一、前言
当开发者还在为每个AI工具编写臃肿的API适配器时，一场关于「连接」的技术革命已悄然降临。模型上下文协议（MCP）正在用一套全新的交互语法，重新定义人工智能与物理世界的对话方式。MCP协议如同为AI系统装上了“万能接口”，通过标准化的客户端-服务器架构，将大语言模型（LLM）与数据库、API乃至物理设备无缝连接。它不仅是数据孤岛的破壁者——让实时更新的企业文档、代码仓库直接成为模型的“记忆延伸”；更是行动力的赋能器——从自动生成销售报告到远程操控IoT设备，AI得以突破虚拟边界，真正成为生产力工具。这种“知行合一”的特性，正在重新定义人机协作的深度与广度。
二、术语介绍
2.1.MCP
MCP协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间建立统一的通信接口。其核心作用在于解决AI模型因数据孤岛限制难以发挥潜力的问题，通过标准化交互方式提升AI应用的扩展性和实用性。
一、MCP协议的核心定义
1.1. 协议定位
MCP被类比为AI领域的“USB-C接口”，通过解耦LLM与外部系统的集成，实现一次开发即可动态连接多种服务（如数据库、API、本地文件系统等）。例如，开发者无需为每个新工具单独定制接口，只需遵循MCP标准即可实现AI与工具的即插即用。
1.2. 技术架构
采用客户端-服务器模型，包含三个核心组件：
- MCP主机：运行AI模型的环境（如Claude桌面应用）；
- MCP客户端：负责与服务器通信并转发请求；
- MCP服务器：提供具体功能服务的轻量级程序（如文件管理或API调用）。
二、MCP协议的核心作用
2.1. 统一交互标准
标准化JSON-RPC 2.0协议支持本地（标准输入输出）与远程（HTTP/SSE）通信，兼容Python、Java等多种编程语言，降低开发复杂度。例如，本地通信保障医疗数据安全传输，远程通信支持云端服务扩展。
2.2. 动态扩展能力
通过资源（Resource）、工具（Tool）、提示（Prompt）三大核心概念，AI模型可自动发现新工具并实时交互。例如连接GitHub时，AI可自动提交代码或修复BUG，无需人工预定义接口。
2.3. 安全与权限控制
内置权限验证机制，用户需手动批准敏感操作（如文件删除或邮件发送），确保数据隐私。在企业场景中，该特性尤为重要，如金融分析时需严格管控市场数据访问权限。
2.2.STDIO vs SSE
STDIO和SSE是两种核心的传输机制，分别适用于不同的通信场景
（一）STDIO（标准输入输出）
定义与实现：
STDIO模式通过标准输入（stdin）和标准输出（stdout）实现本地进程间通信。客户端将MCP服务端作为子进程启动，双方通过JSON-RPC消息进行交互：
- 客户端通过stdin发送请求，服务端通过stdout返回响应。
- 消息以换行符分隔，且需严格遵守JSON-RPC 2.0格式。
作用与特点：
- 高效低延迟：适用于本地开发或单一机器环境，避免了网络传输开销。
- 简单易用：无需网络配置，适合快速集成命令行工具或调试。
- 局限性：仅支持本地通信，无法扩展至分布式场景。
应用场景：
- 本地AI助手与工具集成（如天气查询服务）。
- 开发阶段的快速原型验证。
（二）SSE（Server-Sent Events，服务端推送事件）
定义与实现
SSE模式基于HTTP协议，服务端通过单向流式通信主动推送数据至客户端：
- 服务端需提供两个端点：SSE端点（用于客户端连接）和HTTP POST端点（用于客户端发送消息）。
- 消息以SSE事件流形式传输，客户端通过长连接接收实时更新。
作用与特点
- 实时性：支持服务端主动推送（如股票行情、实时日志），适用于需持续更新的场景。
- 分布式支持：可跨物理机器部署，允许多客户端并发连接。
- 协议限制：仅服务端到客户端单向通信，双向交互需结合HTTP POST请求。
应用场景：
- 远程AI代理系统（如跨区域部署的智能客服）。
- 需要实时数据流的应用（如IoT设备监控）。
对比与选择建议
2.3.UV
是由Rust编写的高性能包管理工具，主要用于项目的依赖管理和打包。
UV 作为 Python 生态中的新一代包管理工具，相比传统的 pip 具有显著优势，主要体现在以下几个方面：
一、极速性能（10-100 倍提升）
UV 的核心竞争力在于其 Rust 语言实现的高性能引擎。以下为关键性能对比：
- 依赖安装：安装大型项目（如 Trio）时，UV 耗时约 0.06 秒，而 pip 需要 1.56 秒，速度提升 26 倍。
- 虚拟环境创建：UV 创建虚拟环境仅需 4.1 毫秒，而 pip 的 venv 需 1.5 秒，速度提升 365 倍。
- 依赖解析：通过 PubGrub 算法优化和并行处理，UV 能快速解决复杂依赖冲突，尤其在处理大规模依赖树时优势明显。
二、功能集成（一站式解决方案）
UV 整合了多个工具链，解决了 pip 需配合其他工具（如 virtualenv、pip-tools、pipx 等）的碎片化问题
三、兼容性与易用性
- 无缝迁移：支持现有 requirements.txt 和 pyproject.toml，无需修改项目配置即可直接替换 pip。
- 跨平台支持：兼容 Windows、macOS、Linux，并通过 全局缓存机制 减少重复下载，节省磁盘空间。
- 开发者友好：错误信息更清晰，包含依赖冲突的详细跟踪。支持 pip 的高级功能（如可编辑安装、Git 依赖、本地包安装）
三、前置条件
3.1.基础环境及前置条件
1. 操作系统：无限
3.2.安装UV
以windows系统为例
（一）直接使用pip安装
pip install uv（二）使用脚本安装
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex3.3.初始化及安装依赖
# 初始化项目
uv init mcp_test
# 切换目录
cd mcp_test
# 创建虚拟环境
uv venv -p 3.10
# 激活虚拟环境
.venv\Scripts\activate
# 安装依赖
uv add "mcp[cli]"四、技术实现
4.1.MCP Server实现
# -*- coding:utf-8 -*-
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
DEAULT_TRANSPORT = "stdio"
# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo")
# Add an addition tool
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""Add two numbers"""
