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探索高效工具调用的新范式，让本地函数秒变云端服务
今天介绍一个强大的工具调用协议——MCP（Message Call Protocol），作为AI工作者，无论你是想构建本地CLI工具还是云端Web服务，MCP都能提供统一的解决方案。
一、极简入门：安装与基础工具开发
# 安装fastmcp库
pip install fastmcp
只需5行代码，即可创建你的第一个MCP工具：
from fastmcp import FastMCPmcp = FastMCP('demo.mcp')@mcp.tool()
def greet(name: str) -> str:return f'Hello, {name}'
二、工具自测与调用技巧
开发完成后，立即自测验证功能：
import asyncio
from fastmcp import Clientasync def main():client = Client(mcp)async with client:# 查看可用工具tools = await client.list_tools()print('可用工具:', tools)# 调用工具（参数名必须匹配）result = await client.call_tool('greet', {'name': '技术爱好者'})print('调用结果:', result)asyncio.run(main())
关键点解析：
- 使用
@mcp.tool()装饰器暴露函数 - 客户端通过
call_tool调用，参数为字典格式 - 参数名必须与函数定义完全一致
三、MCP服务器：三种传输模式详解
1、STDIO模式（默认）
- 适用场景：本地进程间通信
- 特点：零网络开销，高性能
- 启动方式：
mcp.run() # 默认STDIO模式
2、Streamable HTTP（推荐）
- 适用场景：现代Web服务
- 特点：双向实时通信，支持流式传输
- 启动方式：
mcp.run(transport="streamable-http", port=8000, path="/mcp")
3、SSE模式（兼容旧系统）
- 适用场景：传统浏览器兼容
- 特点：单向服务器推送
- 启动方式：
mcp.run(transport="sse", port=8000, path="/sse")
智能启动脚本：
import osdef run_server():mode = os.getenv('MCP_MODE', "").lower()if mode == 'sse':mcp.run(transport="sse", port=8000, path="/sse")elif mode == 'streamable-http':mcp.run(transport="streamable-http", port=8000, path="/mcp")else:mcp.run() # 默认STDIOif __name__ == '__main__':run_server()
4、总结比较
| 传输模式 | 适用场景 | 性能特性 | 推荐指数 |
|---|---|---|---|
| STDIO | 本地进程通信、命令行工具 | 零延迟，无网络开销 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Streamable HTTP | 实时Web服务、云端部署 | 支持双向流式传输 | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| SSE | 兼容旧系统、浏览器 | 单向推送，存在连接保持开销 | ⭐⭐ |
四、实战：Streamable HTTP客户端调用
import asyncio
from fastmcp.client import Clientasync def main():# 连接到HTTP服务器async with Client('http://localhost:8000/mcp/') as client:# 获取工具列表tools = await client.list_tools()print(f'可用工具: {[t.name for t in tools]}')# 调用远程工具result = await client.call_tool('greet', {'name': 'Python开发者'})print(f'返回结果: {result[0].text}') # 提取TextContent内容asyncio.run(main())
执行结果：
可用工具: ['greet']
返回结果: Hello, Python开发者
五、应用场景及集成
-
本地工具链集成
STDIO模式连接Python脚本和Shell命令# 直接调用MCP工具 echo '{"name": "Terminal用户"}' | python mcp_app.py -
微服务架构
将工具部署为独立HTTP服务，通过API网关调用 -
Chatbot插件系统
-
自动化工作流
组合多个MCP工具构建复杂流水线
六、MCP服务高级功能
在探索FastMCP的旅程中，许多开发者都有一个认知误区：认为MCP服务等同于MCP工具，但是MCP服务有三大核心支柱：工具(Tool)、提示(Prompt)和资源(Resource)。这三者共同构成了一个完整的AI应用开发生态系统。
1、MCP服务的三维架构
核心组件的功能对比：
| 组件类型 | 核心功能 | 典型应用场景 | 装饰器语法 |
|---|---|---|---|
| 工具 | 执行具体任务 | 数据计算、API调用 | @mcp.tool() |
| 提示 | 生成LLM指导消息 | 标准化提问、响应格式化 | @mcp.prompt() |
| 资源 | 提供可复用数据 | 配置信息、模板文件 | @mcp.resource() |
2、工具(Tool)：执行引擎
作为最基础的功能，工具负责执行具体操作：
@mcp.tool()
def calculate_discount(price: float, discount: float) -> float:"""计算商品折扣价"""return price * (1 - discount/100)
特点：
- 输入输出类型严格验证
- 支持同步/异步操作
- 可直接集成现有业务逻辑
3、提示(Prompt)：AI指导者
提示是控制LLM行为的智能模板：
@mcp.prompt()
def generate_interview_questions(position: str, level: str) -> str:"""生成职位面试问题"""return f"""作为资深{position}面试官，请生成5个适合{level}级候选人的技术问题，
要求：
1. 包含代码题和理论题
2. 难度递增
3. 标注考察点"""
核心优势：
- 动态参数化：支持变量注入
- 输出标准化：确保LLM响应一致性
- 集中化管理：统一维护提示模板
- 自动验证：严格检查输入参数类型
4、资源(Resource)：数据供给站
资源是MCP最被低估的功能，它提供静态或动态的可复用数据：
# Basic dynamic resource returning a string
@mcp.resource(uri="resource://greeting/{name}",name='greeting',description='用于演示的一个资源协议')
def get_greeting(name: str) -> str:"""Provides a simple greeting message."""return f"Hello from {name} Resources!"# Resource returning JSON data (dict is auto-serialized)
@mcp.resource("resource://config")
def get_config() -> dict:"""Provides application configuration as JSON."""return {"theme": "dark","version": "1.2.0","features": ["tools", "resources"],}
资源类型：
| 资源类型 | 刷新机制 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 静态资源 | 服务启动时加载 | 配置信息、常量数据 |
| 定时刷新资源 | 固定间隔刷新 | 市场数据、天气信息 |
| 按需加载资源 | 请求时实时获取 | 用户个性化数据 |
七、避坑指南
-
参数名不匹配
call_tool的字典key必须与函数参数名完全一致 -
端口冲突
多服务运行时使用不同端口：mcp.run(port=8001) # 指定端口 -
异步陷阱
工具函数需为同步函数，耗时操作应使用线程池：@mcp.tool() def process_data(data: str):# CPU密集型任务return heavy_computation(data)
八、结语
MCP服务的三位一体架构为AI应用开发提供了完整解决方案：
- 工具是肌肉 - 执行具体操作
- 提示是大脑 - 指导智能行为
- 资源是血液 - 流动数据养分
MCP协议通过统一接口打通了本地与云端工具的界限。无论你构建的是：
- 🔧 本地开发工具链
- ☁️ 云端API服务
- 🤖 智能对话插件
fastmcp都能提供优雅的解决方案。现在就开始你的MCP之旅吧！欢迎在评论区分享你的应用场景和问题~
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