MCP 入门完全指南：模型上下文协议详解与实战

哈里谢顿2026-02-08 10:23

更新日期 ：2026 年 2 月
适用读者 ：AI 开发者、LLM 应用构建者、技术决策者
前置知识：了解大语言模型（LLM）、API 调用、JSON 格式

一、什么是 MCP？

MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 于 2024 年底提出并开源的一种标准化协议 ，旨在让大语言模型（如 Claude、GPT、Llama 等）能够安全、高效、结构化地访问外部工具和数据源。

✅ 一句话定义 ：
MCP 是 LLM 与外部世界通信的"通用语言" ，就像 HTTP 之于 Web。

二、为什么需要 MCP？------解决 LLM 的三大痛点

问题 传统方案 MCP 方案
工具碎片化 每个工具需定制集成（如 LangChain 工具） 统一接口，一次接入，多模型可用
上下文污染 工具结果以文本拼接，易混乱 结构化 JSON 响应，模型精准理解
安全性风险 直接暴露 API 密钥或系统命令 通过 MCP Server 隔离，权限可控

🌰 举个例子：

你想让 AI 帮你查天气 + 发邮件 + 查数据库。

  • 无 MCP：需为每个模型写三套工具调用逻辑
  • 有 MCP：只需部署一个 MCP Server，所有支持 MCP 的模型自动获得能力

三、MCP 核心架构

scss 复制代码 
[ LLM (Claude/GPT/Llama) ]
          ↓ (MCP over HTTP/WS)
[ MCP Client (内置在 AI 应用中) ]
          ↓
[ MCP Server (你的后端服务) ]
          ↓
[ 外部工具：数据库 / API / 文件系统 / 自定义函数 ]

关键组件说明：

组件 作用 示例
MCP Server 实现 MCP 协议的服务端 用 Python/Node.js 编写的微服务
MCP Client 模型侧的协议解析器 Anthropic 官方提供，集成在 Claude 中
Tool Definition 工具的元数据描述 JSON Schema 定义输入/输出
Resource 可被模型读取的数据源 如日历事件、文件列表

四、MCP 支持的操作类型

MCP 定义了三种核心操作：

1. Tools（工具） → 执行动作

  • 模型可调用的函数
  • 例如：send_email(), query_database(), create_jira_ticket()

2. Resources（资源） → 读取数据

  • 模型可列出/读取的静态数据
  • 例如：list_files(), get_calendar_events(), read_config()

3. Prompts（提示模板） → 复用指令

  • 预定义的提示词模板
  • 例如：summarize_text, translate_to_chinese

💡 注意 ：截至 2026 年初，Tools 和 Resources 是主流用法，Prompts 尚在实验阶段。

五、动手实践：用 Python 实现一个 MCP Server

我们将创建一个简单的 MCP Server，提供两个功能：

  1. 获取当前时间（Tool）
  2. 列出项目文件（Resource）

步骤 1：安装依赖

复制代码 
pip install fastapi uvicorn pydantic

步骤 2：创建 mcp_server.py

python 复制代码 
# mcp_server.py
from fastapi import FastAPI, Request
from fastapi.responses import JSONResponse
import os
from datetime import datetime
import json

app = FastAPI()

# === MCP 协议核心：处理 LLM 的请求 ===
@app.post("/mcp")
async def handle_mcp_request(request: Request):
    body = await request.json()
    
    # 获取操作类型
    method = body.get("method")
    params = body.get("params", {})
    
    if method == "initialize":
        # 返回服务器支持的能力
        return JSONResponse({
            "jsonrpc": "2.0",
            "id": body.get("id"),
            "result": {
                "protocolVersion": "2024-10-07",
                "capabilities": {
                    "tools": {},
                    "resources": {}
                }
            }
        })
    
    elif method == "list_tools":
        # 声明可用工具
        return JSONResponse({
            "jsonrpc": "2.0",
            "id": body.get("id"),
            "result": [
                {
                    "name": "get_current_time",
                    "description": "获取服务器当前时间",
                    "inputSchema": {
                        "type": "object",
                        "properties": {},
                        "required": []
                    }
                }
            ]
        })
    
    elif method == "call_tool":
        tool_name = params.get("name")
        if tool_name == "get_current_time":
            current_time = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            return JSONResponse({
                "jsonrpc": "2.0",
                "id": body.get("id"),
                "result": {
                    "content": [{"type": "text", "text": f"当前时间是: {current_time}"}],
                    "isError": False
                }
            })
    
    elif method == "list_resources":
        return JSONResponse({
            "jsonrpc": "2.0",
            "id": body.get("id"),
            "result": [
                {"uri": "file://project_files", "name": "项目文件列表"}
            ]
        })
    
    elif method == "read_resource":
        uri = params.get("uri")
        if uri == "file://project_files":
            files = os.listdir(".")
            file_list = "\n".join(files)
            return JSONResponse({
                "jsonrpc": "2.0",
                "id": body.get("id"),
                "result": {
                    "contents": [{"type": "text", "text": file_list}]
                }
            })
    
