模型上下文协议 (MCP) 深入探讨
从头开始构建您的第一个 MCP 服务器。 通过 Python 和 TypeScript 实践示例来学习 Anthropic 的模型上下文协议。 使用 OpenAI、Google 和 Microsoft 采用的开放标准将 AI 代理连接到true实的 API、数据库和工具。
- MIT
- 更新于 2026-05-15
Headroom: Compress LLM Inputs by 60-95% • Persistent Memory for AI Coding Agents in 2026
简介：为什么 MCP 是 2026 年开发者最明智的选择如果您仍在为每个 LLM 和每个工具编写自定义集成代码，那么您将在 2026 年完成 2025 年的工作。2024 年 11 月，Anthropic 悄然发布了模型上下文协议（MCP）。 六个月后，它已成为人工智能基础设施中采用最快的开放标准。 OpenAI、Google DeepMind 和微软都承诺提供原生支持。 社区构建了 10,000 多个 MCP 服务器。 官方 Python 和 JavaScript SDK 的每周下载量超过 2000 万。然后在 2025 年 12 月，Linux 基金会成立了Agentic AI 基金会来独立管理 MCP。 它不再是 Anthropic 的协议。 这是行业的协议。本指南不是高级概述。 您将编写一个true正的生产级 MCP 服务器，用于监视网站运行状况和 SSL 证书，然后将其连接到 Claude Desktop、Cursor 和 VS Code Copilot 代理模式。 最后，您将拥有一个可以为您自己的 API 进行扩展并立即部署的工作工具。—＃＃ 目录1. MCP 实际上是什么（以及它不是什么） #
- 架构：主机、客户端和服务器如何对话
- 5 分钟开发环境
- 动手：构建 SiteMonitor MCP 服务器
- 连接到 Claude 桌面、光标和 VS Code
- 升级：资源、提示和 HTTP/SSE 传输
- 安全和生产强化
- MCP 生态系统备忘单：立即尝试 15 台服务器
- 常见问题解答—
1. MCP 实际上是什么（以及它不是什么）### M×N 问题在 MCP 之前，将法学硕士与外部工具集成是一场组合噩梦：- M LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Google、Meta、Mistral…） #
- N 外部工具（GitHub、Postgres、Slack、Stripe、Salesforce…）
- 每双的定制胶水代码MCP 将其折叠为 M + N：- 工具作者通过 MCP（服务器）公开一次
- LLM 供应商实施一个 MCP 客户端
- 一切都协同工作将其视为 USB-C for AI：任何模型都可以用来插入任何数据源或工具的单一标准化端口。### MCP 不是什么| Misconception | Reality | |—————
|———
| | A new AI model | No—it’s a protocol, not a model | | A replacement for Function Calling | No—MCP standardizes how tools are exposed; Function Calling is how models invoke them. They stack together. | | Only for Claude | No—OpenAI, Google, Microsoft, Cursor, Zed, Sourcegraph all support it | | Anthropic-proprietary | No—governed by the Linux Foundation since Dec 2025 |### 谁支持 MCP（2026 年 5 月）| Platform | Support Level | Notes | |———-
|—————
|——-
| | Claude Desktop / Claude Code | Native | Reference implementation | | ChatGPT | Full (Dev Mode) | Read/write, Plus/Pro tiers since Sept 2025 | | Google Gemini | Confirmed | DeepMind CEO announced roadmap | | Cursor / Windsurf / Zed | Supported | AI-native IDEs | | VS Code Copilot Agent Mode | Native | v1.99+ | | Sourcegraph Cody | Enterprise | Enterprise MCP adoption |—
2. 架构：主机、客户端和服务器如何对话MCP 通过两种传输选项在 JSON-RPC 2.0 上运行。 四个概念涵盖了现实世界 90% 的用法。### 四个概念```` #
