模型上下文协议实现

模型上下文协议（MCP）Python实现

该项目在Python中实现了一个功能正常的模型上下文协议（MCP）服务器和客户端，遵循Anthropic MCP规范。它通过一个简单的交互式示例演示了MCP协议的关键模式。

什么是MCP？

模型上下文协议（MCP）是一个基于JSON-RPC 2.0的开放标准，用于将AI模型连接到外部数据源和工具。它定义了一个客户端-服务器架构，其中AI应用程序与一个或多个MCP服务器通信，每个服务器都公开了以下功能：

• 工具：执行操作的可执行函数
• 资源：提供信息的数据来源
• 鼓励：预定义模板或工作流

MCP规范了这些功能的发现和调用方式，充当“人工智能USB-C”，允许模型以结构化的方式与外部系统交互。

项目结构

• server/：MCP服务器实现
  • server.py：处理MCP请求并提供示例工具/资源的WebSocket服务器
• client/：MCP客户端实现
  • client.py：连接到服务器并练习所有MCP功能的演示客户端

演示的功能

此实现展示了核心MCP协议流程：

1. 能力协商：客户端-服务器握手通过 initialize
2. 能力发现：列出可用的工具和资源
3. 工具调用：呼叫 add_numbers 带参数的工具
4. 资源访问：从资源中读取文本内容

设置

1. 创建虚拟环境：

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   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   

2. 安装依赖项：

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   pip install -r requirements.txt
   

用法

1. 启动MCP服务器（在一个终端中）：

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   python server/server.py
   

2. 运行MCP客户端（在另一个终端中）：

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   python client/client.py
   

客户端将连接到服务器，执行MCP握手，发现功能，并演示使用格式化输出调用工具和访问资源。

运作原理

MCP服务器

服务器：

• 接受WebSocket连接
• 根据MCP规范响应JSON-RPC请求
• 提供示例工具(add_numbers)
• 提供示例资源(example.txt)
• 支持MCP握手和能力发现

MCP客户端

客户：

• 通过WebSocket连接到服务器
• 执行MCP握手
• 发现可用的工具和资源
• 演示调用工具和读取资源
• 以格式化的显示方式呈现结果

协议细节

MCP实现了以下关键方法：

方法	说明
initialize	握手以建立能力
tools/list	列出可用工具
tools/call	调用带有参数的工具
resources/list	列出可用资源
resources/read	读取资源内容
prompts/list	列出可用提示

扩展项目

您可以通过以下方式扩展此实现：

• 添加更多具有不同功能的工具
• 添加每次读取时都会发生变化的动态资源
• 实施引导式交互的提示模板
• 创建更多交互式客户端应用程序

参考文献

• 拟人模型上下文协议规范
• JSON-RPC 2.0规范
• WebSockets协议