MCP

一．定义和特点

1.MCP的概念

MCP模型上下文协议（Model Context Protocol）

定义：由Anthropic主导的开放协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具的交互方式，解决数据孤岛问题，提升AI模型的实用性与灵活性。其核心目标是通过统一协议实现“AI即插即用”。

2.什么是MCP？

（1)核心架构与组件
客户端-服务器架构：
MCP Host：运行LLM的应用程序（如Claude Desktop、IDE）。
MCP Client：在Host中运行，与Server建立1:1连接，负责请求处理。
MCP Server：轻量级程序，提供本地或远程资源访问能力（如数据库、API）。
（2）资源与工具：通过原语（Prompts/Resources/Tools）增强LLM功能，例如查询数据库、调用API、管理文件等。

3.技术特点

（1）标准化通信：基于JSON-RPC 2.0协议，支持能力协商（如声明支持的工具和资源）。
（2) 上下文保持：支持多轮任务的上下文传递，提升AI Agent的自主性。
（3）安全性：通过“Roots”限制Server权限，敏感数据可本地化处理，避免泄露。

4.优势对比

二．如何部署

<1>本地部署（Windows/macOS/Linux）

1. 环境准备

（1）安装Node.js
确保Node.js版本≥18（推荐LTS版本），通过以下命令验证安装：

bash
node --version
npm --version

若未安装，从https://nodejs.org下载安装包。

（2）权限配置（Windows）

若需以管理员权限运行脚本，调整PowerShell执行策略：

powershell
Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

2. 安装预置MCP服务

（1）通过npm全局安装功能模块（如文件系统、天气查询等）：

bash
npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem       # 文件系统访问服务器
npm install -g @modelcontextprotocol/server-sqlite          # SQLite数据库支持

（2）启动服务器示例（如文件系统服务器）：

bash
npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /path/to/directory

3.配置MCP客户端（以Claude Desktop为例）

（1）打开Claude Deskto的配置文件径：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json）
（2）添加服务器配置（以SQLite为例）：

json
{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "C:\\Users\\YOUR_USER\\test.db"]
    }
  }}

保存后重启Claude Desktop即可生效。

<2>云服务部署（阿里云函数计算）

1. 快速部署模板
   使用阿里云CAP平台部署预置模板（如高德地图MCP Server）：

bash
npx cap create --template start-mcp-amap-maps

填写API密钥后，自动生成云端服务并获取访问URL。

2. 协议适配与扩展
   （1）WebSocket/SSE支持：通过函数计算适配存量MCP Server，支持单实例多并发。
   （2）自定义域名：绑定自定义域名提升服务稳定性，例如通过阿里云SLB配置HTTPS。

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<3>自定义MCP服务器开发

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1. Python实现（使用uv工具）

(1)初始化项目：

bash
uv init weather_service
uv add httpx python-dotenv

(2)编写服务器代码（示例：天气查询）：

python
from mcp.server import Server
server = Server("weather")
@server.toolasync def get_weather city: str) -> str:
    # 调用天气API并返回结果

(3)运行与测试：

bash
uv run server.py --port 8080

2. Java实现（Spring AI集成）

(1)添加依赖（pom.xml）：

xml
<dependency>
  <groupId>org.springframework.ai</groupId>
 <artifactId>spring-ai-mcp-server-webmvc-spring-boot-starter</artifactId></dependency>

(2)配置本地模型：
通过Ollama部署Qwen2.5模型：

bash
ollama pull qwen2.5:latest

3. Node.js实现

(1)创建项目：

bash
mkdir pixabay-mcp-server
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod

(2)编写工具函数（示例：Pixabay图片搜索）：

javascript
const { Server } = require('@modelcontextprotocol/sdk');const server = new Server('pixabay');

server.addTool('search-images', async (params) => {
  // 调用Pixabay API并返回结果
});

(3)调试与发布：
使用官方测试工具验证：

bash
npx @modelcontextprotocol/inspector node index.js

四、验证与调试

1.服务状态检查
在Claude Desktop或Cursor的MCP设置中查看服务器状态（绿色表示正常）。

2.功能测试
使用npx @modelcontextprotocol/inspector工具或浏览器访问http://localhost:5173/#tools测试工具列表。

3.日志排查
检查日志文件（如macOS的～/Library/Logs/Claude/mcp*.log）定位错误。

五、安全与权限控制

1.Roots机制：通过定义Roots限制服务器对文件系统或数据库的访问范围，例如仅允许访问特定目录。

2.企业级认证：未来计划支持远程服务器的JWT或OAuth2.0认证（当前仅限本地部署）。

六．如何应用

1.开发环境：在IDE中查询数据库、调用API、管理代码仓库（如Git）。
2.企业服务：集成内部系统（如CRM、ERP）实现自动化报表生成。
3.数据分析：通过本地数据库实时生成分析报告，避免数据上传风险。

总结
1.MCP部署灵活，支持本地、云端及多语言实现。
2.开发者可根据需求选择预置服务器（如文件系统、数据库访问）或自行开发定制化工具。
3.核心优势在于通过标准化协议实现AI与外部系统的无缝集成，同时保障安全性与可扩展性。