┌──────────────────────────────────────────────────────┐ │ MCP 主机 │ │ ┌────────────┐ ┐────────────────────┐ │ │ │ 法学硕士 │◄────────►│ MCP 客户 │ │ │ │ (克劳德) │ │ (stdio / HTTP+SSE) │ │ │ └──────────────┘ └──────────┬──────────────┘ │ └────────────────────────────────────────┼──────────────┘ │ JSON-RPC 2.0 ┌────────────────────────────────────────┼──────────────┐ │ MCP 服务器 │ │ │ • 工具（可调用函数）│◄─────────────┘ │ • 资源（可读数据） │ │ • 提示（可重复使用的模板） │ └──────────────────────────────────────────────────────┘
**客户端**：主机内使用 MCP 的模块。
**服务器**：公开工具/资源/提示的独立进程。### 三个交互原语1. **工具**：AI 可以使用参数调用函数，接收结构化结果。
2. **资源**：AI 可以获取的只读数据（文件、数据库行、配置）。
3. **提示**：AI 可以调用的命名、参数化提示模板。### 交通选择| Transport | Best For | Trade-off |
|-----------
|----------
|-----------
|
| **stdio** | Local dev, desktop apps | Fastest, zero network exposure, limited to single machine |
| **HTTP + SSE** | Remote servers, microservices | Slightly higher latency, cross-machine, supports streaming |
| **Streamable HTTP** | Production, serverless | Stateful fallback, long-running ops |**经验法则**：带有 stdio 的原型。 升级到 HTTP/SSE 以进行生产。---
## 3. 5 分钟开发环境Python、TypeScript、C#/.NET、Java/Kotlin 和 Go（社区）都有官方 SDK。 我们将使用 **Python** 来提高速度，并使用 **TypeScript** 作为并行参考。### 安装 uv（快速 Python 包管理器）````
bas
h
卷曲-LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | 嘘
````### 搭建项目支架````
bas
h
mkdir mcp-site-monitor && cd mcp-site-monitor
紫外线初始化
uv 添加"mcp[cli]"httpx
````目录布局：````
mcp-站点监控/
├── .env # 秘密（gitignored）
├── .gitignore
├── pyproject.toml
└── server.py # 主MCP服务器
````---
## 4. 实践：构建 SiteMonitor MCP 服务器我们将公开两个工具：- `check_site_status` — HTTP 运行状况检查（带时间）
- `check_ssl_expiry` — SSL 证书的剩余天数### 完整的 Python 服务器 (`server.py`)````蟒蛇
导入异步
导入SSL
进口插座
从日期时间导入日期时间导入httpx
从 mcp.server.fastmcp 导入 FastMCPmcp = FastMCP("站点监控器")@mcp.tool()
异步bash
卷曲-LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | 嘘
````：
"""检查网站是否在线并测量响应时间。参数：```
bas
h
mkdir mcp-site-monitor && cd mcp-site-monitor
紫外线初始化
uv 添加"mcp[cli]"httpx
```
t
失败前，默认 10。
”“”
尝试：
与 httpx.AsyncClient 异步(follow_redirects=Tr```
mcp-站点监控/
├── .env # 秘密（gitignored）
├── .gitignore
├── pyproject.toml
└── server.py # 主MCP服务器
```
ncio
.get_event_loop().time() - t0status = "✅ 在线" 如果 r.status_code < 400 否则 "⚠️ 降级"
返回（
f"{状态}\n"
f"• URL: {url}\n"
f"• 状态：{r.status_code}\n"
f"• 响应时间：{经过: .2f}s\n"
f"• 服务器: {r.headers.get('服务器', '未知')}\n"
````蟒蛇
导入异步
导入SSL
进口插座
从日期时间导入日期时间
导入httpx
从 mcp.server.fastmcp 导入 FastMCP
mcp = FastMCP("站点监控器")
@mcp.tool()
异步 def check_site_status(url: str, 超时: int = 10) -> str:
"""检查网站是否在线并测量响应时间。
参数：
