Agent 工具箱：一步步搭建你的第一个 MCP 服务
一、为什么需要MCP？
随着大语言模型的兴起，越来越多的应用系统开始转向Agent架构
- 用户输入 → 智能体规划任务 → 调用模型完成任务 → 汇总回复
但是在真正的工程实践中，往往不止一个模型：
- LLM模型：用于生成、对话、总结
- Embedding 模型：用于向量检索与语义匹配
- 多模态模型：图像、语音、视频理解
- 工具模型：SQL 生成、代码补全、文档解析
于是就有了MCP，来统一调度模型服务
二、什么是MCP服务？
MCP（Model Compute Platform） 是一种面向 Agent 的后端服务，用于注册、统一封装、调度调用底层模型能力。
MCP 本质上是一种 模型能力路由与编排平台，其目标是让上层 Agent “只管调用，不管细节”。
你可能听着很懵，举个简单的例子：
比如用户提问：帮我生成一个小猫弹琴的视频吧
Agent 调用 MCP 的两步链路：
- 使用**文生图模型（Text-to-Image）**根据 prompt 生成一张“弹琴小猫”图片
- 使用视频生成模型或图像动画模型（Image-to-Video）将静态图转成视频
代码类似这种：
// 第一步，文字生成图片
const imageResponse = await MCP.call("generateImage", {prompt: "一只小猫坐在钢琴前弹琴",resolution: "512x512"
});
const imageUrl = imageResponse.url;// 第二步，图片生成视频
const videoResponse = await MCP.call("imageToVideo", {imageUrl,duration: 8
});// 返回视频链接给用户
return `视频已生成，观看链接：${videoResponse.videoUrl}`;三、MCP的角色和结构
http相当于浏览器和服务器之间的协议，有一些标准化的规则，Agent与服务之前也有标准化的通信协议。
- 工具调用方式（Tools）
- 资源访问方式（Resources）
- 输入输出的结构（inputSchema）
MCP的角色
| 角色 | 说明 |
|---|---|
| Agent | 使用服务的一方（比如一个大模型、插件、UI 工具） |
| MCP Server | 提供服务的一方（比如调用文生图，图生视频的服务） |
| Tool | MCP Server 中注册的一个功能（可被 Agent 调用） |
| Resource | MCP Server 中注册的资源（按 URI 模板动态生成内容） |
| Transport | MCP Server 和 Agent 之间的通信通道（如 Stdio、WebSocket、HTTP） |
MCP也可以理解为扩充了大模型的能力，大模型借助MCP服务还可以去做一些操作本地文件，打开浏览器等等
四、MCP-DEMO
当前mcp提供了两个tools，打开本地应用和计算数字加法
1. 导入模块
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";
import { exec } from "child_process";
- McpServer：MCP 服务器核心类，用于创建和管理 MCP 服务。
- StdioServerTransport：基于标准输入输出（stdin/stdout）的通信传输机制，实现服务端与客户端的消息收发。
- z（Zod）：声明式校验库，用于定义输入参数的类型和结构。
2. 函数 openLocalApp(appName)
这个函数的作用是根据传入的应用名称，结合当前操作系统，拼接对应的系统命令来打开该应用。
function openLocalApp(appName) {const platform = process.platform;let command;// 根据操作系统构造打开命令if (platform === "win32") {// Windowsswitch (appName.toLowerCase()) {case "chrome":command = `start chrome`;break;case "notepad":command = `start notepad`;break;default:throw new Error(`Unknown app: ${appName}`);}} else if (platform === "darwin") {// macOSswitch (appName.toLowerCase()) {case "chrome":command = `open -a "Google Chrome"`;break;case "textedit":command = `open -a TextEdit`;break;default:throw new Error(`Unknown app: ${appName}`);}} else if (platform === "linux") {// Linuxswitch (appName.toLowerCase()) {case "chrome":command = `google-chrome`;break;case "gedit":command = `gedit`;break;default:throw new Error(`Unknown app: ${appName}`);}} else {throw new Error("Unsupported platform: " + platform);}return new Promise((resolve, reject) => {exec(command, (error) => {if (error) {reject(error);} else {resolve(`Opened ${appName} successfully`);}});});
}
3. 主函数 main()
- 创建 MCP 服务器并注册工具，启动服务监听通信
创建 MCP 服务器实例，名字为 local-app-opener，版本 1.0.0 - 注册工具 openApp
注册一个工具名叫 openApp，代表打开本地应用，里面还包含一些工具元信息，其中 inputSchema定义了输入参数格式 - 启动通信传输层并连接
实例化 StdioServerTransport，通过标准输入输出流和Agent通信
async function main() {const server = new McpServer({name: "local-app-opener",version: "1.0.0",});server.registerTool("openApp",{title: "Open Local Application",description: "Open a local application by name, e.g. chrome, notepad",inputSchema: { appName: z.string() },},async ({ appName }) => {try {const result = await openLocalApp(appName);return {content: [{ type: "text", text: result }],};} catch (err) {return {content: [{ type: "text", text: `Failed to open app: ${err.message}` }],};}});server.registerTool("add", {title: "Add Numbers",description: "Add two numbers",inputSchema: { a: z.number(), b: z.number() },}, async ({ a, b }) => {return {content: [{ type: "text", text: `Sum: ${a + b}` }],};});const transport = new StdioServerTransport();await server.connect(transport);
}main();
4. 使用展示:
1. 配置MCP:
2. 测试MCP：
在经过思考过程之后，最终整合了输入格式：
我测试用的是Trae，可以直接配置下面的json体验一下：
{"mcpServers": {"mcp-demo": {"command": "npx","args": ["-y","mcp-test-zhuling"]}}
}