Mars.Bighead的专栏

摘要： 在AI Agent开发中，过早依赖MCP协议作为核心架构导致严重技术债。关键教训包括：1）MCP应作为插件而非架构核心，主流开发应基于OpenAI兼容API以提高跨模型兼容性；2）必须严格遵循消息格式规范，特别是tool_call_id的关联和assistant消息的完整性，否则会导致上下文断裂；3）工具调用结果需以结构化格式（含原始调用ID）回传LLM。建议优先采用OpenAI API标准，并在轻量级框架与自由度间平衡，避免陷入协议细节而忽视整体架构设计。

本文基于采用Python的MCP Server研发工作的实践，分享了应对MCP Server开发、测试与调试工作的解决方案。

本文探讨了如何通过改造MCP社区官方的Weather Client（Python）来支持Ollama架构，以实现本地化的开发调试工作。MCP（Model Context Protocol）是一种开放协议，旨在标准化AI应用程序与LLM（大型语言模型）之间的上下文提供方式，类似于USB-C在设备连接中的标准化作用。MCP采用客户端-服务器架构，其中客户端与服务器保持1:1连接，服务器提供上下文、工具和提示。 在开发过程中，本文详细介绍了如何将MCPClient类中原有的LLM Anthropic客户端替换为O