url：要检查的完整 URL，例如 https://example.com
timeout：失败前等待的秒数，默认 10。
”“”
尝试：
与 httpx.AsyncClient(follow_redirects=True, timeout=timeout) 作为客户端异步：
t0 = asyncio.get_event_loop().time()
r = 等待 client.get(url)
经过 = asyncio.get_event_loop().time() - t0
status = "✅ 在线" 如果 r.status_code < 400 否则 "⚠️ 降级"
返回（
f"{状态}\n"
f"• URL: {url}\n"
f"• 状态：{r.status_code}\n"
f"• 响应时间：{经过: .2f}s\n"
f"• 服务器: {r.headers.get('服务器', '未知')}\n"
）
除了httpx.TimeoutException：
return f"❌ 超时: {url} 在 {timeout} 秒内没有响应"
除了异常 e：
return f"❌ 错误: {type(e).__name__}: {e}"
@mcp.tool()
异步 def check_ssl_expiry(主机名: str, 端口: int = 443) -> str:
"""检查域的 SSL 证书还剩多少天。
参数：
主机名：域名，例如 example.com
port：HTTPS端口，默认443。
”“”
尝试：
ctx = ssl.create_default_context()
使用 socket.create_connection((主机名, 端口), timeout=10) 作为袜子：
使用 ctx.wrap_socket(sock, server_hostname=hostname) 作为 ssock：
证书 = ssock.getpeercert()
expiry = datetime.strptime(cert["notAfter"], "%b %d %H: %M: %S %Y %Z")
天数 = (过期 - datetime.utcnow()).days
flag = "🟢 健康" 如果天数 > 30 else "🟡 即将过期" 如果天数 > 7 else "🔴 严重"
返回（
f"{标志}\n"
f"• 主机：{主机名}\n"
f"• 颁发者：{cert.get('颁发者', '未知')}\n"
f"• 过期：{expiry.strftime('%Y-%m-%d %H: %M UTC')}\n"
f"• 剩余天数：{天}\n"
）
除了异常 e：
return f"❌ SSL 检查失败: {type(e).__name__}: {e}"
如果 __name__ == "__main__":
mcp.run（传输="stdio"）
``` 异步 ({ url, 超时 = 10 }) => {
// ... httpx 相当于 fetch/axios
返回 { 内容：[{ 类型："文本"，文本：结果 }] };
}
）；const 传输 = new StdioServerTransport();
等待服务器.connect(传输);
````---
## 5. 连接到 Claude 桌面、光标和 VS Code### 克劳德桌面 (macOS)编辑：````
bas
h
〜/库/应用程序\支持/克劳德/claude_desktop_config.json
````添加：```
jso
n
{
"mcp服务器"：{
"站点监视器"：{
"命令"："紫外线"，
"参数"：[
"跑"，
"--目录"，
"/绝对/路径/到/mcp-站点监视器"，
"服务器.py"
]
}
}
}
````重新启动克劳德桌面。 问：>"检查 https://github.com 是否已启动，并告诉我其 SSL 证书还剩多少天。"Claude 自动调用这两个工具并格式化结果。＃＃＃ 光标在项目根目录中创建 `.cursor/mcp.json`：```
jso
n
{
"mcp服务器"：{
"站点监视器"：{
"命令"："紫外线"，
"参数"：[
"跑"，
"--目录"，
"/绝对/路径/到/mcp-站点监视器"，
"服务器.py"
]
}
}
}
Curso r 的 AI Chat 发现并使用内联工具。### VS Code Copilot 代理模式在"settings.json"中：``` jso n { “github.copilot.chat.mcpServers”：{ “站点监视器”：{ “命令”：“紫外线”， “args”：[“运行”，“server.py”]， “cwd”："/绝对/路径/到/mcp-site-monitor" } } }
## 6. 升级：资源、提示和 HTTP/SSE 传输### 公开资源（只读数据）````蟒蛇
@mcp.resource("config: //app")
def get_app_config() -> str:
"""返回当前应用程序配置。"""
导入 json
返回 json.dumps({"check_interval_sec": 300, "alert_threshold_ms": 2000})@mcp.resource("log: //最新")
def get_latest_log() -> str:
"""返回最近的监控日志条目。"""
