Function Calling：Function Calling技術(shù)逐步成熟，成為大模型與外部系統(tǒng)交互的核心方案。

Agent框架 Tools: 模型作為代理（Agent），動態(tài)選擇工具完成任務，比如langchain的Tool。

一個企業(yè)，面對不同的框架或系統(tǒng)，可能都需要參考他們的協(xié)議，去開發(fā)對應Tool，這其實是一個非常重復的工作。面對這種問題，Anthropic開源了一套MCP協(xié)議（Model Context Protocol），https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol https://modelcontextprotocol.io/introduction 它為連接AI系統(tǒng)與數(shù)據(jù)源提供了一個通用的、開放的標準，用單一協(xié)議取代了碎片化的集成方式。其結(jié)果是，能以更簡單、更可靠的方式讓人工智能系統(tǒng)獲取所需數(shù)據(jù)。

二、架構(gòu)

MCP Hosts：像 Claude Desktop、Cursor這樣的程序，它們通過MCP訪問數(shù)據(jù)。MCP Clients：與服務器保持 1:1 連接的協(xié)議客戶端。MCP Servers：輕量級程序，每個程序都通過標準化的模型上下文協(xié)議公開特定功能。結(jié)合AI模型，以一個Java應用為例，架構(gòu)是這樣：

可以看到傳輸層有兩類：StdioTransportHTTP SSE

三、實現(xiàn)MCP Server

首先看一個最簡單的MCP Server例子：

`import { McpServer, ResourceTemplate } from “@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js”;
import { StdioServerTransport } from “@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js”;
import { z } from “zod”;

// Create an MCP server
const server = new McpServer({
name: “Demo”,
version: “1.0.0”
});

// Add an addition tool
server.tool(
“add”,
“Add two numbers”,
{ a: z.number(), b: z.number() },
async ({ a, b }) => ({
content: [{ type: “text”, text: String(a + b) }]
})
);

async function main() {
// Start receiving messages on stdin and sending messages on stdout
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
}

main();
`

代碼頭部和底部都是一些樣板代碼，主要變化的是在tool這塊，這個聲明了一個做加法的工具。這就是一個最簡單的可運行的Server了。同時也可以使用官方的腳手架，來創(chuàng)建一個完整復雜的Server：

npx @modelcontextprotocol/create-server my-server

3.1 使用SDK從上面代碼可以看到很多模塊都是從@modelcontextprotocol/sdk 這個SDK里導出的。

SDK封裝好了協(xié)議內(nèi)部細節(jié)（JSON-RPC 2.0），包括架構(gòu)分層，開發(fā)者直接寫一些業(yè)務代碼就可以了。https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk MCP服務器可以提供三種主要功能類型：Resources:可以由客戶端讀取的類似文件的數(shù)據(jù)（例如API響應或文件內(nèi)容）Tools:LLM可以調(diào)用的功能（在用戶批準下）Prompts:可幫助用戶完成特定任務的預先編寫的模板Resources和Prompts可以讓客戶端喚起，供用戶選擇，比如用戶所有的筆記，或者最近訂單。

重點在Tools，其他很多客戶端都不支持。

3.2 調(diào)試如果寫好了代碼，怎么調(diào)試這個Server呢？官方提供了一個調(diào)試器：

npx @modelcontextprotocol/inspector

1.連接Server

2.獲取工具

3.執(zhí)行調(diào)試

3.3 在客戶端使用如果運行結(jié)果沒錯，就可以上架到支持MCP協(xié)議的客戶端使用了，比如Claude、Cursor，這里以Cursor為例：

在Cursor Composer中對話，會自動識別這個Tool，并尋求用戶是否調(diào)用

點擊運行，就可以調(diào)用執(zhí)行：

3.4 HTTP SSE類型Server

`import express from “express”;
import { McpServer } from “@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js”;
import { SSEServerTransport } from “@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js”;
import { z } from “zod”;

const server = new McpServer({
name: “demo-sse”,
version: “1.0.0”
});

server.tool(
“exchange”,
“人民幣匯率換算”,
{ rmb: z.number() },
async ({ rmb }) => {
// 使用固定匯率進行演示，實際應該調(diào)用匯率API
const usdRate = 0.14; // 1人民幣約等于0.14美元
const hkdRate = 1.09; // 1人民幣約等于1.09港幣

const usd = (rmb * usdRate).toFixed(2);
const hkd = (rmb * hkdRate).toFixed(2);

return {
content: [{
type: “text”,
text: `${rmb}人民幣等于:\n${usd}美元\n${hkd}港幣`
}]
}
},
);

const app = express();
const sessions: Record = {};

app.get(“/sse”, async (req, res) => {
console.log(`New SSE connection from ${req.ip}`);

const sseTransport = new SSEServerTransport(“/messages”, res);
const sessionId = sseTransport.sessionId;

if (sessionId) {
sessions[sessionId] = { transport: sseTransport, response: res }
}

await server.connect(sseTransport);
});

app.post(“/messages”, async (req, res) => {
const sessionId = req.query.sessionId as string;
const session = sessions[sessionId];

if (!session) {
res.status(404).send(“Session not found”);
return;
}

await session.transport.handlePostMessage(req, res);
});

app.listen(3001);
`

核心的差別在于需要提供一個sse服務，對于Tool基本一樣，但是sse類型就可以部署在服務端了。上架也和command類型相似：

3.5 一個復雜一點的例子操作瀏覽器執(zhí)行自動化流程。可以操作瀏覽器，Cursor秒變Devin。想象一下，寫完代碼，編輯器自動打開瀏覽器預覽效果，然后截圖給視覺模型，發(fā)現(xiàn)樣式不對，自動修改。如果對接好內(nèi)部系統(tǒng)，貼一個需求地址，自動連接瀏覽器，打開網(wǎng)頁，分析需求，分析視覺稿，然后自己寫代碼，對比視覺稿，你就喝杯咖啡，靜靜的看著它工作。3.6 MCP Server資源有很多寫好的Server，可以直接復用。https://github.com/modelcontextprotocol/servers https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md

