【MCP 实战1】基础概念

目录

• 1. 什么是 MCP (Model Context Protocol)
  • MCP 简介
  • MCP 的价值
  • MCP 的架构组件
    • 1. Client (客户端)
    • 2. Transport (传输层)
    • 3. Server (服务器)
• 2. MCP 的核心概念
  • Tools (工具)
  • Resources (资源)
  • Prompts (提示)
• 3. OpenSearch MCP Server 项目概览
  • 核心功能
  • 项目结构
• 4. MCP 的应用场景
  • 数据库集成
  • 文件系统访问
  • API 集成
  • 开发工具集成
• 5. 为什么选择 OpenSearch 作为示例
  • OpenSearch 的优势
• 6. 下一步

1. 什么是 MCP (Model Context Protocol)

MCP 简介

Model Context Protocol (MCP) 是一个开放标准协议，旨在让 AI 助手能够安全地访问外部数据源和工具。它解决了 AI 模型需要与外部系统交互的核心问题。

MCP 的价值

• 标准化接口：为 AI 与外部系统的交互提供统一标准
• 安全性：提供受控的访问机制，确保数据安全
• 可扩展性：支持多种数据源和工具的集成
• 互操作性：不同的 AI 客户端可以使用同一个 MCP 服务器

MCP 的架构组件

┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
│             │    │             │    │             │
│   Client    │◄──►│ Transport   │◄──►│   Server    │
│             │    │             │    │             │
└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
     │                    │                    │
     │                    │                    │
     v                    v                    v
Claude Desktop/Cursor  SSE/Stdio          Your MCP Server
     │                                         │
     │                                         │
     v                                         v
   用户交互                                 外部系统集成 (数据库、API、文件等)
                                      

1. Client (客户端)

• 作用：AI agent 访问 MCP server，如 Claude Desktop、Cursor 等
• 职责：发送用户请求，处理服务器响应

2. Transport (传输层)

• 作用：客户端与服务器之间的通信机制
• 官方标准协议：
  • Stdio：标准输入输出，适合本地应用和进程通信
  • Streamable HTTP：使用 HTTP POST + 可选 SSE 流，适合 Web 应用和远程通信
• 自定义传输：
  • MCP 官方支持自定义传输实现
  • 需要遵循官方 Transport 接口规范
  • 用于特殊网络协议、专用通信通道等场景
• 注意：SSE 作为独立传输在 2024-11-05 版本后已弃用

3. Server (服务器)

• 作用：实际执行工具调用和数据访问的后端服务
• 职责：
  • 定义可用的工具 (Tools)
  • 提供数据资源 (Resources)
  • 处理客户端请求
  • 与外部系统交互

2. MCP 的核心概念

Tools (工具)

# 示例：一个简单的计算器工具
@mcp.tool(description="Add two numbers")
async def add_numbers(a: int, b: int) -> list[TextContent]:
    """Add two numbers and return the result."""
    result = a + b
    return [TextContent(type="text", text=str(result))]

Resources (资源)

# 示例：文件资源
@mcp.resource("file://{path}")
async def read_file(path: str) -> str:
    """Read file content."""
    with open(path, 'r') as f:
        return f.read()

Prompts (提示)

# 示例：预定义提示模板
@mcp.prompt("analyze-data")
async def analyze_data_prompt(data_type: str) -> str:
    """Generate analysis prompt for specific data type."""
    return f"Please analyze this {data_type} data and provide insights."

3. OpenSearch MCP Server 项目概览

我们将要学习的项目是一个完整的 OpenSearch MCP Server，通过 MCP tools 使它提供以下功能：

核心功能

• 索引管理：列出索引、获取索引映射和设置
• 集群管理：获取集群健康状态和统计信息
• 文档操作：搜索文档

项目结构

opensearch-mcp-server/
├── src/
│   └── opensearch_mcp_server/
│       ├── __init__.py
│       ├── server.py              # 主服务器文件
│       ├── opensearch_client.py   # OpenSearch 客户端
│       └── tools/                 # 工具模块
│           ├── __init__.py
│           ├── cluster.py         # 集群管理工具
│           ├── document.py        # 文档操作工具
│           └── index.py           # 索引管理工具
├── pyproject.toml                 # 项目配置
├── README.md                      # 项目说明
└── test_opensearch.py            # 测试文件

4. MCP 的应用场景

数据库集成

• 让 AI 能够查询数据库
• 执行数据分析任务
• 生成报表和洞察

文件系统访问

• 读取和写入文件
• 搜索文件内容
• 管理文档和代码

API 集成

• 调用第三方 API
• 数据同步和转换
• 自动化工作流程

开发工具集成

• 代码分析和重构
• 项目管理
• CI/CD 流程集成

5. 为什么选择 OpenSearch 作为示例

OpenSearch 的优势

1. 开源搜索引擎：免费且功能强大
2. 丰富的 API：提供完整的 REST API
3. 实用性强：企业级搜索和分析平台
4. 学习价值高：涵盖了 MCP 的核心概念

6. 下一步

在接下来的教程中，我们将：

1. 搭建开发环境
2. 从简单的 Hello World 开始
3. 逐步构建完整的 OpenSearch MCP Server
4. 学习测试、部署和最佳实践

让我们开始这个激动人心的 MCP 开发之旅！

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提示：建议你先阅读 MCP 官方文档 来获得更深入的理解。