手把手写一个 MCP Server：从零到能用，只要 30 分钟

手把手写一个 MCP Server：从零到能用，只要 30 分钟（附完整源码）

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为什么要学 MCP Server 开发？

MCP（Model Context Protocol）是当前 AI Agent 生态的事实标准。ChatGPT、Claude、Gemini、VS Code、Cursor 全部支持。你写一个 MCP Server，等于给所有主流 AI 都装上了一个新技能。

今天这篇文章，我带你从 npm init 开始，30 分钟内做出一个真正能用的 PDF 阅读 MCP Server------在 Claude 里说一句"帮我读一下这份 PDF 报告，总结一下核心观点"，它就能自动调用你写的工具读取 PDF、提取文本、搜索关键内容，然后整理结果给你。

前置要求：会写 TypeScript，Node.js >= 20。

Step 1：项目初始化

mkdir mcp-pdf-reader && cd mcp-pdf-reader
npm init -y

安装依赖：

npm install @modelcontextprotocol/sdk pdf-parse
npm install -D typescript @types/node @types/pdf-parse

三个核心包：

• @modelcontextprotocol/sdk：MCP 协议的 TypeScript 实现
• pdf-parse：PDF 文件解析库，提取文本和元数据
• typescript：类型安全

创建 tsconfig.json：

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "ESNext",
    "moduleResolution": "node",
    "outDir": "./build",
    "rootDir": "./src",
    "strict": true,
    "esModuleInterop": true,
    "skipLibCheck": true,
    "declaration": true,
    "sourceMap": true
  },
  "include": ["src/**/*"]
}

更新 package.json，添加几个关键字段：

{
  "type": "module",
  "bin": {
    "mcp-pdf-reader": "./build/index.js"
  },
  "scripts": {
    "build": "tsc && chmod +x build/index.js",
    "watch": "tsc --watch",
    "inspector": "npx @modelcontextprotocol/inspector build/index.js"
  }
}

项目结构就一个文件：

mcp-pdf-reader/
├── src/
│   └── index.ts    ← 全部代码都在这里
├── package.json
└── tsconfig.json

Step 2：创建 MCP Server 骨架

MCP Server 的核心概念只有三个：

原语	干什么	类比
Tool	让 AI 执行操作	函数调用
Resource	给 AI 提供数据	GET 接口
Prompt	预定义的提示模板	快捷指令

今天我们聚焦最常用的 Tool。

创建 src/index.ts，先写骨架：

#!/usr/bin/env node

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import {
  CallToolRequestSchema,
  ListToolsRequestSchema,
} from "@modelcontextprotocol/sdk/types.js";
import fs from "fs";
import path from "path";

// pdf-parse 是 CJS 模块，在 ESM 项目中需要用 createRequire 加载
import { createRequire } from "module";
const require = createRequire(import.meta.url);
const pdf = require("pdf-parse");

// 1. 创建 MCP Server 实例
const server = new Server(
  {
    name: "mcp-pdf-reader",
    version: "1.0.0",
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {},  // 声明这个 Server 提供 Tool 能力
    },
  }
);

// 2. 这里注册工具（下一步实现）

// 3. 启动服务器
async function main() {
  const transport = new StdioServerTransport();
  await server.connect(transport);
  console.error("MCP PDF Reader server running on stdio");
}

main().catch((error) => {
  console.error("Server failed to start:", error);
  process.exit(1);
});

几个关键点：

1. createRequire 兼容处理 ：pdf-parse 是 CJS 模块，ESM 项目直接 import 会报错。用 createRequire 桥接是标准做法，MCP 开发中经常遇到这类兼容问题
2. capabilities: { tools: {} }：告诉 MCP 客户端"我提供 Tool 能力"。如果你还提供 Resource 或 Prompt，也在这里声明
3. console.error ：所有日志必须用 console.error，因为 console.log 会污染 stdio 通信管道（这是新手最容易踩的坑）

Step 3：注册工具------告诉 AI 你能做什么

MCP 的工具注册分两步：列出工具 和 处理调用。

先注册 "列出工具" 的处理器------当 AI 客户端连接时，会问"你有什么工具？"，这个处理器负责回答：

server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
  return {
    tools: [
      {
        name: "read_pdf",
        description: "Read and extract text content from a PDF file",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            file_path: {
              type: "string",
              description: "Path to the PDF file to read",
            },
          },
          required: ["file_path"],
        },
      },
      {
        name: "get_pdf_info",
        description:
          "Get metadata information from a PDF file (title, author, pages, etc.)",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            file_path: {
              type: "string",
              description: "Path to the PDF file to analyze",
            },
          },
          required: ["file_path"],
        },
      },
      {
        name: "search_in_pdf",
        description: "Search for specific text within a PDF file",
        inputSchema: {
          type: "object",
          properties: {
            file_path: {
              type: "string",
              description: "Path to the PDF file to search in",
            },
            search_text: {
              type: "string",
              description: "Text to search for in the PDF",
            },
            case_sensitive: {
              type: "boolean",
              description: "Whether the search should be case sensitive",
              default: false,
            },
          },
          required: ["file_path", "search_text"],
        },
      },
    ],
  };
});