返回"[2026-05-15T08: 00: 00Z] github.com：23ms内200 OK"
````### 暴露提示（可重用模板）````蟒蛇
@mcp.prompt()
def debug_incident(url: str, status_code: int) -> str:
"""生成结构化事件调试提示。"""
return f"""网站 {url} 正在返回 HTTP {status_code}。调查：
1. DNS解析健康状况
2.服务器进程状态
3.最近的应用程序日志（最近10分钟）
4. CDN 仪表板的流量峰值模式
”“”
````### 切换到 HTTP + SSE 进行生产````蟒蛇
从 mcp.server.sse 导入 SseServerTransport
从 starlette.applications 导入 Starlette
从 starlette.routing 导入路线sse = SseServerTransport("/消息/")异步定义handle_sse（请求）：
与 sse.connect_sse(request.scope, request.receive, request._send) 异步作为流：
等待 mcp.run(流[0], 流[1], mcp.create_initialization_options())应用程序 = Starlette(routes=[路线("/sse", 端点=handle_sse)])
````部署到任何
ASGI 主机（Railway、Fly.io、您自己的 VPS）并将远程客户端指向 SSE 端点。---
## 7. 安全和生产强化将人工智能连接到外部系统既强大又危险。 Fo```打字稿
从"@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js"导入{McpServer}；
从"@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js"导入{ StdioServerTransport }；
从"zod"导入{z}；
const server = new McpServer({ 名称: "SiteMonitor", 版本: "1.0.0" });
服务器.工具(
"检查站点状态"，
{
url: z.string().describe("要检查的完整 URL"),
超时： z.number().可选().describe("超时以秒为单位"),
},
异步（{ url，超时= 10 }）=> {
// ... httpx 相当于 fetch/axios
返回 { 内容：[{ 类型："文本"，文本：结果 }] };
}
）；
const 传输 = new StdioServerTransport();
等待服务器.connect(传输);
`` 防止 MITM 篡改工具调用。
7. **审核和监控** — 记录每个工具调用。 异常警报。**现实世界警告**：2025 年 7 月，Anthropic 的 MCP Inspector 中发现了一个严重的 RCE 漏洞（CVE-2025-49596、CVSS 9.4）。 针对人工智能Dev Utils的基于浏览器的攻击现已成为已知的威胁类别。 将 MCP 服务器视为安全关键基础设施。---
## 8. MCP 生态系统备忘单：立即尝试的 15 台服务器| 服务器| 它有什么作用 | 最佳用例|
|--------
|--------------
|----------------
|
| **文件系统** | 读/写本地文件 | 代码库分析、文档处理 |
| **github** | PR、问题、代码搜索 | 自动代码审查 |
| **postgres** / **sqlite** | SQL 查询 | 数据分析，内部BI |
| **sl```
bas
h
〜/库/应用程序\支持/克劳德/claude_desktop_config.json
``` **勇敢的探索** | 网络搜索| 实时事实核查 |
| **傀儡师** | ```
jso
n
{
"mcp服务器"：{
"站点监视器"：{
"命令"："紫外线"，
"参数"：[
"跑"，
"--目录"，
"/绝对/路径/到/mcp-站点监视器"，
"服务器.py"
]
}
}
}
``管理|
| **获取** | 任意URL获取| 内容摘要|
| **顺序思维** | 思路链帮手| 复杂推理任务 |
| **剧作家** | E2E测试自动化| 测试生成|
| **redis** | 键值操作 | 缓存检查 |
| **码头工人** | 集装箱管理| DevOps 自动化 |
| **kubernetes** | K8s 资源操作 | 集群管理|完整目录： [Smithery.ai](https://smithery.ai) · [MCP.so](https: ```
jso
n
{
"mcp服务器"：{
"站点监视器"：{
"命令"："紫外线"，
"参数"：[
"跑"，
"--目录"，
"/绝对/路径/到/mcp-站点监视器"，
"服务器.py"
]
}
}
}
``代理工作流程。 OpenAI Agents SDK 是一个高级代理构建器。 这些框架越来越多地**使用** MCP 服务器作为其工具层。**问：我可以在云中/Kubernetes 上运行 MCP 服务器吗？**是的。 stdio 用于本地。 HTTP/SSE scales to containers, VPS, and serverless (with caveats around MCP's stateful desig```
