MCP协议想要解决什么问题？

MCP 本机服务端和客户端Python例子

下面我将为你提供一个简单的 MCP（Model Context Protocol）协议的服务端和客户端的 Python 示例。这个示例基于 Anthropic 官方的 Python SDK，并展示如何创建一个基本的 MCP 服务端（提供工具和资源）以及一个客户端与之交互。代码将尽量简洁，同时包含注释以便理解。

前提条件

安装依赖：需要安装 mcp Python 包。你可以通过以下命令安装：
```
pip install mcp
```
Python 版本：确保使用 Python 3.10 或更高版本。
环境：建议在虚拟环境中运行以下代码。

MCP 服务端示例 (`server.py`)

这个服务端提供一个工具（计算两个数字之和）和一个资源（返回静态问候语）。

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 创建一个 MCP 服务端实例，命名为 "SimpleServer"
mcp = FastMCP("SimpleServer")

# 定义一个工具：计算两个数字之和
@mcp.tool()
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together."""
    return a + b

# 定义一个资源：返回一个简单的问候语
@mcp.resource("greeting://hello")
def get_greeting() -> str:
    """Return a static greeting message."""
    return "Hello from MCP Server!"

# 运行服务端
if __name__ == "__main__":
    mcp.run()

说明

FastMCP：这是 MCP SDK 提供的高级接口，简化了服务端创建过程。
@mcp.tool()：定义一个可以被客户端调用的工具，类似于函数调用。
@mcp.resource()：定义一个只读资源，客户端可以获取其内容。
mcp.run()：启动服务端，通过标准输入输出（stdio）与客户端通信。

MCP 客户端示例 (`client.py`)

这个客户端连接到上述服务端，列出可用工具并调用它们。

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    # 定义服务端参数：假设服务端脚本为 server.py
    server_params = StdioServerParameters(
        command="python",
        args=["server.py"],
        env=None
    )

    # 使用 stdio_client 连接到服务端
    async with stdio_client(server_params) as (stdio, write):
        # 创建客户端会话
        async with ClientSession(stdio, write) as session:
            # 初始化会话
            await session.initialize()

            # 列出可用工具
            tools_response = await session.list_tools()
            print("可用工具:", [tool.name for tool in tools_response.tools])

            # 调用 add_numbers 工具
            result = await session.call_tool("add_numbers", {"a": 5, "b": 3})
            print("工具调用结果 (5 + 3):", result.toolResult)

            # 获取 greeting 资源（需要 MCP 1.3.0+，若不可用可跳过）
            # resource = await session.get_resource("greeting://hello")
            # print("资源内容:", resource.content)

# 运行异步客户端
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

说明

StdioServerParameters：指定如何启动服务端进程（这里通过 python server.py）。
stdio_client：通过标准输入输出连接到服务端。
ClientSession：管理与服务端的会话，初始化后可以调用工具或获取资源。
工具调用：使用 call_tool 方法调用服务端的 add_numbers 工具。
资源获取：get_resource 方法用于获取资源（注释掉的部分需确保 SDK 版本支持）。

如何运行

保存文件：
- 将服务端代码保存为 server.py。
- 将客户端代码保存为 client.py。
运行服务端（可选，手动测试用）：
```
python server.py
```
服务端会启动并等待客户端连接。
运行客户端：
```
python client.py
```
客户端会自动启动服务端并与之交互。预期输出类似：
```
可用工具: ['add_numbers']
工具调用结果 (5 + 3): 8
```

注意事项

异步编程：客户端使用 asyncio，因为 MCP 协议依赖异步通信。
版本兼容性：确保 mcp 包是最新的（例如 pip install --upgrade mcp），以支持所有功能。
扩展性：你可以为服务端添加更多工具（如查询天气、访问数据库）或资源（如文件内容、API 数据）。
调试：若遇到问题，可使用 MCP 官方提供的调试工具，例如：
```
mcp inspect server.py
```

示例扩展

如果你想让服务端更有实用性，可以添加一个动态工具，例如获取当前时间：

# 在 server.py 中添加
from datetime import datetime

@mcp.tool()
def get_current_time() -> str:
    """Return the current time."""
    return datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")

然后在客户端中调用：

# 在 client.py 的 session 块中添加
time_result = await session.call_tool("get_current_time", {})
print("当前时间:", time_result.toolResult)

这个示例展示了 MCP 协议的基本服务端和客户端实现。MCP 的强大之处在于它可以将任意资源或功能以标准化的方式暴露给 AI 模型（如 Claude），非常适合构建 AI Agent 或自动化工作流。

为什么服务端参数要指定服务端的 Python 文件？作用是什么？

回答

在你的问题中提到“为什么服务端参数要指定服务端的 Python 文件？作用是什么？”，我将详细解释 StdioServerParameters 中指定服务端 Python 文件（如 server.py）的原因和作用。

为什么需要指定服务端的 Python 文件？

在 MCP（Model Context Protocol）协议的实现中，服务端和客户端通常是通过标准输入输出（stdio）进行通信的独立进程。为了让客户端能够与服务端交互，客户端需要知道如何启动服务端进程并与之建立连接。StdioServerParameters 的作用正是定义这一启动过程，而指定服务端的 Python 文件（如 server.py）是其中的关键一步。

具体原因

服务端是一个独立进程：
- MCP 的设计允许服务端作为一个独立的程序运行，而不是嵌入在客户端代码中。这种分离提高了模块化和灵活性。
- 客户端通过 stdio（标准输入输出）与服务端通信，因此需要明确告诉系统如何启动服务端进程。指定 server.py 就是告诉客户端：“我要启动的服务端代码在这个文件中”。
动态启动服务端：
- 在 client.py 中，StdioServerParameters 使用 command="python" 和 args=["server.py"] 来构建一个命令（相当于在终端运行 python server.py）。这意味着客户端会动态启动服务端进程，而不是假设服务端已经在运行。
- 如果不指定服务端文件，客户端无法知道要启动哪个程序，也就无法建立连接。
协议的标准化通信：
- MCP 依赖于服务端和客户端之间的标准化协议（通过 JSON 格式的消息在 stdio 上交换）。服务端文件（如 server.py）包含了实现这一协议的具体逻辑（例如定义工具和资源），客户端需要启动它以加载这些功能。

