go-mcp基础 - 技术栈

工作中用到了mcp服务，本文主要讲解go语言的go-mcp包的使用，是针对于服务端的，开始之前需要简单介绍下什么是mcp，mcp是用来干啥的。

一、简介

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议完整介绍

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MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开放、标准化协议，核心是统一大语言模型（LLM）与外部工具、数据源的交互方式，被称为 AI 世界的 "USB‑C 接口"------ 让不同模型能像插外设一样，即插即用各类工具与数据。

定位与价值

解决的痛点

接口不统一：不同模型（GPT、Claude、DeepSeek 等）调用工具的格式、参数、规则各异，适配成本高。
集成复杂：传统方式需为每个工具 / 数据源单独写适配代码，难以维护。
数据孤岛：模型难以安全、便捷地访问本地文件、数据库、API 等外部资源。

核心价值

标准化：一套协议适配所有模型与工具，降低开发与集成成本。
即插即用：模型可动态发现、调用 MCP 服务端提供的工具，无需预编码。
安全隔离：模型不直接接触敏感数据，由 MCP 服务端统一管控权限。
能力扩展：让模型从 "纯文本生成" 升级为 "可操作外部世界" 的智能体。

二、架构

MCP 的核心架构模式（C/S模式）

MCP 采用客户端‑服务器（Client‑Server）架构，三大核心组件分工明确：

MCP Host（主机 / 宿主）

角色：用户交互入口 + 模型运行环境（如 Cline、Cursor、Claude Desktop、DeepSeek 客户端）。
职责：接收用户输入、展示结果、管理会话、运行 MCP 客户端。

MCP Client（客户端）

角色：Host 与 Server 之间的桥梁。
职责：
- 向 MCP Server 动态发现可用工具（tools/list）。
- 将工具描述、用户请求封装后发给 LLM。
- 解析 LLM 的工具调用指令，转发给 MCP Server。
- 接收 Server 返回的结果，回传给 LLM 生成最终回答。

MCP Server（服务端）

角色：工具 / 资源的提供者与执行者。
核心能力（三大原语）：
- Tools（工具）：可执行函数（如查天气、读文件、SQL 查询、调用 API）Model Context Protocol。
- Resources（资源）：只读数据源（如本地文件、知识库、日志）。
- Prompts（提示词）：预定义的结构化 Prompt 模板。
职责：暴露工具元数据、执行工具调用、返回结果、做权限与安全控制。

三、MCP服务端流程示例

1.输入问题
2.封装 MCP 请求
3.组装Prompt→调用API
4.解析Prompt→判断是否调用Tool
5.需要工具 → 调用 Tool
6.Tool返回结果
7.结果回传给模型
8.生成自然语言回答→封装MCP响应
9.返回 MCP 响应
10.展示最终回答
👤 用户
💻 Client 客户端（Cline）
⚙️ MCP 服务端
🤖 DeepSeek 大模型
🔧 注册的 Tool 工具

注：

模型可以是任何大模型，如GPT、千问、Claude、Gemini等等，博主只是使用了DeepSeek来操作示例；
Client客户端也有很多，如Claude等，博主只是使用了VScode+cline插件的形式。

四、准备工具

需要用到的开发工具：VScode + 项目代码 + DeepSeek账户

VScode安装：VScode下载地址
示例项目代码地址：示例项目demo代码
- 项目中使用了数据库，需要调整数据的用户密码地址等数据，路径：goweb_board/model/db.go
- 创建数据库命令:
  mysql 复制代码
```
CREATE DATABASE `goweb_board`;
```
- 创建数据库后，第一次执行需要初始化数据库代码，修改文件：goweb_board/model/db.go的第46行代码，打开注释运行一次项目，然后在注释即可。原因：写的时候只考虑怎么方便怎么来，没有详细处理数据库这块。
DeepSeek官网注册申请账户：DeepSeek地址
- 点开，注册登录，充值，最小充值金额10元。
- 创建并复制Key，这个key后面会用到配置在cline上。注意：这个key只有在创建的时候可以复制，忘记了，把旧的删除重新创建一个即可。

五、核心代码

go-mcp 中 Prompt、Resource、Tool 核心概念解析：在 go-mcp（MCP 协议的 Go 实现）里，Prompt、Resource、Tool 是构成 MCP 服务的三大核心原语（Primitive），分别对应「引导 AI 思考」「提供只读数据」「执行可操作功能」，三者分工明确且协同工作，共同支撑 AI 完成复杂任务。

使用的go-mcp：go-mcp连接

1.Prompt

给 AI 的「自然语言指令 / 上下文」，引导 AI 理解需求、决策行为。简单理解就是，把输入的内容prompt处理下，然后再提交给大模型理解。

核心特性

纯文本 / 结构化文本（如 JSON），无执行逻辑，仅用于「指导 AI 思考」；
可包含用户需求、角色定义、工具调用规则、对话历史等；
是 AI 的核心输入，决定 AI "怎么想、怎么回复、是否调用工具 / 读取资源"。