jso
n
{
"github.copilot.chat.mcpServers"：{
"站点监视器"：{
"命令"："紫外线"，
"args"：["运行"，"server.py"]，
"cwd"："/绝对/路径/到/mcp-site-monitor"
}
}
}
```
io
n
accuracy and bloat the context window (every tool definition is injected into the prompt). Split by functional domain: one server for DB ops, another for Slack ops.**问：MCP 与 Google 的 A2A 协议有何关系？**MCP连接**AI → Tools**（代理到外部系统）```
pytho
n
@mcp.resource("config: //app")
def get_app_config() -> str:
"""返回当前应用程序配置。"""
导入 json
返回 json.dumps({"check_interval_sec": 300, "alert_threshold_ms": 2000})
@mcp.resource("log: //最新")
def get_latest_log() -> str:
"""返回最近的监控日志条目。"""
返回"[2026-05-15T08: 00: 00Z] github.com：23ms内200 OK"
```
e
technology. 它是 2026 年 AI 工具集成的**实时标准**。如果您今天不知道如何构建 MCP 服务器，那么您就错过了每个 AI 原生开发团队明天所期望的基本技能。您的后续步骤：1.复制上面的SiteMonitor代码并使用`uv`运行它
2. 将其连接到 Claude Desktop 并提出自然语言监控问题
3. 将团队最常用的内部 API 包装为 MCP 服务器
4.P```
pytho
n
@mcp.prompt()
def debug_incident(url: str, status_code: int) -> str:
"""生成结构化事件调试提示。"""
return f"""网站 {url} 正在返回 HTTP {status_code}。调查：
1. DNS解析健康状况
2.服务器进程状态
3.最近的应用程序日志（最近10分钟）
4. CDN 仪表板的流量峰值模式
”“”
```
y
市场](https://mcp.so)---
## 🔌 跳过模式样板为每个工具手动编写 JSON Schema 是 MCP 开发中最乏味的部分。 使用 dibi8 的免费 **[MCP Tool Builder](/tools/mcp-tool-builder/)** — 粘贴 Python 或 TypeScript 函数签名并获取符合规范的工具定义 + 完整服务器样板（FastMCP / TypeScript SDK） + cURL 测试命令。 保存```
pytho
n
从 mcp.server.sse 导入 SseServerTransport
从 starlette.applications 导入 Starlette
从 starlette.routing 导入路线
sse = SseServerTransport("/消息/")
异步定义handle_sse（请求）：
与 sse.connect_sse(request.scope, request.receive, request._send) 异步作为流：
等待 mcp.run(流[0], 流[1], mcp.create_initialization_options())
应用程序 = Starlette(routes=[路线("/sse", 端点=handle_sse)])
``来自中国大陆。 这与托管 dibi8.com 的 IDC 是同一个 IDC——在生产中经过了实际考验。*附属链接 - 它们不会花费您额外的费用，并且有助于保持 dibi8.com 的运行。**发布于 2026 年 5 月 15 日。基于 MCP 协议规范 2025-11-25（一周年发布）。*<!--自动引用-->
## 参考文献和来源- [MCP 规范](https://modelcontextprotocol.io)
- [MCP Python SDK (FastMCP)](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk)
- [MCP TypeScript SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk)
- [MCP 参考服务器（文件系统、github、postgres、slack 等）](https://github.com/modelcontextprotocol/servers)
- [Smithery.ai（MCP 服务器注册表）](https://smithery.ai)
- [MCP.so（社区市场）](https://mcp.so)
- [uv（Python 包管理器）](https://github.com/astral-sh/uv)
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