指定服务端文件的作用

通过 StdioServerParameters 指定服务端 Python 文件的具体作用可以总结为以下几点：

定位服务端实现：
- 服务端文件（server.py）包含了 MCP 服务端的核心逻辑，例如工具（如 add_numbers）和资源（如 get_greeting）的定义。指定这个文件告诉客户端在哪里找到这些功能的具体实现。
启动服务端进程：
- StdioServerParameters 的 command 和 args 参数会被 Python 的 subprocess 模块用来启动一个新的进程。例如：
```
python server.py
```
  客户端通过这种方式启动服务端，并通过 stdio 与之通信。
确保通信管道的建立：
- 当客户端启动服务端时，stdio_client 会建立一个双向通信管道（stdin 和 stdout）。服务端文件必须是一个有效的 MCP 服务端实现（例如使用 FastMCP），否则通信会失败。
- 指定正确的文件确保客户端连接的是预期的服务端，而不是随机或错误的程序。
灵活性和可移植性：
- 通过参数指定服务端文件，客户端可以动态适应不同的服务端实现。例如，你可以轻松切换到另一个服务端文件（如 advanced_server.py），只需修改参数，而无需重写客户端代码。

举个例子说明

假设你没有指定服务端文件，而是直接运行客户端代码：

server_params = StdioServerParameters(command="python", args=[], env=None)

客户端会尝试运行 python（不带任何脚本），这会导致错误，因为 Python 解释器需要一个具体的脚本文件（如 server.py）来执行。
结果是客户端无法启动服务端，也无法获取工具或资源。

现在对比正确指定文件的情况：

server_params = StdioServerParameters(command="python", args=["server.py"], env=None)

客户端运行 python server.py，启动了服务端进程。
服务端加载 server.py 中的逻辑（例如 add_numbers 工具），并通过 stdio 返回结果给客户端。

更深层的设计考虑

为什么不用硬编码的方式？
- 你可能会问：“为什么不在客户端代码中直接嵌入服务端逻辑？”答案是 MCP 的设计目标是解耦服务端和客户端。指定文件的方式让服务端可以独立开发、测试和部署，而客户端只需知道如何启动它。
替代方式：
- 如果服务端已经作为一个独立进程运行（例如通过 python server.py 手动启动），客户端也可以通过其他方式连接（如网络 socket）。但 StdioServerParameters 是为了简化本地开发，提供一种“开箱即用”的启动机制。
跨平台支持：
- 指定 command="python" 和 args=["server.py"] 确保了代码在不同操作系统上都能正确运行（假设 Python 已安装）。这比直接写死路径（如 /usr/bin/python server.py）更具通用性。

总结

指定服务端 Python 文件（如 server.py）的作用是：

告诉客户端在哪里找到服务端逻辑。
动态启动服务端进程并建立通信。
保持模块化和灵活性，让客户端无需关心服务端的具体实现细节。

这是 MCP 协议通过 stdio 通信的核心机制之一。如果你有其他疑问，比如想了解更多关于 MCP 的通信细节或如何调试服务端，可以随时告诉我！

这样服务端程序岂不是必须和客户端程序在一台机器上？那么你前面先启动 server.py 岂不是没意义？

回答

你的问题非常敏锐！确实，通过 StdioServerParameters 指定服务端 Python 文件（如 server.py）并通过客户端动态启动的方式，意味着服务端和客户端默认运行在同一台机器上。这也引出了你提到的第二个问题：如果服务端必须和客户端在同一台机器上，那么我之前建议“先手动启动 server.py”似乎显得多余。让我详细解答这两个问题，并澄清背后的逻辑和设计选择。

问题 1：服务端程序必须和客户端在一台机器上吗？

默认情况：是的

在 MCP 示例中，使用 StdioServerParameters 和 stdio_client 的方式确实假定服务端和客户端运行在同一台机器上。原因如下：

标准输入输出 (stdio) 的限制：stdio 是通过进程间的标准输入输出管道（stdin/stdout）通信的，这种机制通常只适用于同一台机器上的进程。例如，客户端通过 subprocess 启动 python server.py，并直接与其 stdin/stdout 交互。
设计初衷：MCP 的 FastMCP 和 stdio_client 提供了一种简便的本地开发和测试方式，适合快速原型开发或单机环境。这种方式不需要额外的网络配置，直接通过本地进程通信即可。

但不限于此：支持远程部署

MCP 协议本身并不强制要求服务端和客户端在同一台机器上。如果需要跨机器运行，可以通过以下方式实现：

网络通信替代 stdio：

MCP 支持通过网络接口（如 WebSocket、HTTP 或 gRPC）运行服务端。你可以修改服务端代码，使用 mcp.server 提供的网络模块（例如 WebSocketMCP），然后将服务端部署到远程机器上。
客户端相应地使用 mcp.client 的网络客户端（如 WebSocketClient）连接到服务端的 IP 地址和端口。

示例（伪代码）：

# server.py
from mcp.server.websocket import WebSocketMCP
mcp = WebSocketMCP("SimpleServer", host="0.0.0.0", port=8765)
@mcp.tool()
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    return a + b
mcp.run()

# client.py
from mcp.client.websocket import WebSocketClient
async with WebSocketClient("ws://remote-server-ip:8765") as session:
    result = await session.call_tool("add_numbers", {"a": 5, "b": 3})

