第三课

MCP 从零实现教程（三）

第三课：让 JSON 自动调用 Tool

目标：实现一个最小版 Tool Dispatcher（工具调度器）

📚 本课目标

学完本课后，你将能够理解：

为什么 MCP 用 JSON 调用 Tool
什么是 Dispatcher（调度器）
如何根据 JSON 自动调用 Python 函数
MCP Tool Call 的核心执行流程

今天仍然不使用任何 MCP SDK。

到本课结束，我们已经拥有一个可以接收 JSON、查找 Tool、执行 Tool、返回结果的 Mini MCP。

📖 第一部分：回顾上一课

上一课我们已经有了：

TOOLS = {
    "add": add,
    "sub": sub,
    "weather": weather
}

我们可以这样调用：

TOOLS["add"](10, 20)

输出：

但是这里有一个问题。

调用的人必须知道：

TOOLS["add"](10, 20)

Python 代码。

如果调用方不是 Python 呢？

例如：

ChatGPT
Claude
Cursor
VS Code
Java
Go
Node.js

怎么办？

大家必须有一种共同语言。

这就是：

JSON。

📖 第二部分：为什么选择 JSON？

假设 AI 想调用：

add(10, 20)

如果发送：

请帮我调用 add

程序无法解析。

但是如果发送：

{
    "tool": "add",
    "args": {
        "a": 10,
        "b": 20
    }
}

程序就知道：

tool = add

参数：

a=10

b=20

所以：

JSON 只是大家共同约定的数据格式。

💻 第三部分：定义调用请求

创建：

request = {
    "tool": "add",
    "args": {
        "a": 10,
        "b": 20
    }
}

是不是非常简单？

💻 第四部分：最简单的 Dispatcher

下面开始写：

tool_name = request["tool"]

args = request["args"]

result = TOOLS[tool_name](**args)

print(result)

注意：

这里出现了一个新知识：

**args

例如：

args = {
    "a": 10,
    "b": 20
}

执行：

add(**args)

Python 自动变成：

add(
    a=10,
    b=20
)

输出：

以后 MCP 所有 Tool 调用，

基本都会看到：

func(**args)

📖 第五部分：封装 Dispatcher

我们不希望每次都写：

tool_name = ...

args = ...

TOOLS[tool_name](...)

所以封装一下：

def dispatch(request):

    tool_name = request["tool"]

    args = request["args"]

    func = TOOLS[tool_name]

    return func(**args)

调用：

result = dispatch(request)

print(result)

输出：

Dispatcher 已经完成。

💻 第六部分：增加错误处理

如果用户输入：

{
    "tool": "abc"
}

怎么办？

程序会报错。

增加判断：

def dispatch(request):

    tool_name = request["tool"]

    if tool_name not in TOOLS:
        raise Exception("Tool 不存在")

    args = request["args"]

    func = TOOLS[tool_name]

    return func(**args)

测试：

request = {
    "tool": "abc",
    "args": {}
}

输出：

Exception: Tool 不存在

是不是更安全了？

💻 第七部分：返回 JSON

真正的 MCP 不会直接：

return 30

而是返回：

{
    "success": true,
    "result": 30
}

修改：

def dispatch(request):

    tool_name = request["tool"]

    if tool_name not in TOOLS:
        return {
            "success": False,
            "error": "Tool 不存在"
        }

    args = request["args"]

    result = TOOLS[tool_name](**args)

    return {
        "success": True,
        "result": result
    }

运行：

print(dispatch(request))

输出：

{
    "success": True,
    "result": 30
}

是不是开始越来越像接口了？

💻 第八部分：完整代码

import inspect

TOOLS = {}


def tool(func):
    TOOLS[func.__name__] = func
    return func


@tool
def add(a: int, b: int):
    return a + b


@tool
def weather(city: str):
    return f"{city} 今天晴天"


def dispatch(request):

    tool_name = request["tool"]

    if tool_name not in TOOLS:
        return {
            "success": False,
            "error": "Tool 不存在"
        }

    args = request["args"]

    result = TOOLS[tool_name](**args)

    return {
        "success": True,
        "result": result
    }


request = {
    "tool": "weather",
    "args": {
        "city": "北京"
    }
}

print(dispatch(request))

输出：

{
    "success": True,
    "result": "北京 今天晴天"
}

📖 第九部分：这和 MCP 到底有什么关系？

现在回头看看。

我们收到：

{
    "tool": "weather",
    "args": {
        "city": "北京"
    }
}

程序做了：

收到 JSON
      │
      ▼
找到 Tool
      │
      ▼
找到 weather()
      │
      ▼
执行 weather(city="北京")
      │
      ▼
返回结果

这就是 MCP Tool Call 的核心流程。

真正的 MCP 比我们多了很多内容：

Tool Schema
参数校验
JSON-RPC 消息格式
流式返回（Streaming）
协议版本
能力发现（Capability Discovery）
错误码规范

但执行工具的核心思想，与我们写的 Dispatcher 是一致的。官方协议就是在这个基础上增加了统一的消息格式和生命周期。(⁠modelcontextprotocol.io)

🧪 本课练习

请新增两个 Tool。

@tool
def multiply(a: int, b: int):
    return a * b


@tool
def hello(name: str):
    return f"你好，{name}"

然后分别构造：

request = {
    "tool": "multiply",
    "args": {
        "a": 6,
        "b": 8
    }
}

以及：

request = {
    "tool": "hello",
    "args": {
        "name": "John"
    }
}

确保：

print(dispatch(request))

都能得到正确结果。

🎯 本课总结

今天我们完成了一个 Mini MCP 的第二个核心模块。

目前已经拥有：

✅ Tool 注册

✅ Tool 元数据

✅ JSON 请求

✅ Dispatcher（工具调度）

✅ JSON 返回结果

你已经可以把它理解为：

JSON
   │
   ▼
Dispatcher
   │
   ▼
Tool Registry
   │
   ▼
Python Function

这就是一个最小可运行的 Tool 调用系统。

➡️ 第四课预告

下一课开始，我们会进入真正的 MCP 协议世界。

我们将实现：

Tool Discovery（工具发现）

也就是客户端发送：

{
    "method": "tools/list"
}

服务器自动返回：

{
    "tools": [
        {
            "name": "add",
            "description": "两个数字相加",
            "parameters": {
                "a": "int",
                "b": "int"
            }
        }
    ]
}

到第四课结束，你会第一次体验到：我们的 Mini MCP 已经能够模拟官方 MCP Server 最重要的能力之一。

posted @ 2026-07-31 17:43 zwx901323 阅读(4) 评论(0) 收藏举报

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