MCP协议从原理到开发：一文读懂大模型交互的标准化革命！

1、什么是 MCP

1.1 MCP 介绍

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 起源于 2024 年 11 月 25 日 Anthropic 发布的文章：Introducing the Model Context Protocol。

可以用“AI 扩展坞”来比喻 MCP 在 AI 领域的作用。就像现代扩展坞可以连接显示器、键盘、移动硬盘等多种外设，为笔记本电脑瞬间扩展功能一样，MCP Server 作为一个智能中枢平台，能够动态接入各类专业能力模块（如知识库、计算工具、领域模型等）。当 LLM 需要完成特定任务时，可以像"即插即用"般调用这些模块，实时获得精准的上下文支持，从而实现能力的弹性扩展。这种架构打破了传统 AI 模型的封闭性，让大语言模型像搭载了多功能扩展坞的超级工作站，随时都能获取最合适的专业工具。

1.2 为什么要有 MCP

终结工具调用碎片化

不同模型在定义 Function Call（函数调用）时，采用的结构和参数格式各不相同，使得对多模型集成、统一管理和标准化接入变得复杂而繁琐。

属性维度	OpenAI	Claude	Gemini	LLaMA
调用结构名称	tool_calls	tool_use	functionCall	function_call
参数格式	JSON字符串	JSON对象	JSON对象	JSON对象
特殊字段	finish_reason字段	包含id和``	args字段命名	与OpenAI结构相似

对于开发者来说，针对不同模型去实现不同的工具调用方法，所谓的定制化开发不仅消耗大量时间和资源，而且维护也变得困难。

而 MCP 作为一种 AI 模型的标准化接入协议，能够显著简化模型之间的集成。

实现多功能应用与创新体验的突破

MCP 的潜力不仅限于连接现有工具，它还在推动客户端应用向“万能应用”演进，并创造全新的用户体验。

以代码编辑器 Cursor 为例，作为 MCP 客户端，用户可以通过集成不同的 MCP 服务器，将其转变为具备 Slack 消息收发、邮件发送（Resend MCP）、甚至图像生成（Replicate MCP）等多种功能的综合工作站。

更具创造力的是，在单一客户端中组合多个 MCP 服务器可以解锁复杂的新流程。例如，AI 代理可以一边生成前端界面代码，一边调用图像生成服务器为主页创作视觉元素。这种模式超越了传统应用的单一功能限制，为用户带来多样化的操作体验。

2、MCP Server 开发

MCP server 是 MCP 架构中的关键组件，目前提供 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 文件内容。
• 工具（Tools）：可以被 LLM 调用的函数。
• 提示（Prompts）：预先编写的prompt模板，帮助用户完成特定任务。

还有其他两种（samping 和 roots）但是目前还没被很好的支持。

以开发一个企业微信机器人 mcp server 为例，用到的是社区sdk typescript-sdk 。（https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk）

2.1 项目搭建开发

可以参考官方 quickstart（https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server）

环境：nodejs > v16 (我用的是 v22.6)

npm init -y

# Install dependencies
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
npm install -D @types/node typescript
mkdir src
touch src/index.ts

创建 mcp-server 实例

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
export const server = new McpServer({ 
     name: "wechat-mcp-server",  
     version: "0.0.1",
     });

可以直接使用 sdk 封装好的 McpServer 函数。

创建 tools 工具

定义 mcp 提供给 client 或者 llm 使用的工具，企业微信机器人主要就是 发送文本、发送 markdown、发送图片等等，这里我们举例一个发送文本的工具实现

text.ts

// Helper function for sending WeChat messages
export async function sendWeChatTextMessage(webhookKey: string, content: string, chatid: string = 
"@all_group", mentioned_list?: string[], mentioned_mobile_list?: string[], visible_to_user?: string):
 Promise<boolean> {
   const WECHAT_API_BASE = ` http://in.qyapi.wbin/webhook/send?key=${ webhookKey}`;  
   const headers = {  
       "Content-Type": "application/json",  };      
       const body = JSON.stringify({     
         "msgtype": "text",     
          "text": {        
               "content": content,             
               "mentioned_list": mentioned_list,            
                "mentioned_mobile_list": mentioned_mobile_list  
    },      
     "chatid": chatid,       
     "visible_to_user": visible_to_user ? visible_to_user.split('|') : undefined 
       });    
         try {   
             const response = await fetch(WECHAT_API_BASE, { headers, method: "POST", body });     
               if (!response.ok) {         
                   throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`); 
 }     
   return true;   
       } catch (error) {  
              console.error("Error sending WeChat message:", error);         
              return false;    
}   }