独立运行服务端：
- 你可以在远程机器上手动启动服务端（例如 python server.py），然后客户端通过网络协议连接到它，而不是依赖 StdioServerParameters 动态启动。

结论

默认示例：服务端和客户端在一台机器上，因为 stdio 是最简单的实现方式。
扩展能力：通过网络接口，服务端完全可以部署在另一台机器上，MCP 支持这种灵活性。只是我在示例中选择了最基础的 stdio 方式，便于快速上手。

问题 2：先启动 `server.py` 岂不是没意义？

为什么我说可以先启动 `server.py`？

我在前文提到“运行服务端：python server.py（可选，手动测试用）”，主要是为了说明一种调试或独立运行服务端的方式。这种方式确实和客户端通过 StdioServerParameters 动态启动服务端的逻辑有些冲突。让我澄清背后的意义和适用场景：

手动启动的意义：
- 调试服务端：如果你只想测试服务端的功能是否正确，可以先手动运行 python server.py，然后用 MCP 提供的工具（如 mcp inspect server.py）检查它暴露的工具和资源。这种方式不需要客户端，直接验证服务端是否按预期工作。
- 独立运行模式：某些情况下，服务端可能设计为长期运行的进程（例如作为后台服务），而不是每次都被客户端启动。这时手动启动是有意义的。
与动态启动的冲突：
- 你是对的：如果客户端通过 StdioServerParameters 动态启动 server.py，那么手动先启动 server.py 确实没有意义。因为客户端会重新创建一个服务端进程，而不会连接到已经运行的实例。
- 在 stdio 模式下，手动启动的服务端和客户端无法直接通信，除非客户端知道如何“附着”到已有进程（但这不是 stdio_client 的默认行为）。
澄清我的意图：
- 我提到手动启动是为了展示服务端代码的独立性（即它可以单独运行并等待连接）。但在完整的客户端-服务端交互示例中，确实应该依赖客户端动态启动服务端，而不是手动启动。
- 如果使用网络模式（例如 WebSocket），手动启动服务端然后让客户端连接是完全可行的，但 stdio 模式下不适用。

修正建议

为了避免混淆，在 stdio 模式的完整工作流中，应该省略“先手动启动 server.py”的建议，直接依赖客户端启动服务端。正确的步骤是：

运行 python client.py，客户端会自动启动 server.py 并与之交互。

综合回答

服务端和客户端是否必须在一台机器上？
- 在 stdio 模式下（示例中使用的模式），是的，因为通信依赖本地进程的 stdin/stdout。
- 但通过网络接口（如 WebSocket），服务端可以部署在远程机器上，MCP 支持这种分布式部署。
先启动 server.py 是否有意义？
- 在 stdio 模式下，如果客户端负责动态启动服务端，手动先启动没有实际作用。
- 手动启动适用于调试服务端或使用网络模式时让服务端独立运行。

改进后的理解

在我的示例中，StdioServerParameters 的设计是为了简化本地开发，确保客户端能“一键启动”整个系统。但如果你的目标是跨机器部署或独立运行服务端，可以切换到网络模式。我之前的表述中“手动启动”的建议确实在 stdio 上下文中显得多余，感谢你指出这一点！

如果你想深入探讨网络模式的实现（例如如何将服务端部署到另一台机器），我可以提供更具体的代码示例。有什么进一步的想法或疑问吗？

远程模式，client 得先连上服务端的某个监听服务，要不然怎么启动服务端程序？

回答

你的疑问非常有道理！在远程模式下，客户端（client）无法像本地 stdio 模式那样通过 StdioServerParameters 直接启动服务端（server）程序，因为它们运行在不同的机器上，客户端没有权限或能力直接在远程机器上执行命令（如 python server.py）。因此，在远程模式下，服务端必须已经作为一个独立的进程运行并监听某个网络接口（如 WebSocket、HTTP 端口），客户端才能通过网络连接到它。

让我详细解释远程模式的逻辑，并提供一个基于 WebSocket 的服务端和客户端示例，解决“要不然怎么启动服务端程序”的问题。

远程模式的核心逻辑

服务端独立运行并监听：
- 在远程模式下，服务端需要先在目标机器上手动启动（或通过脚本、系统服务等方式部署为常驻进程）。
- 服务端会监听一个网络接口（例如 WebSocket 的端口），等待客户端连接。
- 这与 stdio 模式不同，stdio 模式中客户端通过 subprocess 启动服务端，而远程模式下服务端是预先运行的。
客户端连接而非启动：
- 客户端不再负责启动服务端，而是通过网络协议（如 WebSocket 的 URL，例如 ws://remote-server-ip:8765）连接到已经运行的服务端。
- 客户端需要知道服务端的地址和端口（通常由开发者提供或通过配置传递）。
为什么客户端无法远程启动服务端？
- 客户端运行在本地机器上，没有直接访问远程机器文件系统或执行命令的权限。
- 远程启动服务端需要额外的机制，例如 SSH 调用、远程 API 或云服务的部署脚本，但这超出了 MCP 协议本身的范畴，属于部署层面的问题。

远程模式下的工作流程

部署服务端：
- 在远程机器上运行服务端程序（例如 python server.py），让它监听某个端口。
- 确保远程机器的防火墙允许该端口访问。
客户端连接：
- 客户端通过服务端的 IP 地址和端口建立连接。
- 一旦连接成功，客户端可以通过 MCP 协议调用服务端的工具或获取资源。

示例代码：基于 WebSocket 的远程模式

服务端代码 (`server.py`)

在远程机器上运行，监听 WebSocket 端口。

from mcp.server.websocket import WebSocketMCP

# 创建 WebSocket 服务端实例
mcp = WebSocketMCP(
    name="RemoteServer",
    host="0.0.0.0",  # 监听所有网络接口
    port=8765        # 监听端口 8765
)

# 定义一个工具：计算两个数字之和
@mcp.tool()
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together."""
    return a + b

# 定义一个资源：返回问候语
@mcp.resource("greeting://hello")
def get_greeting() -> str:
    """Return a static greeting message."""
    return "Hello from Remote MCP Server!"

