第 6 章：MCP 服务器介绍与接入

MCP 让 Agent 用统一方式发现和调用外部能力。电商 IT 工程师在维护 Agent 工具时，也需要查询官方配置与接口资料。本章先用公开文档检索服务完成一次连接、调用和结果核对，再理解同样的接入机制怎样用于业务系统。

Agent 要查询文档或业务系统，需要知道有哪些能力、输入什么参数、怎样调用、结果是什么。MCP，即 Model Context Protocol，为这些交互提供共同的协议。

例如，文档服务可以提供"搜索文档"和"读取页面"两个工具。Agent 根据用户问题选择工具，提交参数，取得结果后再组织回答。

MCP 服务器是一段提供能力的程序，可以在本机运行，也可以作为远程服务运行。"服务器"不一定指一台单独购买的电脑。MCP 架构说明

一次工具调用可以理解为：

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用户提出问题 → Agent 选择工具 → MCP 客户端发送参数
→ MCP 服务执行操作 → 返回结果 → Agent 整理回答

普通业务 API 已经能够查询订单或库存。增加 MCP 时，可以保留这些接口，用适配程序把所需能力作为 MCP 工具提供给 Agent。

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Codex → MCP 服务 → 已有业务 API → 数据库

这只是关系示意。把一个 FastAPI 网页地址或数据库连接串填入 MCP 配置，不能自动完成适配。服务必须实现客户端支持的 MCP 协议，并明确工具参数和返回结果。

工具用于执行操作，资源用于提供可读取的内容，提示模板用于提供可复用的交互模板。服务可以提供其中一部分，客户端也可能只展示部分能力。本章关注工具调用。MCP 能力说明

Skill 可以要求先搜索、再读原文、最后附上来源；MCP 提供实际搜索和读取能力。技能也可以只使用本地工具，不必依赖 MCP。

模型凭据、MCP 服务凭据与业务系统权限分别配置。模型接入成功不会自动授予其他系统的访问权。

方式	工作方式	需要准备
STDIO	客户端启动程序，通过标准输入输出通信	启动命令、解释器、参数与所需环境变量
Streamable HTTP	客户端访问运行中的 MCP 端点	服务地址、网络连接与所需认证

STDIO 常用于本机工具；HTTP 常用于共享服务，也可以连接本机监听的端口。使用哪种方式取决于服务实现，不能只改配置中的类型名称。Codex MCP 配置

服务运行位置与客户端运行位置要分清。localhost 指执行连接的环境本身；云端运行环境中的 localhost 不会指向自己的电脑。

OpenAI Docs MCP 提供官方文档检索和页面读取，地址为 https://developers.openai.com/mcp。它用于查询文档，不代替用户调用模型 API。官方接入说明

在终端中执行：

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codex mcp add openaiDeveloperDocs --url https://developers.openai.com/mcp
codex mcp list

也可以在实际生效的 config.toml 中添加以下段落：

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[mcp_servers.openaiDeveloperDocs]
url = "https://developers.openai.com/mcp"

两种方式选一种即可。保留原来的模型配置，已有同名段落时合并修改，避免重复配置。重新打开客户端，在支持该命令的 Codex CLI 会话中用 /mcp 查看活动服务。

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请使用 OpenAI 文档 MCP 查询 Codex 如何发现和调用本地 Skills。
先搜索，再读取相关原文，用中文解释，并附上对应官方链接。
不要修改本地配置。服务不可用时说明错误，不用记忆中的回答替代查询结果。

能在列表中看到名称，只能说明已经配置。需要继续观察连接状态、实际调用和回答依据。工具名称以服务返回的列表为准，不凭空假设名称。

在当前客户端的连接器或 MCP 入口查看可用服务。已有连接器按界面安装和授权；自定义入口按要求填写地址，或提供本地服务启动命令。WorkBuddy 连接器说明

WorkBuddy 连接器包与 Codex 的 TOML 配置属于不同格式。若入口要求完整连接器包，应按其规范准备，不能直接上传 Codex 配置文件。

连接后同样检查工具列表、调用记录和回答依据。不同客户端的入口可以不同，但"连接到什么服务、调用了什么工具、返回什么结果"这三个问题相同。

对于写入类操作，服务端仍需检查权限与业务状态。Skill 中的操作说明不能替代服务端授权。项目实战篇将使用已有 Python 程序、业务 API 和数据库进一步说明这一关系。

下一章认识 Skills，学习把任务步骤、规则与资源整理成可复用的方法。