MCP入门指南：让AI模型与外部世界无缝连接

最新推荐文章于 2025-04-28 10:30:00 发布
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分类专栏： # LLM 文章标签： 人工智能 mcp 模型上下文协议 大模型
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MCP入门指南

MCP入门指南

概述

模型上下文协议即Model Context Protocol，简称MCP，它是一个开放协议，它规范了应用程序如何向大型语言模型（LLM）提供上下文。

MCP协议将不同模型的功能调用标准整合为统一的标准协议，几乎所有市场上的大型模型都可以连接到MCP，它定义了统一的集成方式。

在开发智能体（Agent）的过程中，经常需要将将智能体与数据和工具集成，MCP以标准的方式规范了智能体与数据及工具的集成方式，可以帮助在LLM之上构建智能体和复杂的工作流。

MCP官网： https://modelcontextprotocol.io

架构

MCP 的核心是客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：
在这里插入图片描述

MCP 主机：发起请求的LLM应用程序，例如Claude Desktop、IDE或AI工具

MCP 客户端：与服务器保持1:1连接的协议客户端

MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能(为MCP client提供上下文、工具和prompt信息)

本地数据源：MCP服务器可以安全访问的您的计算机文件、数据库和服务

远程服务：MCP服务器可通过互联网（例如通过 API）连接到的外部系统

MCP Server示例

目前MCP SERVER已经有了大量可参考的实现示例。MCP服务器的实现参考主要来源于官方文档、开源社区项目以及一些示例代码。

以下是一些可供参考的实现资源和具体示例，涵盖多种编程语言和使用场景：

  1. MCP ProtocolSpecification: 详细协议说明，包括stdio和SSE传输方式。

  2. Python SDK: 提供FastMCP类，用于快速搭建服务器。

  3. Java SDK: 适用于Java生态的实现。

  4. mcp-servers: 包含多个示例服务器，如代理服务器（mcp-proxy）和工具服务器。

环境准备

支持MCP的客户端

目前已知、熟知的支持模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）的客户端有以下几个，每个客户端可能支持不同的MCP功能，从而实现与MCP服务器的不同程度集成：

Claude Desktop: 提供全面的MCP支持，能够与本地工具和数据源深度集成，是MCP生态中最主要的客户端之一。

ChatMCP: 一个开源的MCP协议客户端，支持与MCP服务器交互，可能适用于开发者或技术爱好者自定义使用。

Cline: 基于VS Code的AI编程扩展，通过集成MCP后，能够访问和操作外部数据源，提升开发效率。

Cursor: 一个支持MCP的开发工具，通常用于编程环境，能够通过MCP连接外部资源。

Open MCP Client: 一个开源工具，支持在任何应用中与MCP服务器交互，提供网页版客户端和可集成到其他应用的开源库。

运行环境

要运行一个MCP（Model Context Protocol）服务器，首先需要根据其架构和运行需求准备相应的环境，具体可能因你选择的MCP服务器实现（如Python、TypeScript或Java版本）或客户端需求而略有不同

以下是几点主要环境要求：

MCP服务器运行环境: macOS、Windows、Linux等

编程语言: 根据选择的MCP服务器实现，安装对应的运行环境: Python、NodeJs、Java等

MCP SDK: 安装Python、NodeJs、Java相关SDK

安装Cine

这里选择Cline编程扩展插件作为MCP客户端，它可以在VS Code、Cursor 、Trae 等开发工具中安装，通过此方式来使用MCP Server
在这里插入图片描述
打开Cline插件，这里提示可以注册帐户免费使用Claude 3.7
在这里插入图片描述
由于注册Cline账号赠送的Claude 3.7有次数限制，也可以使用自己的模型API Key进行使用
在这里插入图片描述
Cline插件提供了一个MCP Servers应用市场，里面提供了很多可以直接使用的MCP Server
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使用File System MCP Server

概述

MCP是一个协议，让AI模型可以通过工具访问外部资源。File System MCP Server是一个具体的实现，它允许AI通过MCP协议读写本地文件系统。

File System MCP Server用于提供自动化文件管理服务，它提供了对本地文件系统的直接访问，并提供细粒度权限控制。这非常适合自动化文件管理任务，例如整理目录或安全备份数据。