# 运行服务端
if __name__ == "__main__":
    print("服务端启动，监听 ws://0.0.0.0:8765")
    mcp.run()

客户端代码 (`client.py`)

在本地机器上运行，连接远程服务端。

import asyncio
from mcp.client.websocket import WebSocketClient

async def main():
    # 指定远程服务端的 WebSocket 地址
    server_url = "ws://remote-server-ip:8765"  # 替换为实际远程 IP

    # 创建 WebSocket 客户端并连接服务端
    async with WebSocketClient(server_url) as session:
        # 初始化会话
        await session.initialize()

        # 列出可用工具
        tools_response = await session.list_tools()
        print("可用工具:", [tool.name for tool in tools_response.tools])

        # 调用 add_numbers 工具
        result = await session.call_tool("add_numbers", {"a": 5, "b": 3})
        print("工具调用结果 (5 + 3):", result.toolResult)

        # 获取 greeting 资源（需要 MCP 1.3.0+）
        # resource = await session.get_resource("greeting://hello")
        # print("资源内容:", resource.content)

# 运行异步客户端
if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

如何运行

部署服务端：
- 将 server.py 上传到远程机器（假设 IP 为 192.168.1.100）。
- 在远程机器上运行：
```
python server.py
```
- 服务端启动后会输出：
```
服务端启动，监听 ws://0.0.0.0:8765
```
- 确保防火墙开放 8765 端口，并且远程机器的网络可被客户端访问。
运行客户端：
- 在本地机器上修改 client.py 中的 server_url，替换为远程服务端的实际 IP，例如：
```
server_url = "ws://192.168.1.100:8765"
```
- 运行客户端：
```
python client.py
```
- 预期输出：
```
可用工具: ['add_numbers']
工具调用结果 (5 + 3): 8
```

解答你的疑问

“client 得先连上服务端的某个监听服务”：
- 是的，在远程模式下，服务端必须先运行并监听某个网络接口（如 WebSocket 的 8765 端口）。客户端通过这个接口连接，而不是启动服务端。
- 服务端启动是开发者的责任，通常通过手动运行、脚本或系统服务（如 systemd）实现。
“要不然怎么启动服务端程序？”：
- 在远程模式下，客户端无法直接启动服务端程序。启动服务端需要：
  - 手动启动：在远程机器上运行 python server.py。
  - 自动化部署：使用 SSH、Docker、云服务（如 AWS Lambda）或其他工具在远程机器上启动服务端。
- MCP 协议本身只定义了通信规范，不负责远程进程管理，因此启动服务端是前置步骤。

扩展：如何自动化启动远程服务端？

如果你希望客户端能“间接启动”远程服务端，可以借助外部工具：

SSH：

客户端通过 SSH 登录远程机器，执行 python server.py &（后台运行）。

示例：

import paramiko
ssh = paramiko.SSHClient()
ssh.connect("remote-server-ip", username="user", password="pass")
ssh.exec_command("python /path/to/server.py &")

然后再用 WebSocket 连接。

云服务 API：
- 如果服务端部署在云端（如 AWS EC2），可以用 AWS SDK 启动实例并运行服务端。

但这些方法超出了 MCP 的核心功能，通常由部署流程处理。

总结

远程模式下：服务端必须先在远程机器上运行并监听网络接口，客户端通过 IP 和端口连接。
启动服务端：需要手动或通过外部工具完成，客户端无法直接启动远程服务端。
与 stdio 模式的区别：stdio 模式中客户端动态启动服务端，而远程模式依赖服务端独立运行。

这个 WebSocket 示例展示了典型的远程部署方式。如果还有疑问，比如如何配置网络安全或优化远程通信，我可以进一步帮你解答！

为什么 MCP 协议和 AI 有关系，看上去不就是个服务端暴露接口给客户端？

回答

你的观察很敏锐！从表面上看，MCP（Model Context Protocol）协议确实就像一个服务端暴露接口给客户端的通用框架，跟常见的 RPC（远程过程调用）或 API 系统没有太大区别。但 MCP 协议与 AI 的关系并不是偶然的，它的设计和应用场景与 AI（特别是大语言模型，LLM）有深层次的关联。让我详细解释一下为什么 MCP 和 AI 有关系，以及它如何超越普通的“服务端-客户端”模型。

MCP 协议的核心设计与 AI 的关联

MCP 由 Anthropic（一家由前 OpenAI 研究员创立的 AI 公司）提出，它的初衷并不是简单地做一个通用的服务端-客户端通信协议，而是为了解决 AI 系统（尤其是 LLM）在实际应用中的一个关键问题：如何高效、安全地将外部工具和上下文数据集成到 AI 模型中。这种需求来源于 AI 的工作方式和现代 AI Agent 的发展。

1. AI 需要外部工具和数据

LLM 的局限性：
- 大语言模型（如 GPT、Claude）虽然强大，但它们本质上是静态的知识库，训练数据有截止日期，无法直接访问实时信息（如当前天气、最新新闻）或执行具体操作（如发送邮件、查询数据库）。
- 为了让 LLM 更实用，开发者需要为它们提供“外部能力”，这就是工具（Tools）和资源（Resources）的来源。
MCP 的作用：
- MCP 提供了一种标准化的方式，让服务端可以暴露工具（如 add_numbers）和资源（如 greeting://hello），AI 模型可以通过客户端调用这些接口。
- 例如，一个 AI Agent 可以通过 MCP 调用天气 API、读取文件内容或执行计算，而无需将这些功能硬编码到模型本身。

