nvd11的专栏

这不只是一篇技术博客，这是一篇战报。它讲述了一个看似简单的部署任务，如何演变成一场长达数小时、穿越 GCP 负载均衡、Envoy、FastAPI 和 MCP 协议层层迷雾的调试之旅。如果你也曾经历过“本地猛如虎，上线死如狗”的服务，那么，泡杯咖啡，这个故事就是为你准备的。

本文介绍了通过HTTP Header和ContextVars实现MCP Server中GitHub Token动态透传的方案。作者发现Cline客户端虽未明说但实际支持Header传输，于是基于FastAPI构建中间层，利用ContextVar安全存储并发请求中的用户Token，实现了团队协作时各自使用个人Token的需求。该方案具有隔离性、兼容性和安全性优势，本地开发仍可使用.env配置，服务端不存储用户数据，解决了团队协作场景下的鉴权难题。

摘要： 开发MCP Server时，Cline可能无视Tool的三大原因及解决方案： 缓存问题：修改Tool后需重启Server和Cline（VS Code中Reload Window）； Tool未暴露：确保函数被@mcp.tool装饰并在入口文件导入； LLM惯性：优化Tool描述（如强调官方性）并在Instructions中强制使用MCP工具。 排查顺序：重启服务→清除缓存→检查装饰器→完善文档→强化指令。（149字）

在开发 FastMCP Server 时，我们经常需要快速验证某个 Tool 或 Resource 是否工作正常。虽然编写 Python 客户端代码是最正规的方式，但有时手边只有命令行。本文将手把手教你如何使用curl征服 MCP over SSE 协议。

FastMCP 开发指南摘要 FastMCP 是 MCP 协议的 Python 高级封装库，定位为 MCP 领域的 FastAPI，具有人体工程学设计、自动化转换和高性能特点。核心提供三种能力原语：Tool（执行动作）、Resource（读取数据）和 Prompt（预设指令）。开发关键点在于理解指令系统：宏观层级的 Instructions 定义服务器行为准则，微观层级的 Docstrings 描述工具功能。文章通过交互流程图展示了系统提示的生效机制，并区分了 Instructions 与 Prompts