【总结】MCP：模型上下文协议

[1 前言](#1 前言)

[2 MCP server 和我们常听到的服务器 server有什么区别？](#2 MCP server 和我们常听到的服务器 server有什么区别？)

[3 使用cline演示查询天气的MCP server](#3 使用cline演示查询天气的MCP server)

[4 Cline中配置weather 服务，并聊天验证](#4 Cline中配置weather 服务，并聊天验证)

[5 总结](#5 总结)

1 前言

在学习MCP具体知识之前，我们需要了解下什么是 MCP server 以及 MCP host

角色	简单理解	核心职责	典型例子
MCP Host	AI应用的"躯干"	用户直接交互的AI应用，是整个系统的控制中心，负责协调和管理所有连接。	Claude桌面版、VS Code中Cline、Cursor等IDE或聊天工具。
MCP Server	外接的"技能卡"	提供特定功能的轻量级程序，如访问本地文件、查询数据库或调用第三方API。	文件系统服务器、GitHub服务器、Slack服务器、Browserbase服务器。

本文的介绍选择的MCP host是vscode中的插件 Cline

插件安装完成之后，打开配置图标，会让配置模型，我配置的是deepseek,

2 MCP server 和我们常听到的服务器 server有什么区别？

**服务器 server：**比如我们大考google的网站，我们访问的是google的服务器。

**MCP server：**可以是使用node.js以及python写的程序文件，只不过这个程序的执行遵循MCP协议的。

MCP server，其实不是我我们所理解的server, 我们可以将其看成我们手机里的应用，每个应用可以完成不同的功能

进一步看来，MCP server 其实就是一个工具tool的集合

3 使用cline演示查询天气的MCP server

python 复制代码

在此之前需要使用uv创建个项目：uv init weather

创建虚拟环境：uv venv

激活虚拟环境：.venv/script/activate

装包：uv add "mcp[cli]" httpx

使用vscode打开创建的项目

编写【weather.py】

python 复制代码

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)

def main():
    # Initialize and run the server
    mcp.run(transport="stdio")


if __name__ == "__main__":
    main()

运行该脚本文件：上述脚本文件就是我们所写的MCP server

python 复制代码

uv run weather.py

4 Cline中配置weather 服务，并聊天验证

打开配置，打开cline_mcp_settings.json文件，输入以下内容：

javascript 复制代码

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "disabled": false,
      "timeout": 60,
      "type": "stdio",
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "D:/MCP_projects/weather",
        "run",
        "weather.py"
      ]
    }
  }
}

【验证】

5 总结

这边给出一张我特别喜欢的图，给出MCP server, MCP host（本文选的是Cline）以及模型之间的交互的过程