通过 server.tool 注册发送文本工具，注册工具有四个函数，比如有些可以加描述，有些是0参数调用等等，选一个合适自己的即可。我们这里必须需要知道回调的 webhook key 和 content 。

import { sendWeChatTextMessage } from "./text.js";
// Register WeChat message tool
server.tool( 
 "sendWeChatTextMessage",  
 "send WeChat text message",  
 {   
    webhookKey: z.string().describe("WeChat webhook key"), // 必填      
    content: z.string().describe("WeChat message content"),// 必填     
     chatid: z.string().describe("WeChat message chatid").optional(), // optional 选填      
     mentioned_list: z.array(z.string()).describe("WeChat message mentioned list").optional(),     
      mentioned_mobile_list: z.array(z.string()).describe("WeChat message mentioned mobile list").optional(), 
      },    
      async ({ webhookKey, content, chatid, mentioned_list, mentioned_mobile_list }) => {        
        const success = await sendWeChatTextMessage(webhookKey, content, chatid, mentioned_list,   
         mentioned_mobile_list);        

   if (!success) {   
          return {         
                 content: [              
                             {                    
                                       type: "text",           
                                                    text: "Failed to send WeChat message",           
                                        },      
                         ],        
                   };       
           }         

 return {     
        content: [           
             {                
                 type: "text",     
                                text: "WeChat message sent successfully",      
                       },    
                              ],    
                                   };    
                                      },  
                                        );

发送文本工具就注册好了，其他功能工具开发类似。

创建resource资源

这里我们放一个企业微信机器人的文档。

server.resource( 
 "api",
   "file:///api.md",  
   async (uri) => {   
      try {        
        console.info(uri)          
        const __filename = fileURLToPath(import.meta.url);          
        const __dirname = path.dirname(__filename);          
        const filePath = path.join(__dirname.replace('build', 'assets'), 'api.md');         
         const content = await fs.promises.readFile(filePath, 'utf-8');    

      return {        
            contents: [{             
                 uri: uri.href,              
                      text: content         
                           }]    
                                 };     
           } catch (error) {      
               return {              
               contents: [{             
                    uri: uri.href,               
                      text: "读取文件失败"          
                          }]     
     };     
      }
        });

创建prompt

提示符是可重用的模板，可以帮助LLMs有效地与服务器交互。这里我们可以做一个参数检查的prompt。

server.prompt( 
 "parameter_check", 
  "参数检查", 
   {    
    param: z.string().describe("参数"),    
    apiContent: z.string().describe("API文档")
      }, 
       ({ param,apiContent }) => ({     
        messages: [{      
        role: "user",          
        content: {          
            type: "text",         
                 text: `              
                 <instruction>               
                  <instructions>                    
1. 接收API文档文本和用户数据作为输入。                   
2. 从API文档中提取所有参数的要求，包括参数名称、类型、是否必需、默认值等信息。                    
3. 对照用户提供的数据，检查每个参数是否满足API的要求。                   
4. 对于每个参数，记录以下信息：             
 - 参数名称                        
- 用户提供的值                      
 - 是否满足API要求（是/否）                        
- 如果不满足，说明原因                    
5. 将所有检查结果整理成一个清晰的报告，确保输出不包含任何XML标签。                    
6. 确保报告的格式简洁明了，便于用户理解。       
         </instructions>                
         <examples>                   
         <example>                      
         <input>                          
         API文档文本: "参数: username, 类型: string, 必需: 是; 参数: age, 类型: integer, 必需: 否;"                          
         用户数据: "{\"username\": john_doe, \"age\": 25}"                  
             </input>                      
             <output>                         
              "参数: username, 用户提供的值: john_doe, 满足要求: 是; 参数: age, 用户提供的值: 25, 满足要求: 是;"             
                       </output>                  
                       </example>                
                       </examples>              
                       </instruction>              
                       API文档文本：${apiContent}              
                       用户数据：${param}     
                                `          
                                }  
                                    }]
                                      }
                                      )
                                      );

2.2 运行调试

可以使用社区Inspector工具来调试我们的mcp。我使用的版本是v0.6.0，如果是用devcloud开发的同学可能会无法调试使用，因为代理地址写死了是localhost，导致连接失败，已经给社区提了PR #201并合并，远程开发的同学可以直接拉源码或者等待工具发布新版本。

调试tools

调试resource

调试prompt

3、MCP Client 开发

MCP Client的主要任务是连接到MCP Server，可以通过标准输入/输出或 SSE (Server-Sent Events) 与 MCP 服务器进行通信。

3.1 实现步骤

初始化客户端和会话对象

class MCPClient:   
 def __init__(self):    
     # 初始化 session 和 client 对象        
     self.session: Optional[ClientSession] = None        
     self._streams_context: Optional[sse_client] = None        
     self._session_context: Optional[ClientSession] = None        
     self.exit_stack = AsyncExitStack()  # 初始化异步退出栈

连接到MCP服务

async def connect_to_sse_server(self, server_url: str):   
 """连接到使用 SSE 传输的 MCP 服务器"""    
 if not server_url.startswith(" http://" ) and not server_url.startswith(" https://" ):   
      raise ValueError("服务器 URL 必须以 ' http://'  或 'https://' 开头")   

