5.3 从零构建MCP Server：实现文件处理与数据库访问

于 2025-12-16 12:17:14 发布
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分类专栏： AI 编程实战营 文章标签： 人工智能 大模型 ai ai编程 机器学习
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#AI赋能编程语言挑战赛#

5.3 从零构建MCP Server：实现文件处理与数据库访问

在前两节中，我们深入了解了MCP协议的核心概念和架构角色。现在，我们将动手实践，从零开始构建一个功能全面的MCP Server，重点实现文件处理和数据库访问功能，为AI工具提供强大的本地上下文支持。

MCP Server架构设计

首先，让我们设计MCP Server的整体架构：

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5.3 MCP Server架构与实现：数据源集成、向量化检索与API接口设计
yonggeit的博客
12-16 3
本文介绍了MCP Server的架构设计与核心实现。MCP Server包含API网关层、认证授权层、核心服务层、数据存储层和外部集成层五大组件。核心功能包括资源管理、提示管理、工具执行和搜索服务，支持文件系统、数据库、API和Shell命令等多种集成方式。文章详细展示了项目目录结构和资源管理服务的TypeScript实现代码，包括资源注册、获取、列表、更新和删除等核心方法，并强调了对资源配置的验证机制。该架构设计旨在为LLM提供全面支持，解决其实际应用中的痛点问题。
【DeepSeek实战】11、从零构建MCP Server实战：掌握Tool/Resource/Prompt核心能力
专注AI工程化与架构实战。从分布式思维到模型部署，用工程化视角为你厘清AI落地的真实路径。
07-04 1371
本文将系统解析MCP Server的核心技术与实现方法，帮助读者快速构建功能完整的模型交互系统。MCP Server作为连接大模型与外部世界的"能力中台"，主要提供三大核心功能：自动化工具调用（Tool）、安全资源访问（Resource）和标准化对话模板（Prompt）。文章包含系统架构设计、技术选型建议以及5000字以上的深度代码解析，通过可视化图表和关键代码示例，指导开发者从零搭建MCP Server，掌握大模型与外部资源交互的关键技术。
MCP协议：连接大模型与外部世界的桥梁
qq_41846013的博客
04-10 1345
*模型上下文协议(MCP)**是一种开放标准协议，旨在解决大语言模型与外部数据源和工具之间的连接问题。简单来说，MCP就像AI世界的"万能插头"，让大模型能够以标准化、安全的方式与各类数据源和工具进行交互。标准化连接：提供统一接口，简化大模型与不同数据源的集成安全可控：确保数据访问在严格授权范围内进行双向交互：支持大模型读取数据并执行操作上下文保持：维持完整会话历史和交互状态开放生态：完全开源，鼓励社区贡献，打造丰富的连接器生态。
揭秘MCP协议：实现跨平台设备的多媒体远程控制
LCG元的博客
07-10 778
MCP协议：多媒体设备远程控制解决方案 摘要： MCP协议是一种基于TCP/IP的应用层协议，旨在解决不同多媒体设备间的互操作性问题。该协议采用客户端-服务器架构，支持跨平台和设备无关性，通过简洁的命令格式实现对投影仪、音响等设备的统一控制。协议核心包括命令集、消息格式、连接管理和错误处理机制，使用JSON作为消息载体以确保可读性和扩展性。实现方案包含Python示例代码，展示了服务器端的建立连接、身份验证和命令处理流程。MCP协议为多媒体设备集成提供了标准化的通信框架，简化了复杂环境下的设备管理。
MCP（模型上下文协议）Server开发实践：使用LLM构建MCP的最佳实践
分享平时的学习心得和笔记
05-23 864
MCP（模型上下文协议）是一种用于管理大语言模型（LLM）上下文的技术协议，旨在解决LLM在实际应用中的上下文管理问题。MCP通过标准化、灵活和高效的方式，实现上下文的存储、传输和处理，提升模型的推理效率和准确性。其核心价值包括提升模型推理效率、支持多模态应用以及降低开发成本。MCP Server的开发涉及环境搭建、核心功能实现和性能优化，开发者可以使用Python、Java或Go等语言，结合MCP SDK快速构建应用。MCP技术正在成为LLM应用中的重要组成部分，未来有望在更多场景中发挥重要作用。
Spring AI MCP实践指南：通过MCP连接你的应用与AI大模型
lingding_cn的专栏
04-19 8520
本文详细讲解Model Context Protocol(MCP)和Spring AI的集成实践，包括MCP简介、Spring AI简介、通信模式对比（SSE和stdio）以及详细的代码实现示例，帮助开发者快速构建AI增强型应用。
MCP 实践：基于 MCP 架构实现知识库答疑系统
qingkahui24689的博客
09-12 1003
本文通过一个实际案例展示了如何基于MCP（Model Context Protocol）开发支持私有知识库的AI Agent问答系统。系统分为知识库构建和检索两部分，采用文本切段、FAQ提取、向量检索等技术优化传统RAG流程。架构包含知识库存储、MCP Server和功能实现模块，使用Tablestore作为向量数据库，通过Python和Java分别实现客户端与服务端。文章详细介绍了知识库构建、检索及问答的具体实现方法，并提供了完整的演示流程。最后指出AI应用开发正处于技术迭代期，MCP可能成为未来标准框架
2025三掌柜赠书活动第二十期 MCP极简开发：轻松打造高效智能体
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2024年11月，MCP横空出世，以破竹之势重新定义了AI与外部世界的交互方式。自Anthropic公司推出MCP以来，它迅速成为科技界的焦点，并在2025年一跃成为AI应用开发的新宠，引领了人机协作的新风尚。Anthropic的创始团队由GPT系列产品的早期开发者组成。2020年6月，OpenAI发布了第三代大语言模型GPT-3。半年后，OpenAI的研究副总裁达里奥·阿莫迪和安全政策副总裁丹妮拉·阿莫迪决定离职，创立了Anthropic，这是一家与OpenAI有着不同价值观的人工智能公司。
Playwright MCP监控系统构建：网站可用性与性能实时检测
gitblog_00457的博客
09-10 957
您是否还在依赖用户反馈发现网站故障？当访问量激增导致页面加载缓慢时，您是否能第一时间察觉？在数字化时代，网站可用性与性能已成为用户体验的核心指标，而传统的被动监控方式往往导致故障发现滞后、用户流失严重。本文将详细介绍如何利用Playwright MCP（Model Context Protocol）构建一套专业的网站监控系统，实现从URL导航到性能指标分析的全流程自动化检测，帮助您将监控响应时间从...
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1475
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以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
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看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
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本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
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扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
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本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
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摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
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大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
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上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
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PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
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注意这里Critic网络输出的是QsaQ(s, a)Qsa，因此输入层节点个数为状态与动作维度之和nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.Tanh(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),
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