AI-Agent

13.1 MCP 协议概述

什么是 MCP

MCP (Model Context Protocol) 是 Anthropic 开发的开放协议，用于连接 AI 应用和数据源。它定义了一种标准化的方式，使 AI Assistant 能够访问外部工具、资源和提示词。

设计目标

MCP 的核心设计目标是：

  1. 统一接口 - 为所有数据源提供统一的访问方式
  2. 标准化 - 定义清晰的协议规范
  3. 可扩展 - 支持自定义数据源和工具
  4. 安全性 - 控制数据访问权限
  5. 灵活性 - 支持多种通信方式

MCP 的价值

传统方式的问题：

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每个数据源需要单独集成
├── GitHub API → 自己实现
├── Filesystem → 自己实现
├── Database → 自己实现
└── Custom API → 自己实现

使用 MCP：

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统一的客户端接口
├── GitHub MCP Server
├── Filesystem MCP Server
├── PostgreSQL MCP Server
└── Custom MCP Server

核心概念

1. MCP Client

MCP Client 是使用 MCP 协议的应用程序（如我们的 Agent）：

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import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";

const client = new Client(
  {
    name: "my-agent",
    version: "1.0.0"
  },
  {
    capabilities: {}
  }
);

2. MCP Server

MCP Server 提供工具、资源和提示词：

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MCP Server
├── Tools (工具)     - 可执行的函数
├── Resources (资源)  - 数据访问
└── Prompts (提示词) - 预定义的提示模板

3. Transport

Transport 定义 Client 和 Server 之间的通信方式：

Stdio Transport（进程间通信）：

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import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "npx",
  args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"]
});

SSE Transport（HTTP）：

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import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse.js";

const transport = new SSEClientTransport(
  new URL("http://localhost:3000/sse")
);

MCP 的三大能力

Tools（工具）

可由 AI Agent 调用的函数，类似于我们的工具系统：

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// MCP 工具定义
{
  name: "read_file",
  description: "读取文件内容",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      path: {
        type: "string",
        description: "文件路径"
      }
    },
    required: ["path"]
  }
}

// 调用工具
const result = await client.callTool({
  name: "read_file",
  arguments: { path: "/tmp/test.txt" }
});

Resources（资源）

对数据源的结构化访问，如文件、数据库记录：

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// 列出资源
const resources = await client.listResources();

// 读取资源内容
const content = await client.readResource({
  uri: "file:///tmp/test.txt"
});

资源示例：

  • file:///path/to/file - 文件内容
  • postgresql://table/users - 数据库查询
  • github://repo/file - GitHub 仓库文件

Prompts（提示词）

预定义的提示模板，可填充参数：

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// 列出提示词
const prompts = await client.listPrompts();

// 获取提示词内容
const promptContent = await client.getPrompt({
  name: "code-review",
  arguments: {
    language: "typescript",
    file: "agent.ts"
  }
});

MCP 通信流程

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┌──────────────┐                    ┌──────────────┐
│  MCP Client  │                    │  MCP Server  │
│  (Agent)     │                    │  (外部服务)   │
└──────┬───────┘                    └──────┬───────┘
       │                                  │
       │  1. connect()                    │
       │ ───────────────────────────────→│
       │                                  │
       │  2. listTools()                  │
       │ ───────────────────────────────→│
       │                                  │
       │  3. tools: [...]                 │
       │ ←───────────────────────────────│
       │                                  │
       │  4. callTool(name, args)         │
       │ ───────────────────────────────→│
       │                                  │
       │  5. tool result                   │
       │ ←───────────────────────────────│
       │                                  │
       │  6. close()                      │
       │ ───────────────────────────────→│

与现有工具系统的关系

MCP 与我们已有的工具系统是互补关系：

内置工具 vs MCP 工具

方面 内置工具 MCP 工具
位置 Agent 代码中 外部进程
语言 TypeScript 任意语言
更新 需要重新构建 独立更新
复杂度 简单 可复杂
范围 本地操作 外部服务

工具统一

通过适配器模式，MCP 工具可以无缝集成到现有工具系统：

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// MCP 工具 → IToolPlugin 适配器
class MCPToolAdapter implements IToolPlugin {
  readonly metadata: ToolMetadata;

  constructor(serverName: string, mcpTool: MCPTool) {
    this.metadata = {
      name: `${serverName}:${mcpTool.name}`,  // 命名空间
      description: mcpTool.description,
      category: "mcp",
      parameters: convertParameters(mcpTool.inputSchema)
    };
  }

  async execute(params: any): Promise<ToolResult> {
    // 调用 MCP 服务器
    return await mcpManager.callTool(this.metadata.name, params);
  }
}

MCP 生态

官方 MCP Servers

Server 功能 安装命令
Filesystem 文件系统访问 npx @modelcontextprotocol/server-filesystem <path>
GitHub GitHub 仓库操作 npx @modelcontextprotocol/server-github
PostgreSQL PostgreSQL 数据库 npx @modelcontextprotocol/server-postgres
Brave Search 网页搜索 npx @modelcontextprotocol/server-brave-search
Puppeteer 网页自动化 npx @modelcontextprotocol/server-puppeteer

社区 MCP Servers

  • Google Drive - Google Drive 文件访问
  • Slack - Slack 消息和频道
  • AWS - AWS 服务管理
  • Kubernetes - K8s 集群管理

为什么使用 MCP

1. 无需重复造轮

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传统方式：
- GitHub API → 自己实现认证、请求、解析
- Filesystem → 自己实现路径处理、权限检查
- Database → 自己实现连接池、查询构建

MCP 方式：
- 直接使用现成的 MCP Server
- 统一的接口，无需了解底层实现

2. 安全隔离

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内置工具：
- 在 Agent 进程中执行
- 代码错误可能导致 Agent 崩溃
- 权限控制复杂

MCP 工具：
- 在独立进程中运行
- 崩溃不影响 Agent
- 沙箱环境，权限受限

3. 易于扩展

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添加新功能：
- 内置工具 → 修改代码，重新构建
- MCP 工具 → 只需配置新 Server

配置示例

config.json 配置

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{
  "mcp": {
    "enabled": true,
    "servers": [
      {
        "name": "filesystem",
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/tmp"],
        "enabled": true
      },
      {
        "name": "github",
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
        "env": {
          "GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxxx"
        },
        "enabled": false
      }
    ]
  }
}

环境变量配置

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# GitHub 访问令牌
export GITHUB_TOKEN="ghp_xxxxx"

# PostgreSQL 连接字符串
export POSTGRES_CONNECTION_STRING="postgresql://..."

# Brave Search API Key
export BRAVE_SEARCH_API_KEY="xxxx"

小结

本节介绍了 MCP 协议的基本概念：

  • MCP 的定义和设计目标
  • 核心概念（Client、Server、Transport）
  • 三大能力（Tools、Resources、Prompts）
  • 通信流程
  • 与现有工具系统的关系
  • MCP 生态系统

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