更多详细信息参考： File System MCP Server

使用File System MCP Server需要安装NodeJs环境，它提供以下功能：

读/写文件

创建/列出/删除目录

移动文件/目录

搜索文件

获取文件元数据

注意：该MCP服务器只允许在通过指定的目录内进行操作。

使用上面安装的Cine插件，以Cine作为MCP客户端，在应用市场找到File System插件，并以它的使用为例说明。

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自动配置

点击安装，会自动分析并给出相关命令，询问是否执行，以完成File System MCP Server的配置

注意：期间可能会出现错误，但其会自动进行修复分析给出新的执行命令，直到执行成功为止

在这里插入图片描述
完成后，会自动生成如下一个配置文件
在这里插入图片描述
此配置文件告诉Cline需要启动哪些MCP服务器。在本例中

添加了一个名为file system的服务器

使用Node的npx命令来安装并运行@modelcontextprotocol/server-filesystem

同时授权允许在指定的目录(D:\\WorkSpace\\AI\\demo)内进行操作

注意事项：

Windows用户：如果使用npx命令，需要稍作调整（将command改为cmd，并在args中添加 "/c" 和 "npx"），需要对配置文件做出以下更改，同时确保File System插件启用与连接正常(绿色状态)

在这里插入图片描述
Mac/Linux用户：通常直接使用原始配置即可。

手动配置

手动配置也非常简单，只需要知道MCP客户端的默认识别配置文件位置，将MCP Server配置信息粘贴放进去即可。

这里以在Cursor中使用为例说明：

点击右上角齿轮图标打开Cursor配置，再点击MCP，即可查看到MCP Server列表

在这里插入图片描述
2.创建配置文件：

  • 1.可以点击Add new global MCP server创建一个全局的MCP Sever配置文件，默认路径C:\Users\用户名\.cursor\mcp.json

  • 2.也可以在当前项目目录下创建一个MCP Sever配置文件，路径为: 项目路径\.cursor\mcp.json

这里直接在当前项目下创建.cursor\mcp.json文件，并粘贴File Sytem Mcp Server配置信息

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此时在回到Cursor Settings => MCP即可查看到配置的MCP Server
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默认没有启用，点击Disabled按钮变为Enabled启用，同时点击刷新按钮自动打开cmd窗口启动MCP Server，需要确保启动状态是绿色。
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内置工具

点击查看Filesystem MCP Server提供的工具：
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使用

点击+按钮打开一个新的对话窗口，并提出你的需求
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等待执行完毕，在项目文件查看该文件
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创建文件夹
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修改与删除文件夹
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服务器连接故障

像下面那样，就是服务器连接异常，存在问题
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像下面这样才算是连接服务器成功
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解决办法：