四、實現(xiàn)MCP Client

一般MCP Host以一個Chat box為入口，對話形式去調(diào)用。

那我們怎么在自己的應用里支持MCP協(xié)議呢？這里需要實現(xiàn)MCP Client。

4.1 配置文件

使用配置文件來標明有哪些MCP Server，以及類型。

const config = [

{

name: 'demo-stdio',

type: 'command',

command: 'node ~/code-open/cursor-toolkits/mcp/build/demo-stdio.js',

isOpen: true

},

{

name: 'weather-stdio',

type: 'command',

command: 'node ~/code-open/cursor-toolkits/mcp/build/weather-stdio.js',

isOpen: true

},

{

name: 'demo-sse',

type: 'sse',

url: 'http://localhost:3001/sse',

isOpen: false

}

];

export default config;

4.2 確認交互形態(tài)

MCP Client主要還是基于LLM，識別到需要調(diào)用外部系統(tǒng)，調(diào)用MCP Server提供的Tool，所以還是以對話為入口，可以方便一點，直接在terminal里對話，使用readline來讀取用戶輸入。大模型可以直接使用openai，Tool的路由直接使用function calling。

4.3 編寫Client

大致的邏輯：1.讀取配置文件，運行所有Server，獲取可用的Tools2.用戶與LLM對話（附帶所有Tools名稱描述，參數(shù)定義）3.LLM識別到要執(zhí)行某個Tool，返回名稱和參數(shù)4.找到對應Server的Tool，調(diào)用執(zhí)行，返回結(jié)果5.把工具執(zhí)行結(jié)果提交給LLM6.LLM返回分析結(jié)果給用戶使用SDK編寫Client代碼

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";

import { StdioClientTransport, StdioServerParameters } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse.js";

import OpenAI from "openai";

import { Tool } from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";

import { ChatCompletionMessageParam } from "openai/resources/chat/completions.js";

import { createInterface } from "readline";

import { homedir } from 'os';

import config from "./mcp-server-config.js";

// 初始化環(huán)境變量

const OPENAI_API_KEY = process.env.OPENAI_API_KEY;

if (!OPENAI_API_KEY) {

throw new Error("OPENAI_API_KEY environment variable is required");

}

interface MCPToolResult {

content: string;

}

interface ServerConfig {

name: string;

type: 'command' | 'sse';

command?: string;

url?: string;

isOpen?: boolean;

}

class MCPClient {

static getOpenServers(): string[] {

return config.filter(cfg => cfg.isOpen).map(cfg => cfg.name);

}

private sessions: Map = new Map();

private transports: Map = new Map();

private openai: OpenAI;

constructor() {

this.openai = new OpenAI({

apiKey: OPENAI_API_KEY

});

}

async connectToServer(serverName: string): Promise {

const serverConfig = config.find(cfg => cfg.name === serverName) as ServerConfig;

if (!serverConfig) {

throw new Error(Server configuration not found for: ${serverName});

}

let transport: StdioClientTransport | SSEClientTransport;

if (serverConfig.type === 'command' && serverConfig.command) {

transport = await this.createCommandTransport(serverConfig.command);

} else if (serverConfig.type === 'sse' && serverConfig.url) {

transport = await this.createSSETransport(serverConfig.url);

} else {

throw new Error(Invalid server configuration for: ${serverName});

}

const client = new Client(

{

name: "mcp-client",

version: "1.0.0"

},

{

capabilities: {

prompts: {},

resources: {},

tools: {}

}

}

);

await client.connect(transport);

this.sessions.set(serverName, client);

this.transports.set(serverName, transport);

// 列出可用工具

const response = await client.listTools();

console.log(`
Connected to server '${serverName}' with tools:`, response.tools.map((tool: Tool) => tool.name));

}

private async createCommandTransport(shell: string): Promise {

const [command, ...shellArgs] = shell.split(' ');

if (!command) {

throw new Error("Invalid shell command");

}

// 處理參數(shù)中的波浪號路徑

const args = shellArgs.map(arg => {

if (arg.startsWith('~/')) {

return arg.replace('~', homedir());

}

return arg;

});

const serverParams: StdioServerParameters = {

command,
args,

env: Object.fromEntries(

Object.entries(process.env).filter(([_, v]) => v !== undefined)

) as Record

};

return new StdioClientTransport(serverParams);

}

private async createSSETransport(url: string): Promise {

return new SSEClientTransport(new URL(url));

}

async processQuery(query: string): Promise {

if (this.sessions.size === 0) {

throw new Error("Not connected to any server");

}

const messages: ChatCompletionMessageParam[] = [

{

`role:

原文轉(zhuǎn)載自：https://mp.weixin.qq.com/s/zYgQEpdUC5C6WSpMXY8cxw

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