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本文将深入探讨 MCP（Model Context Protocol）开发的方方面面，通过实际案例和详细讲解，帮助开发者快速掌握 MCP 开发的核心要点和技巧。从基础的开发环境搭建，到 MCP Server 的设计与实现，再到与 AI 模型的集成和调优，我们将一一进行实践和解析，助力开发者在 AI 与外部资源集成领域开启新的篇章。
一、开发环境搭建
在开始 MCP 开发之前，需要先搭建好开发环境。以下是一些常见的开发环境要求和推荐的配置：
- 操作系统 ：支持 Windows、macOS 和 Linux 等主流操作系统。
- 编程语言 ：目前有多种编程语言可以用于 MCP 开发，如 Python、.NET 等。Python 因其简洁易懂的语法和丰富的库支持，是许多开发者的首选。
- 网络环境 ：确保开发环境中网络连接稳定，以便能够顺利下载所需的依赖库和工具，以及与外部 API 进行通信。
以 Python 开发环境为例，需要先安装 Python 解释器，推荐使用 Python 3.6 或更高版本。可以通过官方网址 www.python.org/ 下载安装包并进行安装。安装完成后，验证 Python 是否安装成功，可在终端或命令行输入 python --version 或 python3 --version，若显示出对应的版本号，则表示安装成功。
接下来，需要安装一些常用的开发工具和库，如代码编辑器 VS Code，以及用于项目依赖管理的 pip 工具等。VS Code 提供了丰富的插件和便捷的功能，能够显著提升开发效率。pip 工具则可以帮助我们方便地安装和管理 Python 的第三方库。
二、开发一个简单的 MCP Server
1. 创建项目结构
首先创建一个项目文件夹，例如 "mcp-weather-server"，并在其中创建以下文件和文件夹：
bash
mcp-weather-server/
├── main.py # 主程序入口
├── requirements.txt # 项目依赖文件
└── mcp/ # MCP 相关代码文件夹
├── __init__.py
├── server.py # MCP Server 实现代码
└── tools.py # 工具函数实现代码这样的项目结构有助于保持代码的组织性和可维护性，方便后续的开发和扩展。
2. 编写 MCP Server 代码
在 mcp/server.py 文件中，我们将使用 FastMCP 库来创建一个简单的 MCP Server。FastMCP 是一个基于 Python 的轻量级 MCP Server 框架，它提供了便捷的方式来定义和管理工具函数，使得开发过程更加高效。
python
from typing import Any
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("weather")
# Constants
NWS_API_BASE = "https://api.weather.gov"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"
async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None:
"""Make a request to the NWS API with proper error handling."""
headers = {
"User-Agent": USER_AGENT,
"Accept": "application/geo+json"
}
async with httpx.AsyncClient() as client:
try:
response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
response.raise_for_status()
return response.json()
except Exception:
return None
def format_alert(feature: dict) -> str:
"""Format an alert feature into a readable string."""
props = feature["properties"]
return f"""
Event: {props.get('event', 'Unknown')}
Area: {props.get('areaDesc', 'Unknown')}
Severity: {props.get('severity', 'Unknown')}
Description: {props.get('description', 'No description available')}
Instructions: {props.get('instruction', 'No specific instructions provided')}
"""
@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
"""Get weather alerts for a US state.
Args:
state: Two-letter US state code (e.g. CA, NY)
"""
url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
data = await make_nws_request(url)
if not data or "features" not in data:
return "Unable to fetch alerts or no alerts found."
if not data["features"]:
return "No active alerts for this state."
alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]]
return "\n---\n".join(alerts)
@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
"""Get weather forecast for a location.
Args:
latitude: Latitude of the location
longitude: Longitude of the location
"""
# First get the forecast grid endpoint
points_url = f"{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}"
points_data = await make_nws_request(points_url)
if not points_data:
return "Unable to fetch forecast data for this location."
# Get the forecast URL from the points response
forecast_url = points_data["properties"]["forecast"]
forecast_data = await make_nws_request(forecast_url)
if not forecast_data:
return "Unable to fetch detailed forecast."
