MCP 模型上下文协议介绍

MCP(Model Context Protocol) 由 Anthropic 推出的一种全新开放标准，旨在为 AI 助手提供与数据源之间的安全连接能力

介绍

• MCP 可以构建服务器，以安全、标准化的方式向 LLM 应用程序公开数据和功能。可以把它想象成网络 API，但它是专门为 LLM 交互而设计的。MCP 服务器主要提供三种能力
  • Resources：通过 资源 公开数据（将这些资源视为类似 GET 的 endpoints；它们用于将信息加载到 LLM 的上下文中）
    • Python SDK 通过 @mcp.resource("config://app") 实现
  • Tools：通过工具提供功能（有点像 POST 的 endpoints；它们用于执行代码或以其他方式调用接口执行动作）
    • Python SDK 通过 @mcp.tool()实现
  • Prompts：通过提示（可重复使用的 LLM 交互模板）定义交互模式
    • Python SDK 通过 @mcp.prompt()实现
• MCP 是一个开放协议，它标准化了 AI 应用与大语言模型（LLM）之间的连接方式，通过该协议与大语言模型进行高效的对接
  • MCP 协议功能类似与 USB-C 接口，为 AI 应用提供了一个统一、灵活的接入方式
  • MCP 是一种旨在提高大模型 Agent 开发效率的技术协议
• MCP 支持
  • MCP Servers、clients、agent tools
  • MCP SDK 开发工具：python、java、TS 等 SDK

什么是 Function Calling

• Function Calling 是一个允许大型语言模型（如 GPT）在生成文本的过程中调用外部函数或服务的功能，参考

        --调用请求-->                        --请求-->
大模型                   外部函数（function）             外部工具（如openweather API）
        --调用结果-->                        <--响应--

Function Calling 命名

• MCP Client（MCP 客户端） 大模型运行环境
• MCP Server（MCP 服务器） 外部函数运行环境

            --调用请求-->                --请求-->
MCP Client                 MCP Server             外部工具（如openweather API）
            --调用结果-->                <--响应--

MCP 开源实现

• https://github.com/modelcontextprotocol/servers
  • 在 modelcontextprotocol/servers 仓库中，GitLab 的实现（即 src/gitlab）被删除的主要原因是为了减少维护负担，并将重点集中在核心参考服务器上。归档地址：https://github.com/modelcontextprotocol/servers-archived
• https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md
• https://github.com/yzfly/Awesome-MCP-ZH
• https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md

browser

• https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp

claude mcp add chrome-devtools --scope user npx chrome-devtools-mcp@latest

context7

• context7 获取代码的最新文档，能最大减少代码幻觉
  • https://github.com/upstash/context7

# VS Code Local Server Connection
"mcp": {
  "servers": {
    "context7": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

使用时，在提示词中添加 use context7 即可

• claude code 安装

claude mcp add context7 -- npx -y @upstash/context7-mcp --api-key YOUR_API_KEY
claude mcp add --header "CONTEXT7_API_KEY: YOUR_API_KEY" --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp

python-sdk

• https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

pip install mcp

demo

# server.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")


# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers"""
    return a + b


# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource("greeting://{name}")
def get_greeting(name: str) -> str:
    """Get a personalized greeting"""
    return f"Hello, {name}!"
source repo / download raw

• MCP Inspector

mcp dev server.py

• 其他 demo
  • https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/blob/main/examples/servers/simple-tool/mcp_simple_tool/server.py

MCP Inspector

MCP 检查器是一款用于测试和调试 MCP 服务器的交互式开发工具

• https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector
• https://github.com/modelcontextprotocol/inspector

npx @modelcontextprotocol/inspector <command>
npx @modelcontextprotocol/inspector <command> <arg1> <arg2>

mcp-remote

• 将仅支持本地（stdio）服务器的MCP客户端连接到支持身份验证的远程MCP服务器
• https://www.npmjs.com/package/mcp-remote
• https://github.com/geelen/mcp-remote

{
  "mcpServers": {
    "remote-example": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://remote.mcp.server/sse",
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${AUTH_TOKEN}"
      ],
      "env": {
        "AUTH_TOKEN": "..."
      }
    },
  }
}

其他

• 类似的实现
  • lastmile-ai/mcp-agent 使用模型上下文协议和简单的工作流程模式建立有效的代理
  • zereight/gitlab-mcp
    • LOG_LEVEL=debug debug 日志
• https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/genai-technology-practice-of-yostar-operation-and-maintenance-team-claude-3-powered-code-reviewer/