模型上下文协议

mcp服务器

🌟 模型上下文协议（MCP）

📋 目录

• 🌟 模型上下文协议（MCP）-完整信息指南
  • 📋 目录
  • 🎯 什么是MCP？
  • 🏗️ 架构概述
  • 🔧 核心功能
  • 📚 官方SDK
  • 🖥️ MCP客户端
  • 🔌 参考服务器
  • 🏢 官方整合
  • 🌍 社区服务器
  • 🛠️ 框架和工具
  • 📖 资源与学习
  • 🔒 安全与信任
  • 🚀 入门指南

🎯 什么是MCP？

这 模型上下文协议（MCP） 是一种开放协议，可实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。无论您是在构建基于AI的IDE、增强聊天界面，还是创建自定义AI工作流程，MCP都提供了一种标准化的方式将LLM与所需的上下文连接起来。

🌟 关键利益

• 🔗 标准化集成：一种将任何LLM应用程序与任何数据源连接的协议
• 🧩 可组合架构：混合搭配服务器，构建强大的人工智能工作流程
• 🔒 安全第一：内置安全原则和用户同意控制
• 🚀 易于构建：用于创建服务器和客户端的简单界面
• 🌐 成长中的生态系统：已有500多台服务器和50多台客户端可用

🎨 核心概念

MCP提供三个主要原语：

1. 📄 资源：用户或AI模型使用的上下文和数据
2. 🎯 提示：为用户提供模板消息和工作流
3. 🛠️ 工具：AI模型要执行的函数
4. 🔄 采样：服务器发起的代理行为和递归LLM交互

🏗️ 架构概述

MCP遵循客户端-主机-服务器架构，其中每个主机可以运行多个客户端实例：

graph TB
    Host[🏠 Host Application]
    Client1[📱 MCP Client 1]
    Client2[📱 MCP Client 2]
    Client3[📱 MCP Client 3]
    
    Server1[🔧 Database Server]
    Server2[🌐 Web API Server]
    Server3[📁 File System Server]
    Server4[🔍 Search Server]
    
    Host --> Client1
    Host --> Client2
    Host --> Client3
    
    Client1 --> Server1
    Client2 --> Server2
    Client3 --> Server3
    Client3 --> Server4
    
    style Host fill:#e1f5fe
    style Client1 fill:#f3e5f5
    style Client2 fill:#f3e5f5
    style Client3 fill:#f3e5f5
    style Server1 fill:#e8f5e8
    style Server2 fill:#e8f5e8
    style Server3 fill:#e8f5e8
    style Server4 fill:#e8f5e8

🔧 组件

• 🏠 主机：容器和协调器（创建客户端、管理安全性、处理授权）
• 📱 客户：隔离的服务器连接（协议协商、消息路由、安全边界）
• 🔧 服务器：专业背景和能力提供者（公开资源、工具、提示）

🔧 核心功能

📄 资源

资源允许服务器共享为语言模型提供上下文的数据：

• 📁 文件和文档
• 🗄️ 数据库架构
• 🌐 API响应
• 📊 应用程序特定信息

🎯 提示

指导语言模型交互的预定义模板或说明：

• 🔄 可重复使用的模板
• 📝 动态参数
• 🎨 多步骤工作流程
• 💡 互动式指导

🛠️ 工具

允许模型执行操作的可执行函数：

• 🔍 查询数据库
• 📞 调用API
• 🧮 执行计算
• 🔄 执行工作流

🔄 采样

服务器为代理行为发起LLM交互：

• 🤖 嵌套LLM调用
• 🔄 递归交互
• 🎯 上下文感知完成
• 👤 人机交互控制

📚 官方SDK

🚀 快速入门示例

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

// Create an MCP server
const server = new McpServer({
  name: "Demo",
  version: "1.0.0"
});

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

// Start the server
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

from mcp.server import Server
import mcp.types as types

app = Server("demo-server")

@app.tool()
async def add(a: float, b: float) -> str:
    """Add two numbers together."""
    return str(a + b)

# Run with: python -m mcp.server.stdio server.py

🖥️ MCP客户端

🌟 特色客户

📱 完整的客户列表

🔌 参考服务器

这些服务器展示了MCP功能和官方SDK：

🏢 官方整合

由公司维护的生产就绪MCP服务器：

🌟 企业平台

🔍 搜索与人工智能

🌍 社区服务器

社区开发的服务器生态系统不断发展：

🌟 热门社区服务器

📊 数据与分析

🌐 Web和API

🛠️ 开发工具

📱 生产力和办公室

🎨 媒体与内容

🛠️ 框架和工具

🏗️ 服务器框架

🔧 开发工具

🌐 托管和部署

📖 资源与学习

📚 文档

🌟 社区资源

🎥 学习材料

🔒 安全与信任

🛡️ 安全原则

MCP以安全为核心原则构建：

1. 👤 用户同意和控制

   • 用户必须明确同意所有数据访问和操作
   • 用户保留对共享哪些数据和采取的行动的控制权
   • 清晰的UI用于审查和授权活动

2. 🔐 数据隐私

   • 在将数据暴露给服务器之前，明确表示用户同意
   • 未经同意不得传输资源数据
   • 适当的访问控制和数据保护

3. 🛠️ 工具安全

   • 工具代表任意代码执行——谨慎对待
   • 在调用任何工具之前明确表示用户同意
   • 用户在授权前了解每个工具的功能

4. 🤖 LLM取样控制

   • 用户明确批准LLM采样请求
   • 对采样发生、提示和结果的控制
   • 服务器对提示的可见性有限

🔐 身份验证和授权

🚀 入门指南

🎯 快速开始

1. 📖 阅读文档

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   # Visit the official documentation
   open https://modelcontextprotocol.io
   

2. 🔧 安装SDK

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   # TypeScript
   npm install @modelcontextprotocol/sdk
   
   # Python
   pip install mcp
   
   # Java (Maven)
   <dependency>
     <groupId>io.modelcontextprotocol.sdk</groupId>
     <artifactId>mcp</artifactId>
   </dependency>
   

3. 🏗️ 创建您的第一台服务器

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   # Using the TypeScript template
   npx create-mcp-server my-server
   
   # Using Python
   python -m mcp.server.stdio my_server.py
   

4. 🧪 检验员测试

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   # Install and run the inspector
   npx @modelcontextprotocol/inspector
   

📚 学习路径

1. 🎯 初学者：从 快速入门指南
2. 🔧 中级：使用构建自定义服务器 SDK文档
3. 🚀 高级：探索 高级模式 并为生态系统做出贡献

🛠️ 开发设置

# Clone the main repository
git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
cd servers

# Install dependencies
npm install

# Run tests
npm test

# Start development server
npm run dev

# Use the MCP Inspector
npx @modelcontextprotocol/inspector

# Or test with Claude Desktop
# Add to your Claude Desktop config:
{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/your/server.js"]
    }
  }
}