检查mcp server配置文件内容的语法是否正确

查看日志进行解决

尝试重新启动

命令行中手动运行mcp server
大模型——MCP全解析，一步步教你借助第三方MCP Server开发Agent
03-29 318
现在一起来完成一个真正的Agent，这个Agent会使用第三方MCP Server中的工具来扩展自身能力，为了方便，这里借助LlamaIndex的FunctionCallingAgent来快速实现这个Agent（LangGraph请使用create_react_agent）。比如你的应用是一个Chatbot，可以从MCP Server中取出这些模板，让使用者选择使用。**快速的适应变化：**想象下，如果一个外部资源的接口发生变化，只需要访问它的MCP Server做修改，所有的LLM应用就可无缝适应。
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03-16 1123
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快如闪电的对话：FastMCP与智能世界的快速通道
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04-26 1097
FastMCP就像一条高速公路，把AI的能力、安全性和可扩展性推向新高度。无论你是AI开发者、数据科学家，还是对智能世界充满好奇的探索者，FastMCP都能帮你用最简单的方式，打开AI与世界对话的大门。未来已来，快来体验这场“快如闪电”的智能革命吧！
一文读懂 MCP！大模型如何用它连接世界，打造更智能的 AI Agent？
2401_84204207的博客
03-21 2186
未来，随着大模型应用的深入，MCP Server 将变得更加丰富和强大，各类应用也将逐步适配 MCP，降低 AI 接入门槛。正如 OpenAI CEO Sam Altman 所说，2025 is。或许不久的将来，我们只需一句话，就能让 AI 远程操控电脑、管理手机，彻底改变人机交互方式。
MCP （Model Context Protocol）初体验：企业数据与大模型融合初探
weixin_55010563的博客
04-02 473
从记录可以看到，大模型非常聪明的根据已有的工具，做了系统性的探索，首先执行初步查询，发现查询名称可能不准确，使用list_tables命令查看可用表，识别可能包含"customer"信息的表，检查其他可能包含客户信息的表，并最终发现"CrmDemo"数据库中的"Customers"表，并识别CustomerType可能用于识别VIP客户。模型的知识通常止于训练数据的截止日期，对于企业内部的数据库、文档仓库等信息孤岛则完全不了解​,即使模型具备一定的上下文窗口，也无法直接访问动态更新的业务数据。
MCP协议：连接大模型与外部世界的桥梁
qq_41846013的博客
04-10 963
*模型上下文协议(MCP)**是一种开放标准协议，旨在解决大语言模型与外部数据源和工具之间的连接问题。简单来说，MCP就像AI世界的"万能插头"，让大模型能够以标准化、安全的方式与各类数据源和工具进行交互。标准化连接：提供统一接口，简化大模型与不同数据源的集成安全可控：确保数据访问在严格授权范围内进行双向交互：支持大模型读取数据并执行操作上下文保持：维持完整会话历史和交互状态开放生态：完全开源，鼓励社区贡献，打造丰富的连接器生态。
多播代理(McProxy)安装与使用指南
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09-12 406
多播代理(McProxy)安装与使用指南 multicast_proxy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/multicast_proxy ...
AutoDev × MCP 双向赋能：AutoDev 即 MCP 服务，MCP 服务即 AutoDev 指令
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03-12 1085
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深度解析 Model Context Protocol（MCP）：重构大模型与外部世界的交互范式
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awei0916的专栏
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MCP由Anthropic于2024年11月开源，旨在解决大模型与外部系统交互的标准化问题。其核心思想是将工具调用抽象为统一的协议层，类似HTTP协议对Web应用的支撑作用。截至2025年3月，OpenAI、Google DeepMind等头部企业已宣布支持MCP，生态中涌现出1000+社区服务器和数千个集成应用。
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内容概要：MCP协议即模型上下文协议（Model Context Protocol），是由Anthropic公司在2024年11月推出并开源的一项创新标准，旨在让大语言模型能够无缝连接第三方的数据源，增强AI模型获取丰富上下文信息的能力。...
MCP-Use：6行代码构建智能体，LLM与工具的无缝连接革命——通过MCP协议实现低门槛、高扩展性的AI-工具集成
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
07-06 12
AI大模型API聚合网站精心挑选了当前市场上顶尖的免费AI API，涵盖自然语言处理、机器学习和计算机视觉等关键领域。这些API不仅质量上乘，而且完全免费，旨在帮助开发者无需额外支出就能将尖端的AI能力快速整合到自己的项目中。通过访问该网站，开发者可以获取详尽的API介绍和直接链接，便于立即接入并评估这些工具的实际效果，从而在项目中充分利用AI的力量，提升应用的功能性和用户体验。通过Free AI Hunter探索并收集2024年顶级免费AI API。
开源项目FastAPI-MCP：一键API转换MCP服务
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04-20 433
FastAPI MCP是一个零配置工具，可自动将您的FastAPI端点作为模型上下文协议(MCP)工具暴露出来。FastAPI MCP的优点在于其简洁性 — 它接管您现有的API端点并使其对AI模型可访问，而无需您重写代码或创建单独的实现。使用FastAPI MCP，您可以：自动将FastAPI端点转换为MCP工具保留您的API架构和文档将MCP服务器与您的API一起部署或作为单独的服务自定义哪些端点作为工具暴露控制如何生成工具描述。
万字详解：AI大模型应用技术之MCP（Model Context Protocol）
AI天才研究院
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在AI大模型（LLM）快速发展的背景下，模型与外部环境的数据交互需求急剧增加。传统模式下，开发者需为每个数据源（如数据库、API、文件）定制集成代码，导致开发成本高、维护复杂，且难以复用。例如，一个AI代码助手需要实时访问代码仓库、文档和测试框架，但每次新增工具都要重新开发连接器，效率极低。应运而生，它由Anthropic于2024年提出，旨在通过标准化协议解决这一问题。为AI模型与外部系统建立通用“上下文桥梁”，使模型能安全、高效地访问和操作各类数据源与工具。
