MCP(模型上下文协议) 是什么？

MCP(模型上下文协议) 是一个标准化 AI 模型和应用程序之间交互的协议。

简单来说，它定义了 LLM（大型语言模型）和 AI 模型与客户端（应用、服务）之间数据交换的方式。

🛠️ MCP 的主要概念

MCP 通常提供一个用于 AI 模型和数据交换的通信结构。 它可能包含类似于 OpenAI API、LangChain、Function Calling 的概念。

1️⃣ MCP Server (McpServer)

负责创建一个可以与 AI 模型交互的服务器。

定义特定的功能（工具、API），并在客户端请求时处理。

📌 示例 (创建 McpServer)

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

const server = new McpServer({
  name: "My MCP Server",
  version: "1.0.0",
});

2️⃣ MCP Tool (工具)

类似于 AI 模型可以使用的函数 (Function Calling) 的概念。

例如，可以创建一个名为 add 的工具来添加两个数字。

📌 示例 (添加 add 工具)

import { z } from "zod";

server.tool(
  "add",
  {
    a: z.number(),
    b: z.number(),
  },
  async ({ a, b }) => {
    return {
      content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
    };
  }
);

以 tool(name, schema, function) 的形式定义工具。

当客户端调用 add 时，它会返回 a + b 的结果。

3️⃣ MCP Resource (资源)

定义特定数据，并允许客户端获取它的功能。

一种基于 URL 模式提供数据的方式。

📌 示例 (添加 greeting 资源)

import { ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

server.resource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  async (uri, { name }) => ({
    contents: [
      {
        uri: uri.href,
        text: `Hello, ${name}!`,
      },
    ],
  })
);

调用 greeting://John 这样的 URI 将返回 "Hello, John!"。

4️⃣ SSE (Server-Sent Events) 支持

MCP 还支持 SSE（服务器发送事件）以进行实时数据传输。

这对于处理 LLM 的流式响应非常有用。

📌 示例 (SSE 连接)

import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";

app.get("/sse", async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
  await server.connect(transport);
});

当客户端连接到 /sse 端点时，它可以实时接收数据。

📌 MCP 可以用在哪些地方？

• 连接 LLM（大型语言模型）和应用程序的 API 服务器
• 构建提供 AI 功能的微服务
• 支持 AI 模型的 Function Calling 的框架
• LangChain 等 AI 框架的替代或补充解决方案
• 服务器-客户端之间基于 AI 的交互式应用程序开发

🚀 结论

MCP(模型上下文协议) 是一个标准化 AI 模型和应用程序之间交互的协议。 通过它，可以轻松实现工具 (tool)、资源 (resource)、流式传输 (SSE) 等功能。

💡 简单来说？

👉 MCP = 一个可以轻松创建 AI 模型 API 服务器的框架！ 🚀