2. AI Agent 的崛起

什么是 AI Agent：
- AI Agent 是指能够自主完成任务的 AI 系统，不仅仅是回答问题，而是能与外部世界交互（例如订票、写代码、分析数据）。
- 这需要 AI 模型与外部系统无缝协作，而 MCP 正是为此设计的桥梁。
MCP 的标准化：
- MCP 定义了一套协议（通过 JSON 消息交换），让 AI 模型可以动态发现和调用服务端提供的功能。这种标准化对构建可扩展的 AI Agent 生态至关重要。
- 例如，Anthropic 的 Claude 模型可以通过 MCP 客户端访问外部工具，而开发者只需实现 MCP 服务端，无需关心模型的具体实现。

3. 上下文增强（Context Augmentation）

AI 的上下文需求：
- LLM 的推理能力依赖于输入的上下文（Prompt）。但很多时候，上下文数据来自外部（如用户上传的文件、数据库记录）。
- MCP 的资源（Resources）功能允许服务端提供结构化的上下文数据，AI 可以通过 get_resource 获取这些信息，从而增强推理能力。
例子：
- 假设你问 AI：“分析今天的股票市场趋势。”AI 无法直接知道“今天”的数据，但通过 MCP，它可以调用服务端的 get_stock_data 工具或资源，获取实时数据后再回答。

为什么 MCP 不只是“服务端暴露接口”？

表面上，MCP 的确是服务端暴露接口给客户端，但它与 AI 的关系体现在以下几个独特的设计和目标上：

1. 专为 AI 优化

工具和资源的区分：
- MCP 不仅提供函数调用（Tools），还支持只读的资源（Resources），这与 AI 的使用模式契合。工具用于执行操作（如计算、写文件），资源用于提供上下文（如文档内容、配置信息）。
- 普通的 RPC 或 REST API 通常只关注函数调用，而 MCP 的资源概念直接服务于 AI 的上下文需求。
动态发现：
- MCP 允许客户端（AI）通过 list_tools 动态查询服务端提供的所有功能。这种“自描述”能力让 AI 可以根据任务需要选择合适的工具，而无需预先知道所有接口细节。

2. 安全性与可控性

Anthropic 的背景：
- Anthropic 的核心使命是构建安全、可解释的 AI 系统。MCP 继承了这一理念，设计时考虑了如何限制 AI 的权限，避免滥用外部工具。
- 例如，服务端可以明确定义哪些工具和资源对 AI 可用，防止模型执行危险操作（如删除文件）。
对比普通 API：
- 普通 REST API 通常是开放的，客户端可以随意调用。而 MCP 的协议更像一个“受控通道”，专为 AI 的调用模式设计，确保安全性和一致性。

3. 与 LLM 的集成

协议的轻量化：
- MCP 使用 JSON 格式通过 stdio 或 WebSocket 通信，这种轻量化的设计非常适合嵌入到 LLM 的运行时环境中。例如，Claude 可以通过 MCP 客户端直接与服务端交互，无需复杂的中间层。
实际案例：
- Anthropic 在发布 MCP 时提到，它是 Claude 生态的一部分。开发者可以通过 MCP 为 Claude 提供自定义工具，从而扩展其能力。

MCP 与 AI 的具体联系：一个例子

假设你有一个 AI 助手，想让它帮你计算两数之和并获取天气信息：

没有 MCP：
- 你需要手动为 AI 写代码，调用天气 API 或计算函数，然后将结果拼接到 Prompt 中。
- 每次任务变化，都要修改代码，效率低下。
使用 MCP：
- 服务端实现：
```
@mcp.tool()
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
    # 调用外部天气 API
    return "Sunny, 25°C"
```
- AI（通过 MCP 客户端）：
  - 自动发现可用工具：add_numbers 和 get_weather。
  - 调用 add_numbers(5, 3) 得到 8。
  - 调用 get_weather("Shanghai") 得到天气信息。
- AI 根据结果生成回答：“5 + 3 = 8，今天上海天气晴朗，25°C。”
  这种“即插即用”的能力正是 MCP 与 AI 的核心联系。

为什么不像普通的 API？

你可能会问：“这不就是 REST API 的功能吗？”表面上有些相似，但区别在于：

目标用户：
- REST API 通常面向人类开发者或通用客户端，而 MCP 的主要“客户端”是 AI 模型。
上下文驱动：
- MCP 强调为 AI 提供动态上下文，而 REST API 更关注数据传输。
生态整合：
- MCP 是 Anthropic AI 生态的一部分，专为 LLM 和 AI Agent 设计，而非通用的服务端框架。

总结：MCP 与 AI 的关系

MCP 协议表面上是一个服务端-客户端通信框架，但它的核心价值在于：

为 AI 提供外部能力：通过工具和资源扩展 LLM 的功能。
支持 AI Agent：标准化外部交互，让 AI 更自主。
安全与效率：专为 AI 设计，兼顾上下文增强和权限控制。

所以，虽然它“看上去不就是服务端暴露接口给客户端”，但它的设计初衷、应用场景和实现细节都与 AI（特别是 LLM 和 AI Agent）紧密相关。它不是一个通用的 RPC 替代品，而是 AI 生态中的一块拼图。

如果你还有疑问，比如想了解 MCP 如何具体集成到某个 AI 模型中，我可以进一步举例说明！

MCP 与 Claude 集成

回答

MCP（Model Context Protocol）与 Claude（Anthropic 开发的大语言模型）的集成是 MCP 设计的核心应用场景之一。通过这种集成，Claude 可以访问外部工具和资源，从而突破其静态知识库的限制，成为一个更强大、更实用的 AI Agent。下面我会详细说明 MCP 与 Claude 的集成方式、工作原理，并提供一个简化的示例。

