提供更精准、更有价值的辅助。

在软件开发领域，Apifox MCP Server等工具的出现，使AI编程助手能够真正理解项目的技术细节和领域知识，从而提供更加精准的代码建议和解决方案。随着越来越多工具加入MCP生态系统，AI辅助开发的体验和效率将得到质的飞跃。

你对MCP技术有什么看法？是否已经在项目中尝试使用？欢迎在评论区分享你的经验和想法，也请将这篇文章分享给可能感兴趣的同事和朋友，一起探索AI开发的新境界！