你需要了解的一切以及如何开始构建你的第一个MCP 🤖

Source: Dev.to

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什么是 MCP?

定义与基本概述

模型上下文协议（MCP） 是一种标准方法，用于将 AI 应用程序与外部系统（数据库、函数、工具（例如网页搜索、PDF 创建）或任何帮助 AI 更好理解上下文并执行任务的过程）连接。大多数 AI 产品已经在使用这种集成。

示例： 当你在 ChatGPT 或 Grok 中提问时，可能会看到一个名为“搜索网页”的后台进程。这就是 MCP 在幕后工作的表现。

为什么要学习它

如今，任何人都可以创建一个小应用来利用 AI 加速日常任务。然而，结果常常不尽如人意，因为应用缺乏对问题的完整上下文。MCP 让你能够将数据库中的完整信息提供给 AI，帮助它在生成回复前理解上下文。AI 可以在 MCP 中调用可用工具，并使用这些结果生成更准确、具备上下文感知的输出。

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MCP 架构

关键参与者

MCP 的构建块

除了关键参与者，MCP 还依赖若干核心构建块。这些组件协同工作，使工具执行可靠、安全且具上下文感知。并非每个 MCP 服务器都需要全部块，但面向生产的系统通常会实现大多数块。

工具定义

工具定义描述 MCP 服务器能够做什么。每个工具都要清晰地指定：

• 工具名称
• 工具功能
• 必需的输入参数
• 预期的输出结构

这些定义使 AI 能够推理 调用哪个工具、何时调用以及 如何使用结果。设计良好的工具定义至关重要——模糊或过于复杂的工具往往导致 AI 决策不佳。

好的工具定义应具备：

• 明确且可预测
• 责任单一
• 输出确定性

定义越清晰，AI 越能有效利用。

传输层

传输层定义 MCP 客户端和服务器之间的通信方式。它处理消息投递、连接生命周期以及数据流。

1. stdio（标准输入/输出）
   使用 stdin/stdout 流进行通信。MCP 服务器作为子进程运行。
   最适合的场景：

   • 本地开发
   • 基于 CLI 的工具
   • 单用户环境

   简单、快速且易于调试——非常适合 MCP 的早期开发。

2. SSE（服务器发送事件）
   在 HTTP 上实现服务器到客户端的单向实时通信。
   最适合的场景：

   • 远程 MCP 服务器
   • 基于 Web 的客户端
   • 长时间运行或流式任务

   由于 SSE 基于标准 Web 协议，它能很好地兼容现有基础设施和防火墙。

上下文注入

上下文注入在 AI 生成响应之前提供 相关的背景信息。这可能包括：

• 用户档案数据
• 最近的对话历史
• 数据库记录
• 应用状态

MCP 通过显式提供 AI 所需的信息，避免让 AI 猜测。强大的上下文注入显著提升准确性、相关性和一致性。设计良好的上下文往往比模型选择更重要——糟糕的上下文会导致幻觉；良好的上下文则产生可靠输出。了解更多关于构建更好上下文注入的内容，请访问 。

安全与权限

安全控制 谁可以访问哪些工具和数据——在 MCP 连接到敏感系统时尤为关键，例如：

• 用户数据库
• 财务数据
• 内部 API

常见的安全机制包括：

• 认证（API 密钥、令牌、OAuth）
• 授权（基于角色或权限的访问）
• 工具级限制

最佳实践： 将 MCP 工具视为 特权操作，仅暴露绝对必要的功能。

可观测性与错误处理

可观测性帮助你了解 MCP 系统在运行时的行为。这包括：

• 工具调用日志
• 执行延迟
• 成功与失败率
• 错误信息和堆栈跟踪

适当的错误处理确保：

• 失败清晰地向主机报告
• 部分失败不会导致系统崩溃
• AI 能在可能的情况下恢复或重试

缺乏可观测性，MCP 系统将难以调试且难以安全扩展。

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有用资源

如果您想深入了解并开始使用 MCP 构建，以下资源是很好的起点：

• 入门指南 – 了解 MCP 的基础知识、设计理念以及如何设置您的第一个 MCP 服务器。
  👉

• 官方示例 – 探索真实场景下的 MCP 实现，了解工具、传输层和上下文是如何组合的。
  👉

• 社区讨论与支持 – 提出问题、分享想法，并向其他使用 MCP 的开发者学习。
  👉

com/orgs/modelcontextprotocol/discussions