三个工具，覆盖了 PDF 处理的核心场景：

工具	功能	使用场景
read_pdf	提取全文文本	"帮我读一下这份报告"
get_pdf_info	获取元数据	"这个 PDF 多少页？谁写的？"
search_in_pdf	全文搜索	"找一下报告里提到'营收'的地方"

description 写得要具体------Claude 靠描述来决定什么时候调用哪个工具。描述模糊，AI 就会乱调或者不调。

Step 4：实现工具逻辑------AI 调用时实际执行什么

接下来注册"处理调用"的处理器------当 AI 决定调用某个工具时，这里负责执行：

server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
  try {
    const { name, arguments: args } = request.params;

    switch (name) {
      case "read_pdf": {
        const { file_path } = args as { file_path: string };

        // 前置校验：文件是否存在、是否是 PDF
        if (!fs.existsSync(file_path)) {
          return {
            content: [{ type: "text", text: `错误: 文件 ${file_path} 不存在` }],
          };
        }
        if (!file_path.toLowerCase().endsWith(".pdf")) {
          return {
            content: [{ type: "text", text: `错误: ${file_path} 不是PDF文件` }],
          };
        }

        try {
          const dataBuffer = fs.readFileSync(file_path);
          const data = await pdf(dataBuffer);
          return {
            content: [{
              type: "text",
              text: `PDF文件内容 (${data.numpages}页):\n\n${data.text}`,
            }],
          };
        } catch (error) {
          return {
            content: [{
              type: "text",
              text: `读取PDF文件时出错: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`,
            }],
            isError: true,
          };
        }
      }

      case "get_pdf_info": {
        const { file_path } = args as { file_path: string };

        if (!fs.existsSync(file_path)) {
          return {
            content: [{ type: "text", text: `错误: 文件 ${file_path} 不存在` }],
          };
        }

        try {
          const dataBuffer = fs.readFileSync(file_path);
          const data = await pdf(dataBuffer);

          const info = {
            文件路径: file_path,
            文件名: path.basename(file_path),
            文件大小: `${(dataBuffer.length / 1024 / 1024).toFixed(2)} MB`,
            页数: data.numpages,
            标题: data.info?.Title || "未知",
            作者: data.info?.Author || "未知",
            创建者: data.info?.Creator || "未知",
            创建日期: data.info?.CreationDate || "未知",
            文本字符数: data.text.length,
          };

          return {
            content: [{
              type: "text",
              text: `PDF文件信息:\n${JSON.stringify(info, null, 2)}`,
            }],
          };
        } catch (error) {
          return {
            content: [{
              type: "text",
              text: `获取PDF信息时出错: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`,
            }],
            isError: true,
          };
        }
      }

      case "search_in_pdf": {
        const { file_path, search_text, case_sensitive = false } = args as {
          file_path: string;
          search_text: string;
          case_sensitive?: boolean;
        };

        if (!fs.existsSync(file_path)) {
          return {
            content: [{ type: "text", text: `错误: 文件 ${file_path} 不存在` }],
          };
        }

        try {
          const dataBuffer = fs.readFileSync(file_path);
          const data = await pdf(dataBuffer);
          const lines = data.text.split("\n");
          const matches: string[] = [];

          lines.forEach((line: string, index: number) => {
            const lineToCheck = case_sensitive ? line : line.toLowerCase();
            const searchTerm = case_sensitive ? search_text : search_text.toLowerCase();
            if (lineToCheck.includes(searchTerm)) {
              matches.push(`第${index + 1}行: ${line.trim()}`);
            }
          });

          if (matches.length === 0) {
            return {
              content: [{
                type: "text",
                text: `在 ${path.basename(file_path)} 中未找到 "${search_text}"`,
              }],
            };
          }

