核心定义

MCP（Model Context Protocol）是专为LLM（大语言模型）应用设计的标准化协议，通过安全可控的方式向AI应用暴露数据和功能。主要提供以下能力：

• 标准化的上下文管理
• 安全的功能调用接口
• 跨平台的数据交互协议
• 可审计的操作日志记录

MCP三大原语

MCP Server 提供了三种核心原语，每种原语都有其特定的用途和特点：

1. Tool（工具）：服务器公开可执行的函数，供客户端和LLM调用，实现主动操作和数据写入。
2. Resource（资源）：服务器提供的只读数据，如文件、数据库记录、图片等，供客户端或应用获取上下文。
3. Prompt（提示模板）：可重用的交互模板，引导或标准化与LLM的对话流程。

技术架构

+----------------+     +----------------+     +----------------+
|   MCP Client   | ← → |   MCP Server   | ← → |   MCP Host    |
+----------------+     +----------------+     +----------------+
        ↓                       ↓                       ↓
+----------------+     +----------------+     +----------------+
|  LLM Application |   |  API Endpoints |   |  Data Sources   |
+----------------+     +----------------+     +----------------+

通信方式

MCP服务端支持两种与客户端的数据通信方式：

1. 标准输入输出（stdio）

• 原理：客户端将服务端作为子进程启动，通过标准输入输出进行数据交换。
• 适用场景：本地运行，低延迟、高效率，适合快速响应的本地应用。

2. 基于HTTP的服务器推送事件（SSE）

• 原理：客户端与服务端通过HTTP协议通信，利用SSE实现服务端向客户端实时推送数据。
• 适用场景：分布式或远程部署，适合跨物理位置的服务集成。

开发指南

Python环境管理与FastMCP安装

推荐使用uv进行Python环境管理：

• 安装uv（Windows）：
  powershell -ExecutionPolicy ByPass -c “irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex”
• 初始化项目并指定Python版本：
  uv init py-app -p 3.11.9
• 创建并激活虚拟环境：
  uv venv
  source .venv/bin/activate
• 安装FastMCP库：
  pip install fastmcp

版本推荐

• Python 3.10及以上，支持async/await
• FastMCP库需通过pip安装

Python服务端开发示例

以下为基于FastMCP的MCP服务端完整示例，包含Tool与Resource原语：

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("Demo 🚀")

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """两个数字相加"""
    return a + b

@mcp.tool()
async def calculate(expression: str) -> str:
    """
    计算一个简单的数学表达式。
    Args:
        expression: 要计算的数学表达式（如"1 + 2"）
    Returns:
        str: 计算结果
    """
    try:
        result = eval(expression)
        return f"计算结果: {result}"
    except Exception as e:
        return f"计算错误: {str(e)}"

@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """获取个性化问候语"""
    return f"Hello, {name}!"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport='stdio')

TypeScript 集成

import { MCPServer } from 'mcp-ts';
const server = new MCPServer('GitHubIntegrator');

server.registerTool({
  name: 'search_repos',
  description: '搜索GitHub仓库',
  execute: async (query: string) => {
    // 调用GitHub API
  }
});