.NET平台MCP - 技术栈

缘起

2025年3月，mcp这个协议突然爆火刷屏，很多大咖纷纷宣传讲解。这个伟大的协议统一了通过自然语言的描述让ai可以自动认识并正确的使用工具的标准，让agent可以更快走进现实。在当前这个协议的应用已经很广泛了，甚至很多agent框架内部可以把一些开发的函数以mcp的形式进行封装，从而更好地实现对工具的智能调用。

交互原理

包含客户端与服务器的概念，用户、Host、客户端、服务器已经工具之间大概的调用关系如下图：
MCP 工具 MCP 服务器 MCP 客户端 MCP 主机用户 MCP 工具 MCP 服务器 MCP 客户端 MCP 主机用户打开 UI / 发送首条请求 Initialize(sessionId, authToken) Initialize(sessionId, capabilities) InitAck(version, supportedTools) GetTools() ToolsList([工具A, 工具B, ...]) 选择需要的工具（如果有客户端过滤） "请告诉我巴黎的天气" BuildMCPPayload(message="请告诉我巴黎的天气") SendMessage(payload) MergePayloadWithMemory() ValidateMCP() BuildPromptFromContext() InvokeLLM(prompt) LLMResponse(assistantMessage=null, toolCall=WeatherAPI(city="Paris")) ExecuteTool(WeatherAPI, {"city":"Paris"}) ToolResult({temp:12, condition:"多云"}) AppendToolResultToContext() Re‑buildPrompt() InvokeLLM(prompt) LLMResponse(assistantMessage="巴黎当前气温 12 °C，天气多云。") ReturnResponse(payload) DeliverMCP(payload) RenderAssistantMessage("巴黎当前气温 12 °C，天气多云。") PersistSessionMemory()

最小实现

作为开发者，其实最常做的应该就是mcp server的开发，用来丰富ai可以实现的能力。

怎么写msp server已经有很多大佬做过分享了，但都是基于大佬们现有的项目。下面我们以.NET 8平台的api做一个最小实现。

使用的依赖

官方依赖包ModelContextProtocol.AspNetCore，需要留意是preview版本，截止到本文时间，最新版为0.7.0 preview。

创建McpTool.cs

c# 复制代码

    [McpServerToolType]
    public class McpTool
    {
        [McpServerTool(Name = "getNow"), Description("Gets the current server time in ISO-8601.")]
        public static string Now() => DateTimeOffset.UtcNow.ToString("O");
        [McpServerTool(Name = "cityWeather"), Description("Weather using a configurable set of descriptors.")]
        public static string GetCityWeather(
            [Description("City name")] string city)
        {
            var choices = Environment.GetEnvironmentVariable("WEATHER_CHOICES") ?? "sunny,rainy,stormy";
            var pick = choices.Split(',')[Random.Shared.Next(0, choices.Split(',').Length)];
            return $"The weather in {city} is {pick}.";
        }
    }

更改Program.cs

c# 复制代码

    builder.Services.AddMcpServer(
        options =>
        {
            options.InitializationTimeout = TimeSpan.FromSeconds(30);
        })
        .WithHttpTransport().WithToolsFromAssembly(typeof(McpTool).Assembly).WithPromptsFromAssembly();
    //其他代码
    var app = builder.Build();
    //其他代码
    app.MapMcp();

可以了。是不是很简单，如果要注入依赖，在参数的地方注入就好了。目前官方包不仅支持工具，还支持prompt。具体可以看官方链接。

一点废话

其实目前的主流ai应用热点，无论是rag、mcp还是skill，全部都是让硅基模仿碳基。或者说因为使用者是碳基，所以越近似碳基越容易找到应用方向，越容易被重视从而获得资金支持。

但是就像中文歌曲很难在保留原有风味的同时体现日系的细腻，很难体现西语的奔放一样，就算同是碳基，基于人脑的不同语言也有迥异的风格与表达效率；换个比喻，就算使用同样的语言，同样的环境，花一天敲代码达到的社会学效应，恐怕与别人花一小时pmp达到的也是迥异的，这取决于不同人的生存策略导致的不同的表达风格。

综上，我认为目前的道路在ai应用场景探索上是对的，但是我相信在ai未来的发展中，必然会有类似向量数据库这样的更适合硅基生命的infra或者技术的涌现。

保持空杯心态，持续学习吧，朋友们。