MCP 与 Claude 集成的背景

Claude 是一个专注于安全性和可解释性的 LLM，与 GPT 系列类似，但它本身无法直接与外部世界交互（例如调用 API、读取文件）。MCP 的出现解决了这一问题：

目标：让 Claude 通过标准化的协议访问外部工具和数据。
方式：Claude 充当 MCP 的“客户端”，与运行 MCP 协议的服务端通信。
结果：开发者可以为 Claude 提供自定义功能，而无需修改模型本身。

这种集成通常由 Anthropic 的 SDK 或运行时环境支持，开发者只需实现 MCP 服务端即可。

集成的工作原理

Claude 作为客户端：
- Claude（或其运行时环境）内置了对 MCP 协议的支持，能够通过 MCP 客户端发送请求，例如列出可用工具（list_tools）、调用工具（call_tool）或获取资源（get_resource）。
- 这些请求以 JSON 格式通过通信通道（stdio 或 WebSocket）发送。
MCP 服务端：
- 服务端实现开发者定义的工具和资源，例如计算函数、API 调用或文件读取。
- 服务端监听 Claude 的请求，并返回结果。
通信流程：
- Claude 接收用户输入（Prompt）。
- 如果任务需要外部数据或操作，Claude 通过 MCP 客户端发起请求。
- 服务端处理请求并返回结果，Claude 将其融入回答。

集成示例：Claude 调用 MCP 服务端

假设我们想让 Claude 计算两数之和并获取天气信息。我们将实现一个 MCP 服务端，Claude 通过 MCP 调用这些功能。

服务端代码 (`server.py`)

运行在本地或远程机器上，提供工具和资源。

from mcp.server.websocket import WebSocketMCP

# 创建 WebSocket 服务端
mcp = WebSocketMCP(name="ClaudeServer", host="0.0.0.0", port=8765)

# 工具：计算两数之和
@mcp.tool()
def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """Add two numbers together."""
    return a + b

# 工具：获取天气（模拟）
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    # 实际应用中可调用天气 API
    return f"Weather in {city}: Sunny, 25°C"

# 运行服务端
if __name__ == "__main__":
    print("MCP 服务端启动，监听 ws://0.0.0.0:8765")
    mcp.run()

Claude 的运行时环境

在实际应用中，Claude 的 MCP 客户端通常由 Anthropic 提供的 SDK 或运行时（例如 anthropic Python 包）管理。这里我们假设 Claude 已配置为通过 WebSocket 连接到 ws://localhost:8765（或远程 IP）。开发者无需直接编写客户端代码，只需确保服务端运行并可访问。

用户交互示例

用户输入：

Claude，我需要计算 5 + 3，并告诉我上海的天气。

Claude 的内部处理：
- Claude 解析 Prompt，识别需要调用外部工具。
- 通过 MCP 客户端：
  - 调用 add_numbers(5, 3)，返回 8。
  - 调用 get_weather("Shanghai")，返回 "Weather in Shanghai: Sunny, 25°C"。

Claude 的回答：

5 + 3 = 8。上海的天气是晴天，25°C。

具体集成步骤

以下是开发者将 MCP 与 Claude 集成的大致步骤（假设使用 Anthropic 的官方工具）：

安装 Anthropic SDK：
```
pip install anthropic
```
配置 Claude 访问 MCP 服务端：
- 在 Claude 的运行环境中，指定 MCP 服务端的地址。例如：
```
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(api_key="your-api-key")
client.mcp_endpoint = "ws://localhost:8765"  # 假设支持此配置
```
- 注意：实际配置方式可能因 Anthropic SDK 的版本而异，需参考官方文档。
启动 MCP 服务端：
- 运行 python server.py，确保服务端监听并可被 Claude 访问。

发送 Prompt：

通过 Anthropic 的 API 或 CLI 发送用户请求，Claude 会自动调用 MCP 服务端的功能。

示例（伪代码）：

response = client.completions.create(
    model="claude-3",
    prompt="计算 5 + 3 并告诉我上海的天气",
    max_tokens=100
)
print(response.completion)

Claude 处理结果：
- Claude 内部通过 MCP 客户端与服务端交互，获取结果后生成自然语言回答。

为什么需要 MCP？

直接用 API 调用不行吗？以下是 MCP 在 Claude 集成中的独特优势：

标准化协议：
- MCP 提供统一的接口规范，Claude 可以动态发现和调用工具，无需为每个功能写特定代码。
上下文增强：
- MCP 的资源功能允许 Claude 获取外部数据作为上下文，而不仅仅是执行操作。
生态支持：
- Anthropic 设计 MCP 以支持 Claude 的扩展，开发者只需遵循协议即可为其添加功能。

真实世界的应用

在实际场景中，MCP 与 Claude 的集成可能用于：

数据分析：Claude 调用 MCP 服务端的 query_database 工具，分析数据库中的销售数据。
自动化工作流：Claude 通过 MCP 调用 send_email 工具，发送会议通知。
实时信息：Claude 使用 MCP 获取新闻或股票数据，回答用户问题。

注意事项

SDK 支持：
- 当前（截至 2025年3月17日），Anthropic 的公开 SDK 可能还未完全开放 MCP 集成的细节。上述示例基于合理推测和 MCP 的设计目标。
- 你需要参考 Anthropic 的最新文档，确认 Claude 是否已内置 MCP 客户端，或需要手动实现。
网络配置：
- 如果服务端运行在远程机器上，确保 Claude 的运行时能访问其 IP 和端口。
安全性：
- MCP 服务端应限制工具的权限，避免 Claude 调用危险操作（如删除文件）。

总结

MCP 与 Claude 的集成让 Claude 从一个单纯的对话模型变为一个功能强大的 AI Agent：

服务端：提供工具和资源，运行 MCP 协议。
Claude：通过 MCP 客户端调用这些功能，增强其能力。
结果：Claude 可以处理复杂任务，如计算、查询外部数据，甚至执行操作。