    # 未知方法
    return JSONResponse({
        "jsonrpc": "2.0",
        "id": body.get("id"),
        "error": {"code": -32601, "message": "Method not found"}
    })

步骤 3：启动服务器

lua 复制代码 
uvicorn mcp_server:app --host 0.0.0.0 --port 8000

现在你的 MCP Server 运行在 http://localhost:8000/mcp

六、如何让 Claude 使用你的 MCP Server？

方法 1：通过 Claude.ai 官网（需企业版）

  1. 登录 claude.ai
  2. 进入 Settings → Developer Settings
  3. 添加 MCP Server URL：http://your-server.com/mcp
  4. Claude 在聊天中会自动发现并使用你的工具！

📌 限制 ：目前仅 Claude Pro/Enterprise 用户 可配置自定义 MCP。

方法 2：通过 API 调用（推荐开发者）

ini 复制代码 
# client_example.py
from anthropic import Anthropic
import requests

client = Anthropic(api_key="your_api_key")

# 构造带 MCP 上下文的消息
response = client.messages.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20260201",
    max_tokens=1024,
    system="你是一个助手，可以使用工具获取信息。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "请告诉我现在的时间，并列出当前目录的文件。"
        }
    ],
    # 关键：附加 MCP 上下文（模拟 MCP Client 行为）
    extra_headers={
        "anthropic-beta": "mcp-2024-10-07"
    },
    # 实际生产中，此步骤由 MCP Client 自动完成
)

⚠️ 注意 ：截至 2026 年 2 月，官方 MCP Client SDK 尚未完全开放 ，但 Anthropic 提供了 mcp 开源库用于构建自己的客户端。

七、MCP 消息格式详解（JSON-RPC 2.0）

MCP 基于 JSON-RPC 2.0 协议，典型请求/响应如下：

请求示例：调用工具

json 复制代码 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "call_tool",
  "params": {
    "name": "get_current_time",
    "arguments": {}
  }
}

响应示例：

json 复制代码 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "当前时间是: 2026-02-08 10:30:45"
      }
    ],
    "isError": false
  }
}

错误响应：

css 复制代码 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "error": {
    "code": -32602,
    "message": "Invalid arguments"
  }
}

八、安全最佳实践

1. 认证与授权

  • 为 MCP Server 添加 API Key 验证
  • 使用 JWT 或 OAuth 2.0 控制访问权限
python 复制代码 
# 在 FastAPI 中添加中间件
@app.middleware("http")
async def verify_api_key(request: Request, call_next):
    key = request.headers.get("x-api-key")
    if key != "your-secret-key":
        return JSONResponse({"error": "Unauthorized"}, status_code=401)
    return await call_next(request)

2. 输入验证

  • 严格校验 call_tool 的参数
  • 防止路径遍历、SQL 注入等攻击

3. 沙箱执行

  • 工具函数在隔离环境中运行
  • 限制文件系统/网络访问权限

九、MCP vs 其他工具调用方案

方案 优点 缺点
MCP 标准化、多模型兼容、安全隔离 生态较新，文档较少
LangChain Tools 生态成熟、插件丰富 绑定 LangChain，迁移成本高
Function Calling (OpenAI) 原生支持、简单易用 仅限 OpenAI 模型
Custom API 完全可控 需为每个模型重复开发

✅ MCP 的最大优势 ：一次开发，多模型复用。

十、真实应用场景

场景 1：企业内部知识库

  • MCP Server 连接 Confluence/Notion
  • 员工问："Q4 营销计划是什么？" → 模型自动检索并总结

场景 2：开发助手

  • MCP Server 集成 Git/GitHub
  • 开发者说："创建一个修复登录 bug 的 PR" → 自动执行 git 命令

场景 3：数据分析

  • MCP Server 连接数据库
  • "上月销售额最高的产品？" → 执行 SQL 并返回图表

十一、学习资源

十二、常见问题（FAQ）

Q1：MCP 支持哪些模型？

  • 官方支持：Claude 3.5+（Sonnet/Opus）
  • 社区适配：通过 MCP Client，理论上可支持任何 LLM

Q2：MCP 是开源的吗？

  • 是！ 协议和参考实现均在 GitHub 开源（Apache 2.0 许可证）

Q3：和 LangChain 冲突吗？

  • 不冲突！可将 MCP Server 作为 LangChain 的 Tool 使用

Q4：性能如何？

  • 单次工具调用延迟 ≈ 网络 RTT + 工具执行时间
  • 建议对高频工具做缓存

十三、总结

MCP 是 LLM 应用开发的"游戏规则改变者" 。

它通过标准化协议，解决了工具集成的碎片化问题，让开发者能一次构建，多处运行。

关键要点回顾：

  1. MCP = LLM 与外部世界的通用接口
  2. 三大能力：Tools（执行）、Resources（读取）、Prompts（模板）
  3. 基于 JSON-RPC 2.0，易于实现
  4. 安全第一：务必做好认证和输入验证
  5. 未来已来：2026 年，MCP 将成为 AI 应用标配

作者 ：AI 架构师
版权声明 ：本文可自由转载，但请保留出处。
GitHub 示例代码 ：github.com/yourname/mc...（虚构）

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