          // 限制显示前 10 个，避免输出过长
          const display = matches.slice(0, 10);
          const hasMore = matches.length > 10;

          return {
            content: [{
              type: "text",
              text: `找到 ${matches.length} 个匹配项${hasMore ? " (显示前10个)" : ""}:\n\n${display.join("\n")}${hasMore ? "\n\n...(还有更多结果)" : ""}`,
            }],
          };
        } catch (error) {
          return {
            content: [{
              type: "text",
              text: `搜索PDF内容时出错: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`,
            }],
            isError: true,
          };
        }
      }

      default:
        return {
          content: [{ type: "text", text: `未知工具: ${name}` }],
          isError: true,
        };
    }
  } catch (error) {
    return {
      content: [{
        type: "text",
        text: `执行工具时发生错误: ${error instanceof Error ? error.message : String(error)}`,
      }],
      isError: true,
    };
  }
});

代码不复杂，但有几个值得注意的模式：

1. 前置校验：每个工具都先检查文件是否存在、格式是否正确。不要让错误在深层才暴露
2. isError: true：告诉 AI "这个调用失败了"。AI 会根据错误信息决定是重试还是换策略
3. 结果截断：搜索结果限制 10 条。MCP 返回的内容会占用 AI 的上下文窗口，返回太多会挤压 AI 的思考空间
4. 错误信息要对人友好：这些错误文本是 AI 看的，它会直接转述给用户。写"文件不存在"比写"ENOENT"有用得多

构建：

npm run build

Step 5：调试和测试

MCP 官方提供了一个调试神器：MCP Inspector。

npx @modelcontextprotocol/inspector build/index.js

浏览器会自动打开 http://localhost:6274，你可以：

• 看到注册的所有 Tools
• 手动填参数测试每个 Tool
• 实时查看请求/响应的 JSON
• 检查错误信息

Step 6：接入 AI 客户端

Claude Desktop

编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "pdf-reader": {
      "command": "node",
      "args": ["/你的绝对路径/mcp-pdf-reader/build/index.js"]
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add pdf-reader node /你的绝对路径/mcp-pdf-reader/build/index.js

Cursor

在设置中找到 MCP，添加同样的配置。

接入后，你可以这样和 AI 对话：

• "帮我读一下 ~/Documents/report.pdf，总结核心观点"
• "这份 PDF 有多少页？作者是谁？"
• "在这份 PDF 里搜一下'营收增长'相关的内容"

踩坑指南：5 个最常见的错误

坑 1：console.log 导致通信失败

// ❌ 这会破坏 stdio 管道
console.log("Server started");

// ✅ 所有日志用 stderr
console.error("Server started");

MCP 通过 stdout 传输 JSON-RPC 消息，你往 stdout 写任何非 JSON-RPC 内容都会导致通信失败。

坑 2：ESM 和 CJS 模块混用

// ❌ 在 ESM 项目中直接 import CJS 模块会报错
import pdf from "pdf-parse";

// ✅ 用 createRequire 桥接
import { createRequire } from "module";
const require = createRequire(import.meta.url);
const pdf = require("pdf-parse");

很多 Node.js 库还没迁移到 ESM。createRequire 是官方推荐的兼容方案。

坑 3：配置文件用了相对路径

// ❌ 不可靠
{ "args": ["./build/index.js"] }

// ✅ 绝对路径
{ "args": ["/Users/you/projects/mcp-pdf-reader/build/index.js"] }

坑 4：Tool 描述写得太笼统

// ❌ AI 不知道什么时候该调用你
{ name: "read", description: "读取文件" }

// ✅ 明确描述
{ name: "read_pdf", description: "Read and extract text content from a PDF file" }

坑 5：修改代码后忘了重新构建

开发阶段建议用 tsx 直接运行，免去构建步骤：

{
  "mcpServers": {
    "pdf-reader": {
      "command": "npx",
      "args": ["tsx", "/path/to/mcp-pdf-reader/src/index.ts"]
    }
  }
}

发布到 npm

package.json 里已经配好了 bin 字段，直接发：

npm publish --access public

发布后一行配置就能用：

{
  "mcpServers": {
    "pdf-reader": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-pdf-reader"]
    }
  }
}

完整代码

本文所有代码已开源：github.com/DonChengChe...

你学到了什么	关键点
MCP Server 基础架构	Server + StdioTransport + capabilities 声明
Tool 注册	ListToolsRequestSchema 列出 + CallToolRequestSchema 处理
输入输出规范	inputSchema 定义参数，content + isError 返回结果
ESM 兼容	createRequire 桥接 CJS 模块
调试方法	MCP Inspector（localhost:6274）
接入 AI 客户端	claude_desktop_config.json / claude mcp add

整个过程的学习曲线非常平缓------如果你会写 Express 路由，你就会写 MCP Server。

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完整源码：github.com/DonChengChe...

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