函数计算支持热门 MCP Server 一键部署
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全球 AI 开发者们热议“MCP”（Model Context Protocol）。尽管这一协议在2024年由Anthropic发布时并未引起广泛关注，但2025年初，Cursor宣布集成MCP迅速将其带入开发者的视野，3月Manus的爆发更是加速了MCP的普及。而就在3月27日，OpenAI正式宣布其Agent SDK全面支持MCP协议，这一举措标志着MCP将会成为该领域的实施标准，必将重塑AI应用的开发与交互方式。
Python FastMCP实现MCP实践全解析：SSE与STDIO通信模式详解
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本文全面介绍Python FastMCP框架在MCP实践中的应用，详细解析了MCP中SSE和STDIO两种通信模式的区别和实现方法，并提供了完整的代码示例，帮助开发者快速搭建MCP服务。
实操干货！MCP全解析，一步步教你借助第三方MCP Server开发Agent
2401_85375151的博客
03-20 2847
随着最近Manus带动Agent应用的火热，MCP（模型上下文协议）成为很多社区热议的话题。今天为带大家带来深度的MCP解析与实操应用指南，相信看完这篇你应该可以立刻上手MCP。本文目录：MCP概念与架构全解析让我们从一个实际的开发样例开始。假如你开发了一个AI应用，无论是ChatBot还是复杂的Agent，都不会再局限于简单的LLM对话，很多时候你需要与外部世界连接，以访问数据源或使用工具。比如：操控浏览器实现自动化；访问本地文件访问数据库结构，以更好的让AI做编程。
《AI大模型开发笔记》MCP快速入门实战（二）
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MCP Server简单开发
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03-23 1130
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fastmcp服务器
04-15
<think>好的，我需要帮助用户了解如何配置和使用fastmcp服务器。根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]和引用[2]，我需要整理出配置步骤和使用指南。 首先，用户提到了fastmcp的安装和项目地址，应该从安装开始。根据引用[1]，安装可能通过pip进行，所以第一步应该是安装fastmcp包。然后，用户需要启用MCP服务器，这涉及到Roo Code菜单栏的设置，如引用[2]所述。需要指导用户如何启用相关选项，比如“Enable MCP Servers”和“Enable MCP Server Creation”。 接下来，配置cline_mcp_settings.json文件是关键步骤。用户可能需要编辑这个文件来设置服务器参数，比如端口、协议和日志路径。需要详细说明每个配置项的作用，例如port、protocol和log_path，并给出示例配置，这样用户可以直接参考。 然后，用户可能需要创建一个基本的MCP服务器实例。这里需要提供Python代码示例，展示如何继承BaseMCPServer类并定义handle_request方法。代码示例应该简洁明了，让用户能够快速上手。 此外，启动服务器和测试连接也是必要的步骤。需要指导用户如何运行服务器，以及如何使用telnet或Python客户端进行测试，确保服务器正常运行。 最后，根据用户的问题，生成相关问题，帮助用户进一步探索高级配置和优化方法。这些问题可以包括自定义协议解析、性能优化以及错误处理等内容，参考引用中的进阶篇信息。 在整理过程中，要注意使用正确的LaTeX格式，比如行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但在这个配置指南中可能用不上数学公式，所以主要关注代码块和配置示例的正确格式。同时，引用标识要自然地添加在相关步骤的末尾，比如在提到编辑配置文件时引用[^2]，在安装步骤引用[^1]。 需要确保回答结构清晰，分步骤说明，每个步骤都有对应的操作和示例，帮助用户逐步完成配置和使用。同时，检查是否有遗漏的信息，比如是否需要安装其他依赖，或者是否有常见问题需要注意，但根据提供的引用内容，可能没有这些细节，所以暂时不添加。 总结下来，回答的结构应该是：安装fastmcp → 启用MCP服务器 → 编辑配置文件 → 创建服务器实例 → 启动与测试 → 相关问题。每个步骤都提供具体的命令或代码，并引用对应的来源。</think>### fastmcp服务器配置与使用指南 #### 一、环境准备 1. 安装fastmcp包 ```bash pip install fastmcp ``` 安装完成后可访问项目地址查看文档更新[^1]。 #### 二、基础配置 1. **启用MCP服务** - 在IDE菜单栏选择 Roo Code → MCP Servers - 勾选以下选项： - ✅ Enable MCP Servers - ✅ Enable MCP Server Creation[^2] 2. **编辑配置文件** 打开`cline_mcp_settings.json`文件，基础配置示例： ```json { "server_config": { "port": 8888, "protocol": "tcp", "log_path": "/var/log/mcp_server.log" } } ``` - `port`: 服务监听端口 - `protocol`: 支持tcp/udp协议 - `log_path`: 日志存储路径[^2] #### 三、创建MCP服务实例 ```python from fastmcp import BaseMCPServer class MyMCPServer(BaseMCPServer): async def handle_request(self, raw_data: bytes): # 实现自定义协议解析逻辑 processed_data = raw_data.decode().upper() return processed_data.encode() ``` #### 四、启动与测试 1. **启动服务器** ```python server = MyMCPServer() server.run() ``` 2. **客户端测试** 使用telnet测试连接： ```bash telnet localhost 8888 ``` 或Python客户端： ```python import socket with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect(("localhost", 8888)) s.send(b"test message") ``` 相关问题
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