print(f'a: {a},b: {b}')
return a + b
# Add a dynamic greeting resource
@mcp.resource(uri="greeting://",name="greeting")
def get_greeting() -> str:
"""Get a personalized greeting"""
return f"Hello, world!"
@mcp.resource(uri="greeting://{name}",name="greeting")
def get_greeting(name: str) -> str:
"""Get a personalized greeting"""
return f"Hello, {name}!"
@mcp.prompt()
def review_code(code: str) -> str:
return f"Please review this code:\n\n{code}"
if __name__ == "__main__":
# Initialize and run the server
print(f"start mcp server,transport: {DEAULT_TRANSPORT}...") # 记录服务启动日志
# mcp.run(transport='sse')
mcp.run(transport=DEAULT_TRANSPORT)
调用：
直接在pycharm中运行
4.2.STDIO MCP Client实现
# -*- coding:utf-8 -*-
import sys
import traceback
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, types
from mcp.client.stdio import stdio_client
# Create server parameters for stdio connection
server_params = StdioServerParameters(
command="python",
args=["mcp_server.py"]
)
async def run():
async with stdio_client(server_params,errlog=sys.stderr) as (read, write):
async with ClientSession(
read, write
) as session:
# Initialize the connection
await session.initialize()
# List available prompts
prompts = await session.list_prompts()
print(f'prompts: {prompts}')
# Get a prompt
prompt = await session.get_prompt(
"review_code", arguments={"code": "11111"}
)
print(f'prompt: {prompt}')
# List available resources
resources = await session.list_resources()
print(f'resources: {resources}')
resource = await session.read_resource('greeting://test')
print(f'resource: {resource}')
# List available tools
tools = await session.list_tools()
print(f'tools: {tools}')
# Call a tool
result = await session.call_tool("add", arguments={"a": 3, "b": 2})
print(f'result: {result}')
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(run())调用：
直接在pycharm中运行
4.3.SSE MCP Client实现
# -*- coding:utf-8 -*-
from mcp import ClientSession
from mcp.client.sse import sse_client
async def run():
async with sse_client(url='http://localhost:8000/sse') as (read, write):
async with ClientSession(
read, write
) as session:
# Initialize the connection
await session.initialize()
# List available prompts
prompts = await session.list_prompts()
print(f'prompts: {prompts}')
# Get a prompt
prompt = await session.get_prompt(
"review_code", arguments={"code": "11111"}
)
print(f'prompt: {prompt}')
# List available resources
resources = await session.list_resources()
print(f'resources: {resources}')
resource = await session.read_resource('greeting://test')
print(f'resource: {resource}')
# List available tools
tools = await session.list_tools()
print(f'tools: {tools}')
# Call a tool
result = await session.call_tool("add", arguments={"a": 3,"b": 2})
print(f'result: {result}')
if __name__ == "__main__":
import asyncio
asyncio.run(run())调用：
直接在pycharm中运行，需要先修改MCP Server中的transport，调整为sse方式。
