MCP初体验：通过AI对话查看自己电脑监控数据

先看视频效果：

视频演示通过发送消息“我的性能数据如何”AI助手直接给到性能数据指标；

MCP提供了一个标准协议可以让各个agent可以统一标准来对接LLM；就类似tcp/ip协议，让大家互联互通；

MCP核心架构

MCP 遵循客户端-服务器架构（client-server），其中包含以下几个核心概念：

• MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 LLM 应用程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具）。

• MCP 客户端（MCP Clients）：在主机程序内部，与 MCP server 保持 1:1 的连接。

• MCP 服务器（MCP Servers）：为 MCP client 提供上下文、工具和 prompt 信息。

• 本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供 MCP server 安全访问的资源（例如文件、数据库）。

• 远程资源（Remote Resources）：MCP server 可以连接到的远程资源（例如通过 API）。

MCP Client

MCP client 充当 LLM 和 MCP server 之间的桥梁，MCP client 的工作流程如下：

• MCP client 首先从 MCP server 获取可用的工具列表。

• 将用户的查询连同工具描述通过 function calling 一起发送给 LLM。

• LLM 决定是否需要使用工具以及使用哪些工具。

• 如果需要使用工具，MCP client 会通过 MCP server 执行相应的工具调用。

• 工具调用的结果会被发送回 LLM。

• LLM 基于所有信息生成自然语言响应。

• 最后将响应展示给用户。

Claude Desktop 和Cursor都支持了MCP Server接入能力，它们就是作为 MCP client来连接某个MCP Server感知和实现调用。

MCP Server

MCP server 是 MCP 架构中的关键组件，它可以提供 3 种主要类型的功能：

• 资源（Resources）：类似文件的数据，可以被客户端读取，如 API 响应或文件内容。

• 工具（Tools）：可以被 LLM 调用的函数（需要用户批准）。

• 提示（Prompts）：预先编写的模板，帮助用户完成特定任务。

这些功能使 MCP server 能够为 AI 应用提供丰富的上下文信息和操作能力，从而增强 LLM 的实用性和灵活性。

我这里只是实现Tools；

监控用的mcp-server是这个：

https://github.com/seekrays/mcp-monitor