什么是MCP？

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic开发的一种开放标准协议，旨在为AI模型（如Claude、GPT等）提供安全、标准化的方式来连接和使用外部工具、数据源和服务。简而言之，MCP充当了AI模型与外部世界之间的"翻译器"和"安全门"。

MCP的核心理念是让AI助手能够访问实时数据、执行特定任务，并与各种外部系统进行交互，同时保持安全性和一致性。这使得AI模型不再局限于训练时的静态知识，而是可以动态获取最新信息并执行实际操作。

MCP的架构组成

MCP采用客户端-服务器架构，主要包含以下组件：

MCP客户端：通常集成在AI应用中，负责与MCP服务器通信 MCP服务器：提供具体的工具和资源，如数据库连接、API调用等 传输层：支持多种通信方式，包括HTTP、WebSocket等 Python FastMCP最佳实践

FastMCP是MCP的Python实现，提供了简单易用的API来构建MCP服务器。以下是一个典型的FastMCP服务器示例：

from fastmcp import FastMCP import asyncio import httpx

创建MCP服务器实例

app = FastMCP("Weather Service")

@app.tool() async def get_weather(city: str) -> str: """获取指定城市的天气信息""" # 模拟天气API调用 async with httpx.AsyncClient() as client: response = await client.get(f"https://api.weather.com/v1/current?city={city}") if response.status_code == 200: data = response.json() return f"{city}的当前天气：{data['temperature']}°C，{data['condition']}" else: return f"无法获取{city}的天气信息"

@app.resource("file://documents/") async def read_document(path: str) -> str: """读取文档内容""" try: with open(path, 'r', encoding='utf-8') as file: return file.read() except FileNotFoundError: return "文件未找到"

启动服务器

if name == "main": app.run(host="localhost", port=8000)

最佳实践建议

错误处理：始终包含适当的错误处理机制，确保工具在异常情况下能够优雅地返回错误信息。

类型注解：使用Python类型注解来明确定义输入输出参数，这有助于MCP客户端理解工具的使用方式。

文档字符串：为每个工具提供清晰的文档字符串，说明其功能和用法。

异步支持：充分利用Python的异步特性，提高服务器的并发处理能力。

主要使用场景

1. 数据查询与分析

MCP可以连接数据库、API等数据源，让AI模型能够实时查询和分析数据：

@app.tool() async def query_sales_data(start_date: str, end_date: str) -> dict: """查询指定时间段的销售数据""" # 连接数据库并查询数据 query = f"SELECT * FROM sales WHERE date BETWEEN '{start_date}' AND '{end_date}'" # 返回查询结果 return {"total_sales": 150000, "orders": 1250}

1. 文档管理

通过MCP，AI模型可以访问和管理各种文档格式：

@app.tool() async def search_documents(keyword: str) -> list: """在文档库中搜索关键词""" # 实现文档搜索逻辑 return ["document1.pdf", "report2.docx"]

1. 系统集成

MCP使AI能够与企业级系统（如CRM、ERP）进行集成，执行业务操作。

与模型的交互方式 工具调用流程 工具注册：MCP服务器向客户端注册可用的工具和资源 模型请求：AI模型识别需要使用外部工具的场景 工具调用：客户端通过MCP协议调用相应的工具 结果返回：工具执行结果返回给模型，模型基于结果生成回应 交互示例

客户端代码示例

from mcp_client import MCPClient

async def chat_with_tools(): client = MCPClient("http://localhost:8000")

# 用户询问天气
user_input = "北京今天天气怎么样？"

# 模型识别需要调用天气工具
tool_call = await client.call_tool("get_weather", {"city": "北京"})

# 基于工具结果生成回应
response = f"根据查询结果：{tool_call.result}"
return response

安全性考虑

MCP在设计时充分考虑了安全性：

权限控制：可以精确控制AI模型能够访问的资源和执行的操作 数据隔离：通过明确的边界保护敏感数据 审计日志：记录所有工具调用，便于安全审计 总结

MCP为AI应用开发带来了新的可能性，通过标准化的协议实现了AI模型与外部系统的安全连接。Python FastMCP框架进一步简化了MCP服务器的开发过程，使开发者能够快速构建功能丰富的AI工具集成方案。

随着MCP生态的不断发展，我们期待看到更多创新的应用场景和工具集成方案，为AI助手带来更强大的实际应用能力。