这种集成体现了 MCP 的核心价值：为 AI 提供标准化的外部接口。如果你想深入探讨某个具体场景（例如让 Claude 分析 PDF 文件），我可以进一步扩展示例！有什么想法吗？

大模型不是在云端执行么，它调用本地 MCP 执行工具或者取数据，根本不是模型的能力啊？

回答

你的质疑非常有道理，确实触及了 MCP（Model Context Protocol）与大语言模型（如 Claude）集成的一个关键问题：如果大模型运行在云端（如 Anthropic 的服务器），它如何调用本地的 MCP 服务端来执行工具或获取数据？这看似与“模型能力”无关，反而像是外部系统的功劳。让我详细解答这个问题，澄清其中的逻辑和实现细节，并解释为什么这仍然与模型的能力扩展密切相关。

大模型在云端 vs 本地 MCP 的问题

现状：大模型通常在云端

你是对的，像 Claude、GPT-4 这样的大语言模型通常部署在云端服务器上，由提供商（如 Anthropic、OpenAI）托管。
用户通过 API 或 Web 界面与模型交互，输入 Prompt，模型返回结果，所有计算都在云端完成。
在这种情况下，模型本身无法直接访问本地机器的资源或工具，因为它没有本地的运行时环境。

本地 MCP 的矛盾

如果 MCP 服务端运行在用户的本地机器上（例如 python server.py），而 Claude 在云端，那么云端的 Claude 如何通过网络调用本地的 MCP 服务端？这似乎存在物理和逻辑上的障碍：
- 网络方向：云端模型需要主动连接本地服务端，但本地机器通常没有公网 IP，且受防火墙限制。
- 权限问题：云端模型没有直接访问本地系统的权限。

如何解决：MCP 的实际运行模式

MCP 与 Claude 的集成并不是让云端模型直接调用本地 MCP 服务端，而是通过以下方式实现：

1. 本地客户端作为中间层

架构：
- 用户的本地机器运行一个 MCP 客户端（而不是直接让 Claude 调用本地 MCP 服务端）。
- 这个客户端负责与本地的 MCP 服务端交互，执行工具或获取数据，然后将结果通过 Anthropic 的 API 发送给云端的 Claude。
流程：
1. 用户输入 Prompt（例如“计算 5 + 3 并告诉我本地文件的天气数据”）。
2. 本地 MCP 客户端解析 Prompt，调用本地 MCP 服务端的工具（add_numbers）或资源（读取文件）。
3. 客户端将结果（例如 8 和天气数据）附加到 Prompt，发送给云端 Claude。
4. 云端 Claude 根据这些数据生成最终回答。

代码示例（伪代码）：

from anthropic import Anthropic
from mcp.client.websocket import WebSocketClient

async def process_prompt(prompt):
    # 本地 MCP 客户端连接本地服务端
    async with WebSocketClient("ws://localhost:8765") as session:
        await session.initialize()
        result = await session.call_tool("add_numbers", {"a": 5, "b": 3})
        weather = await session.call_tool("get_weather", {"city": "Shanghai"})
    
    # 将结果附加到 Prompt，发送给云端 Claude
    enhanced_prompt = f"{prompt}\n计算结果: {result.toolResult}\n天气: {weather.toolResult}"
    client = Anthropic(api_key="your-api-key")
    response = client.completions.create(
        model="claude-3",
        prompt=enhanced_prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.completion

# 用户调用
print(asyncio.run(process_prompt("总结一下计算和天气")))

关键点：MCP 服务端和客户端都在本地运行，Claude 只接收处理后的数据。这种模式下，模型不直接调用本地工具，而是依赖本地客户端代理。

2. 云端 MCP 服务端

架构：
- MCP 服务端也可以部署在云端，与 Claude 运行在同一网络环境中（例如 Anthropic 的服务器或用户自己的云服务器）。
- 云端的 Claude 通过内部网络（或公网）直接调用云端 MCP 服务端。
流程：
1. 用户输入 Prompt。
2. 云端 Claude 通过 MCP 客户端连接云端 MCP 服务端，调用工具或获取资源。
3. 服务端返回结果，Claude 生成回答。
优点：
- 无需本地运行任何程序，全部在云端完成。
- 服务端可以访问云端资源（如数据库、API），但无法直接访问本地数据，除非用户上传。
示例：
- Anthropic 可能提供托管的 MCP 服务端，开发者只需注册工具，Claude 就能调用。

3. 混合模式：本地上传 + 云端执行

架构：
- 本地 MCP 客户端将工具结果或数据上传到云端，Claude 在云端处理。
- 或者，用户直接将本地数据（文件、参数）通过 API 上传，Claude 调用云端 MCP 服务端处理。
流程：
1. 用户上传本地文件或参数到 Anthropic API。
2. 云端 Claude 通过 MCP 调用云端服务端，处理这些数据。
3. 返回结果。
例子：
- 用户上传一个 CSV 文件，Claude 通过 MCP 的 analyze_csv 工具分析并返回结果。

为什么这仍然是模型能力的扩展？

你提到“根本不是模型的能力”，这一点需要澄清。虽然执行工具或获取数据的具体操作由 MCP 服务端完成，但这与模型能力的关系体现在以下几个方面：

1. 推理能力的增强

静态模型的局限：Claude 本身只能基于训练数据推理，无法执行实时计算或访问外部信息。
MCP 的作用：通过 MCP，Claude 可以利用外部工具的结果进行更复杂的推理。例如：
- 没有 MCP：Claude 只能说“我不知道今天的天气”。
- 有 MCP：Claude 获取天气数据后可以说“上海今天晴天，适合出门”。
能力提升：MCP 将模型从“纯文本生成”升级为“基于动态数据的推理”，这本质上是能力的扩展。