代码块示例

注意：详细项目实例请看上面的demo地址

文件路径：goweb_board/prompt/demo.go

golang 复制代码

package prompt

import (
	"context"
	"fmt"
	"github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
	"github.com/mark3labs/mcp-go/server"
)

type Demo struct{}

func DemoInstance() Prompter {
	return Demo{}
}

func (Demo) Prompt() mcp.Prompt {
	return mcp.NewPrompt("greeting",
		mcp.WithPromptDescription("A friendly greeting prompt"),
		mcp.WithArgument("name",
			mcp.ArgumentDescription("Name of the person to greet"),
		),
	)
}

func (Demo) HanderFunc() server.PromptHandlerFunc {
	return func(ctx context.Context, request mcp.GetPromptRequest) (*mcp.GetPromptResult, error) {
		name := request.Params.Arguments["name"]
		if name == "" {
			name = "friend"
		}

		return mcp.NewGetPromptResult(
			"A friendly greeting",
			[]mcp.PromptMessage{
				mcp.NewPromptMessage(
					mcp.RoleAssistant,
					mcp.NewTextContent(fmt.Sprintf("Hello, %s! How can I help you today?", name)),
				),
			},
		), nil
	}
}

2.resource

给 AI 提供的「只读数据源」（文件、知识库、API 结果等），AI 可读取但不能修改。简单理解就是给AI提供仅可查询的一个内置静态的"数据库"

核心特性

只读性：AI 只能读取数据，无法修改 / 删除资源内容；
类型丰富：支持本地文件、数据库查询结果、API 静态响应、知识库片段等；
安全可控：由 MCP 服务端管控访问权限，AI 无需直连敏感数据源。

代码块示例

注意：详细项目实例请看上面的demo地址

文件路径：goweb_board/resource/pc_mid.go

golang 复制代码

package resource

import (
	"context"
	"os"

	"github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
	"github.com/mark3labs/mcp-go/server"
)

type PcMid struct{}

func PcMidInstance() Resourcer {
	return PcMid{}
}

func (pc PcMid) Resource() mcp.Resource {
	return mcp.NewResource(
		"stats://xxx/pc/test.md",
		"pc测试结果",
		mcp.WithResourceDescription("pc测试结果"),
		mcp.WithMIMEType("text/markdown"),
	)
}

func (pc PcMid) HanderFunc() server.ResourceHandlerFunc {
	return func(ctx context.Context, request mcp.ReadResourceRequest) ([]mcp.ResourceContents, error) {
		content, err := os.ReadFile("/xxx/xxx/xxx/test.md")
		if err != nil {
			return nil, err
		}

		return []mcp.ResourceContents{
			mcp.TextResourceContents{
				URI:      "stats://xxx/pc/test.md",
				MIMEType: "text/markdown",
				Text:     string(content),
			},
		}, nil
	}
}

3.tool

给 AI 开放的「可执行功能」，AI 调用后能执行具体操作（查接口、算数据等）。简单理解就是给AI提供的固定规则执行的操作工具。

核心特性

可执行性：绑定具体业务逻辑，调用后会执行操作（调接口、写文件、算数据等）；
参数约束：支持定义入参类型（字符串 / 数字）、必填项、校验规则；
双向交互：可返回执行结果给 AI，也可接收 AI 传递的参数。

代码块示例

注意：详细项目实例请看上面的demo地址

这里只粘贴最小的文件，文件路径：goweb_board/tool/project_delete.go

golang 复制代码

package tool

import (
	"context"
	"goweb_board/service"

	"github.com/mark3labs/mcp-go/mcp"
	"github.com/mark3labs/mcp-go/server"
)

type ProjectDelete struct{}

func ProjectDeleteInstance() Tooler {
	return ProjectDelete{}
}

func (ProjectDelete) Tool() mcp.Tool {
	return mcp.NewTool("delete_project",
		mcp.WithDescription(`
项目管理助手-删除: 根据提供的项目名称删除项目
### 核心功能
根据对话内容整理获取项目名称，对项目进行删除操作（底层实现是逻辑删除）
`),
		mcp.WithString("name", mcp.Description(`
需要删除的项目名称（必传参数）
- 用途：要删除的项目名称
- 示例：
  • "鸿蒙"
- 注意事项：
  名称长度建议不超过30个字符，避免特殊字符（如/|\等）
`)))
}
func (ProjectDelete) HanderFunc() server.ToolHandlerFunc {
	return func(ctx context.Context, request mcp.CallToolRequest) (*mcp.CallToolResult, error) {
		name := checkParams(request, "name")
		var project service.ProjectBatService
		err := project.DeleteProject(name)
		if err != nil {
			return nil, err
		}
		return mcp.NewToolResultText("删除成功"), nil
	}
}

六、使用

运行项目：按照项目的使用文档：README.md，执行命令：go run main.go
配置VSCode的cline
1. 配置大模型
  
  打开cline的设置
  
  这块就用到之前的DeekSeep的Key了
2. 配置stream-http（项目默认使用stream-http，如需sse，请自行调整代码，README.md文档中已写清楚）
  
  点击 MCP Servers 进入配置
  
  选择 Remote Servers，配置Mcp服务
  
  选择 Configure 查看配置结果，开关蓝色，并且显示联通的小点是绿色。表示已经连接到服务，且服务可用。
3. 对话：cline对话框直接沟通即可，比如通过大模型对话修改数据，创建数据等。