构建你的第一个 MCP 服务

引言

在人工智能飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）展现出了惊人的能力。然而，要让这些模型真正融入我们的工作流并与现实世界的数据和工具进行交互，我们面临着一个挑战：如何标准化这种集成？

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）应运而生，旨在解决这一问题。

什么是 MCP 服务？

MCP（Model Context Protocol）是一种开放协议，它定义了 AI 应用程序（如大型语言模型）如何与外部工具、数据源和服务进行交互的标准方式。你可以把它想象成 AI 应用的“USB-C”端口，提供一个统一的接口来连接各种外部能力，使得 AI 模型能够访问和操作它们无法直接获取的信息或执行特定的操作。

一个 MCP 服务 本质上是一个实现了 MCP 协议的服务器应用程序。它向 MCP 客户端（通常是 AI 应用或其代理）暴露一组定义好的“工具（Tools）”或“资源（Resources）”。

为什么需要 MCP 服务？解决什么问题？

在 MCP 出现之前，AI 模型与外部系统的集成往往需要针对每个特定的 AI 模型和外部系统组合进行定制开发。这导致了：

• 高昂的集成成本：每次集成都需要特定的适配工作。
• 灵活性差：更换 AI 模型或外部工具都可能需要重写大量代码。
• 缺乏标准：不同的集成方式难以复用和管理。

MCP 通过提供一个标准化的框架，解决了以下问题：

• 简化集成：开发者可以构建一次 MCP 服务，就能被多个兼容 MCP 的 AI 应用所使用。
• 提升灵活性：AI 应用可以轻松切换和组合不同的 MCP 服务，如同拔插 USB 设备一样方便。
• 促进生态发展：标准化的协议有助于形成一个丰富的 MCP 工具和服务生态。

MCP 的核心价值

MCP 的核心价值在于：

• 标准化交互：为 AI 模型与外部世界沟通提供了统一语言。
• 增强 AI 能力：使 AI 模型能够利用外部工具执行任务、获取实时数据、与专有系统交互。
• 解耦与复用：将 AI 模型的“大脑”与外部工具的“手臂”解耦，促进了工具的独立开发和复用。
• 上下文感知：帮助 AI 模型更好地理解任务的上下文，并利用相关工具和资源生成更准确、更有用的响应。

MCP 核心概念与架构

理解 MCP 的工作方式，需要熟悉其核心组件和架构。

主要组件

MCP 生态系统主要由以下三个核心组件构成：

1. MCP 主机 (Host)：

   • 这是发起请求的 AI 应用程序，例如一个大型语言模型驱动的聊天助手（如 Claude Desktop）、集成开发环境（IDE）中的 AI 插件（如 GitHub Copilot）、或其他需要访问外部功能的 AI 工具。
   • 主机希望通过 MCP 来增强其模型的能力。

2. MCP 客户端 (Clie