2. 任务执行的代理化

AI Agent 概念：现代 AI 的目标不仅是回答问题，而是完成任务（例如订票、分析数据）。MCP 让 Claude 成为一个“指挥者”，通过调用外部工具完成任务。
模型的作用：Claude 的能力在于解析用户意图、决定调用哪些工具、并整合结果生成自然语言回答。这种“决策和整合”正是模型的核心价值。
例子：
- 用户说：“帮我计算 5 + 3 并订机票。”
- Claude 决定调用 add_numbers 和 book_flight（MCP 工具），然后说：“5 + 3 = 8，我已为你订好机票。”

3. 生态系统的协同

MCP 的设计意图：MCP 不是让模型自己执行所有操作，而是构建一个生态，让模型与外部系统协作。
模型的智能：Claude 的能力体现在如何理解复杂指令、选择合适的工具、处理异常情况（例如工具返回错误时如何应对），这比单纯的文本生成更高级。

为什么不直接在云端硬编码工具？

你可能会问：“为什么不直接在云端为 Claude 内置这些工具？”答案是：

灵活性：
- MCP 允许开发者自定义工具，而无需 Anthropic 修改 Claude 的核心代码。
- 例如，你可以用 MCP 添加一个独特的 analyze_my_company_data 工具，这是云端通用模型无法预装的。
模块化：
- 将工具和资源分离到 MCP 服务端，保持模型的轻量化和专注性（推理而非执行）。
安全性：
- 通过 MCP，Anthropic 可以控制 Claude 的权限，避免模型直接访问不受控的外部系统。

澄清你的疑问

“大模型调用本地 MCP 不是模型能力”：
- 严格来说，执行工具或取数据的代码确实运行在 MCP 服务端，不是模型本身。但模型的能力在于如何利用这些外部输入完成任务。
- 就好比人类指挥一个机器人：机器人执行具体动作，但决策和指令来自人类。Claude 的“智能”体现在决策和整合，而 MCP 是它的“手臂”。
“云端模型如何调用本地 MCP”：
- 实际中，Claude 不直接调用本地 MCP。常见模式是：
  - 本地客户端代理：本地运行 MCP，处理工具后将结果发给云端。
  - 云端部署：MCP 服务端也在云端，与 Claude 同环境运行。

总结

MCP 与 Claude 的集成并不是让云端模型直接调用本地服务端，而是通过以下方式实现：

本地代理：本地 MCP 客户端调用服务端，结果上传给云端 Claude。
云端协同：MCP 服务端部署在云端，Claude 直接调用。
这不是模型“自己执行”的能力，而是通过 MCP 扩展了模型的任务处理能力和外部协作能力。MCP 的价值在于让 Claude 从静态知识库变为动态 Agent，而这种扩展正是 AI 发展的方向。

如果你想深入探讨某个模式（例如本地代理的具体实现），我可以进一步提供代码或分析！有什么想法吗？

posted @ 2025-03-17 23:07 ffl 阅读(3383) 评论(0) 收藏举报

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MCP协议想要解决什么问题？

MCP 本机服务端和客户端Python例子

前提条件

MCP 服务端示例 (server.py)

说明

MCP 客户端示例 (client.py)

说明

如何运行

注意事项

示例扩展

为什么服务端参数要指定服务端的 Python 文件？作用是什么？

回答

为什么需要指定服务端的 Python 文件？

具体原因

指定服务端文件的作用

举个例子说明

更深层的设计考虑

总结

这样服务端程序岂不是必须和客户端程序在一台机器上？那么你前面先启动 server.py 岂不是没意义？

回答

问题 1：服务端程序必须和客户端在一台机器上吗？

默认情况：是的

但不限于此：支持远程部署

结论

问题 2：先启动 server.py 岂不是没意义？

为什么我说可以先启动 server.py？

修正建议

综合回答

改进后的理解

远程模式，client 得先连上服务端的某个监听服务，要不然怎么启动服务端程序？

回答

远程模式的核心逻辑

远程模式下的工作流程

示例代码：基于 WebSocket 的远程模式

服务端代码 (server.py)

客户端代码 (client.py)

如何运行

解答你的疑问

扩展：如何自动化启动远程服务端？

总结

为什么 MCP 协议和 AI 有关系，看上去不就是个服务端暴露接口给客户端？

回答

MCP 协议的核心设计与 AI 的关联

1. AI 需要外部工具和数据

2. AI Agent 的崛起

3. 上下文增强（Context Augmentation）

为什么 MCP 不只是“服务端暴露接口”？

1. 专为 AI 优化

2. 安全性与可控性

3. 与 LLM 的集成

MCP 与 AI 的具体联系：一个例子

为什么不像普通的 API？

总结：MCP 与 AI 的关系

MCP 与 Claude 集成

回答

MCP 与 Claude 集成的背景

集成的工作原理

集成示例：Claude 调用 MCP 服务端

服务端代码 (server.py)

Claude 的运行时环境

用户交互示例

具体集成步骤

为什么需要 MCP？

真实世界的应用

注意事项

总结

大模型不是在云端执行么，它调用本地 MCP 执行工具或者取数据，根本不是模型的能力啊？

回答

大模型在云端 vs 本地 MCP 的问题

现状：大模型通常在云端

本地 MCP 的矛盾

如何解决：MCP 的实际运行模式

1. 本地客户端作为中间层

2. 云端 MCP 服务端

3. 混合模式：本地上传 + 云端执行

为什么这仍然是模型能力的扩展？

1. 推理能力的增强

2. 任务执行的代理化

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MCP 服务端示例 (`server.py`)

MCP 客户端示例 (`client.py`)

问题 2：先启动 `server.py` 岂不是没意义？

为什么我说可以先启动 `server.py`？

服务端代码 (`server.py`)

客户端代码 (`client.py`)

服务端代码 (`server.py`)