 # 存储上下文管理器以保持其存活    
 self._streams_context = sse_client(url=server_url)    
 streams = await self._streams_context.__aenter__()    
 self._session_context = ClientSession(*streams)    
 self.session: ClientSession = await self._session_context.__aenter__()    

# 初始化   
 await self.session.initialize()    
 async def connect_to_server(self, server_script_path: str):      
   """        
   连接到通过标准输入/输出通信的 MCP 服务器                

参数:       
     server_script_path: 服务器脚本路径(.py 或 .js 文件)            
    示例: "server.py" 或 "server.js"    
        """      
  is_python = server_script_path.endswith('.py')       
   is_js = server_script_path.endswith('.js')        
   if not (is_python or is_js):           
    raise ValueError("Server script must be a .py or .js file")        
    command = "python" if is_python else "node"        
    server_params = StdioServerParameters(       
         command=command,            
         args=[server_script_path],            
         env=None        
         )      
           stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))        
           self.stdio, self.write = stdio_transport        
           self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))       
            await self.session.initialize()

有两种连接方式，分别是：

1. stdio（标准输入输出通信）。
2. HTTP with Server-Sent Events (SSE)（HTTP 服务端发送事件）。

清理资源

class MCPClient:   
 def __init__(self):     
    # 初始化 session 和 client 对象        
    self.session: Optional[ClientSession] = None    

async def connect_to_sse_server(self, server_url: str):       
 """连接到使用 SSE 传输的 MCP 服务器"""      
   if not server_url.startswith(" http://" ) and not server_url.startswith(" https://" ):            
raise ValueError("服务器 URL 必须以 ' http://'  或 'https://' 开头")   

     # 存储上下文管理器以保持其存活       
      self._streams_context = sse_client(url=server_url)        
      streams = await self._streams_context.__aenter__()      

  self._session_context = ClientSession(*streams)       
   self.session: ClientSession = await self._session_context.__aenter__()        
   
   # 初始化   
        await self.session.initialize()    
        async def cleanup(self):     
           """清理 session 和 streams"""      
             if self._session_context:          
               await self._session_context.__aexit__(None, None, None)    
                   if self._streams_context:    
                           await self._streams_context.__aexit__(None, None, None)

3.2 调用

async def main():  
  if len(sys.argv) < 2:     
     print("用法: uv run client.py <SSE MCP 服务器的 URL (例如 " "=""> http://localhost:8080/sse)>" )       
      print("或: uv run client.py <MCP 服务器脚本路径 (例如 server.py)>")       
       sys.exit(1)   

 client = MCPClient()   
  try:  
        # stdio 连接方式       
         # await client.connect_to_server(server_script_path=sys.argv[1])       
          # sse 连接方式   
               await client.connect_to_sse_server(server_url=sys.argv[1])        
               print("\n连接到服务器...")                      

  response = await client.session.list_prompts()        
  response1 = await client.session.list_tools()        
  response2 = await client.session.list_resources()        
  print("response", response)        
  print("response1", response1)        
  print("response2", response2)           
   finally:   
        try:         
           await client.cleanup()     
              except Exception as e:        
                  print(f"清理错误: {e}")

4、MCP的工作原理

4.1 MCP架构

MCP采用的是C/S结构，一个MCP host应用可以链接多个MCP servers。

• Host（主机）：例如cursor、cline，负责接收你的提问并与模型交互。
• Client（客户端）：运行在Host内，mcp client 与 mcp server保持 1:1 连接，当用户在交互界面输入问题时，模型来决定使用1个或者多个工具，通过client来调用server执行具体操作。
• Server（服务）：在这个例子中，文件系统 MCP Server 会被调用。它负责执行实际的文件扫描操作，访问你的桌面目录，并返回找到的文档列表。

4.2 json-rpc

在我们用inspector调试我们的mcp-server时，请求参数里会有jsonrpc字段，在mcp中 client 和 server 之间的传输均采用了JSON-RPC 2.0 来交换消息。

主要特点包括：

1. 简单易用： 相比于其他 XML-RPC 协议，JSON-RPC 使用 JSON 格式更容易理解和处理，因为 JSON 是一种人类可读的文本格式，同时被多种编程语言广泛支持。
2. 轻量级： JSON-RPC 没有复杂的格式和规则，是一种轻量级的协议，非常适合嵌入式系统和网络环境不理想的情况下使用。
3. 无状态： JSON-RPC 是无状态的协议，每次请求都是独立的，不依赖于之前的通信。
4. 语言中立： 不限于某一种编程语言，被各种编程语言广泛支持。
5. 支持批处理： JSON-RPC 还支持批处理模式，即在一个请求中发送多个 RPC 调用，以提高效率。

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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