# Format the periods into a readable forecast
periods = forecast_data["properties"]["periods"]
forecasts = []
for period in periods[:5]: # Only show next 5 periods
forecast = f"""
{period['name']}:
Temperature: {period['temperature']}°{period['temperatureUnit']}
Wind: {period['windSpeed']} {period['windDirection']}
Forecast: {period['detailedForecast']}
"""
forecasts.append(forecast)
return "\n---\n".join(forecasts)
if __name__ == "__main__":
# Initialize and run the server
mcp.run(transport='stdio')在上述代码中，我们首先导入了所需的库和模块，包括 FastMCP、httpx 等。然后，创建了一个 FastMCP 实例，并定义了两个工具函数 get_alerts 和 get_forecast，分别用于获取美国某个州的天气警报和某个地理位置的天气预报。在工具函数中，我们通过调用 NWS（美国国家气象局）API 来获取相应的天气数据，并将其格式化为可读的字符串返回。
3. 运行 MCP Server
在项目根目录下创建 requirements.txt 文件，添加以下内容：
fastmcp
httpx然后，在终端或命令行中运行以下命令来安装项目依赖：
pip install -r requirements.txt安装完成后，运行 main.py 文件启动 MCP Server：
css
python main.py此时，MCP Server 将开始监听客户端的连接和请求。
三、开发 MCP Client 并与 AI 模型集成
1. 创建 MCP Client
以下是一个使用 Python 编写的简单 MCP Client 示例，它连接到我们刚刚创建的 MCP Server，并调用其提供的工具函数：
python
import asyncio
from mcp.client.client import MCPClient
async def main():
# 创建 MCP Client 实例
client = MCPClient()
# 连接到 MCP Server
await client.connect('stdio')
# 获取可用的工具列表
tools = await client.list_tools()
print("Available tools:", tools)
# 调用 get_alerts 工具
result = await client.invoke_tool('get_alerts', state='CA')
print("Weather alerts in CA:")
print(result)
# 调用 get_forecast 工具
result = await client.invoke_tool('get_forecast', latitude=37.7749, longitude=-122.4194)
print("Weather forecast for San Francisco:")
print(result)
# 断开连接
await client.disconnect()
# 运行主函数
asyncio.run(main())在该示例中，我们首先创建了一个 MCPClient 实例，并连接到 MCP Server。然后，获取 Server 提供的工具列表，并调用 get_alerts 和 get_forecast 工具函数，传入相应的参数以获取天气警报和天气预报信息。最后，断开与 Server 的连接。
2. 与 AI 模型集成
为了将 MCP 与 AI 模型集成，我们可以使用一些流行的 AI 框架和库，如 OpenAI 的 Python 库等。以下是一个简单的示例，展示了如何将 MCP Client 与 OpenAI 的 ChatGPT 模型集成：
python
import openai
import asyncio
from mcp.client.client import MCPClient
# 初始化 OpenAI API 客户端
openai.api_key = 'your_openai_api_key'
async def main():
# 创建 MCP Client 实例
client = MCPClient()
# 连接到 MCP Server
await client.connect('stdio')
# 获取可用的工具列表
tools = await client.list_tools()
print("Available tools:", tools)
# 定义一个函数，用于调用 MCP 工具
async def call_mcp_tool(tool_name, **kwargs):
return await client.invoke_tool(tool_name, **kwargs)
# 使用 OpenAI 的 ChatCompletion API
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that can use MCP tools to answer questions."},
{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}
],
functions=[
{
"name": "get_forecast",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"latitude": {"type": "number"},
"longitude": {"type": "number"}
},
"required": ["latitude", "longitude"]
}
}
],
function_call={"name": "get_forecast"}
)
# 检查是否需要调用 MCP 工具
if response.choices[0].finish_reason == "function_call":
# 调用 MCP 工具
tool_name = response.choices[0].message.function_call.name
tool_args = response.choices[0].message.function_call.arguments
tool_result = await call_mcp_tool(tool_name, **tool_args)
# 将工具结果作为新的消息发送给模型
second_response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that can use MCP tools to answer questions."},
{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"},
{"role": "assistant", "content": None, "function_call": {
"name": tool_name,
"arguments": tool_args
}},
{"role": "function", "name": tool_name, "content": tool_result}
]
)
# 输出最终回答
print(second_response.choices[0].message.content)
# 断开连接
await client.disconnect()
# 运行主函数
asyncio.run(main())在这个示例中，我们通过 OpenAI 的 ChatCompletion API 发送消息，并指定了一个函数调用的参数。当模型返回一个函数调用请求时，我们通过 MCP Client 调用相应的 MCP 工具，并将工具结果作为新的消息发送回模型，以获取最终的回答。这样，AI 模型就可以借助 MCP 的能力，访问外部的天气数据，并生成更准确、更有用的回复。
四、调试与测试
在开发 MCP 项目的过程中，调试和测试是非常重要的环节，以确保 MCP Server 和 Client 的正确性和稳定性，以及与 AI 模型的协同工作效果。
1. 调试 MCP Server
可以使用一些专门的调试工具和方法来调试 MCP Server。例如，在 Python 中，可以使用 pdb 模块来进行断点调试，设置断点以检查代码的执行流程和变量的值。此外，还可以通过查看 Server 的日志输出来定位问题和跟踪错误。FastMCP 提供了内置的日志功能，可以通过配置日志级别和输出方式来获取详细的调试信息。
2. 测试 MCP Client
对于 MCP Client，可以编写单元测试和集成测试来验证其功能和性能。可以使用 Python 的 unittest 或 pytest 框架来编写测试用例，模拟不同的场景和输入，检查 Client 是否能够正确地连接到 Server、调用工具函数以及处理返回的结果。同时，还可以测试 Client 在异常情况下的表现，如网络中断、Server 无响应等，以确保 Client 的健壮性和可靠性。
3. 测试与 AI 模型的集成
在将 MCP 与 AI 模型集成后，需要进行全面的测试以评估整个系统的性能和效果。可以使用一些基准测试数据集或自定义的测试用例，向模型发送各种问题和任务，观察其是否能够正确地调用 MCP 工具并生成符合预期的回答。此外，还可以通过调整模型的参数和配置，如温度、最大令牌数等，来优化其性能和回答质量。同时，要注意测试系统的响应时间和吞吐量，以确保其能够满足实际应用的需求。
五、总结
通过本文的详细介绍和实践，我们对 MCP 开发有了一个全面的认识和理解。从开发环境的搭建，到 MCP Server 和 Client 的开发，再到与 AI 模型的集成和实际应用场景的探讨，我们逐步掌握了 MCP 开发的核心技术和方法。在未来的开发实践中，我们可以不断探索和创新，充分利用 MCP 的优势，为 AI 应用的发展和创新做出贡献。