MCP

在mcp协议解析文章中，我们已经了解了mcp协议的基本概念，以及如何使用mcp协议来开发一个mcp server。本文将介绍如何使用mcp协议来开发一个mcp client。 我们使用 mcp-go来开发，并且模型调用基于阿里云百炼平台。 源码可以参考这里。 整体的步骤可以描述如下： 初始化 mcp client, 由于使用 stdio transport 方式，通过 command 方式，启动一个mcp server。 mcp client 初始化之后，通过 list tools 接口获取所有的工具信息。 处理用户请求的信息，把 prompt 和 tools 信息传递给大模型。我们使用了qwen-plus 模型，本身支持 function call 功能，我们直接使用 tools 把工具信息传递给大模型。 大模型返回结果后，解析结果，判断是否调用了工具。如果没有使用工具，直接返回大模型的结果。如果使用了工具，大模型返回的 ToolCalls 信息包含了工具名称以及调用工具需要的参数信息。 根据ToolCalls 返回的信息，mcp client 通过 call tool 接口，调用工具。 拿到相应的工具返回的结果后，把用户的 prompt 和工具的结果传递给大模型。 拿到大模型的结果后，返回给用户。 首先在 pairec-mcp-demo 目录下进行编译，生成 pairec-mcp-demo 二进制文件, 然后 copy 到 client 目录下。 初始化mcp client 这里 serverPath 就是 pairec-mcp-demo 二进制文件的路径。 首先通过 Initialize 接口初始化mcp client。 func connectToServer(serverPath string) (*client....

工具的介绍参考这里，使用方式也比较简单。 使用类似的命令，启动服务。 npx @modelcontextprotocol/inspector <command> 我们使用前文提到的 pairec-mcp-demo 作为参考。 启动命令 npx -y @modelcontextprotocol/inspector "/Users/bruceding 1/Projects/go/src/go-echo-mcp/pairec-mcp-demo/pairec-mcp-demo" --log_dir ./log /Users/bruceding 1/Projects/go/src/go-echo-mcp/pairec-mcp-demo/pairec-mcp-demo 是sever 的二进制路径。 --log_dir ./log 中两个是命令行的启动参数。 启动成功后，会出现如下的提示，浏览器打开相应的地址。 在打开的页面中，选择 transport type ，确认 command 和 arguments 没有问题后，点击 connect ，会返回连接成功的信息。 连接成功后，如果测试 Tools 功能，选择 Tools tab, 调用 List Tools 方法，会列出 tools 工具，进行测试即可。

从上文 中，介绍了MCP 协议的基本内容，如何使用以及如何基于 stdio transport 开发mcp server 。 本文主要介绍下mcp协议的实现细节。通过从0开始开发一个mcp server, 并且通过日志的方式记录mcp client 和 mcp server 之间的数据是如何交互的。 开发思路是通过 stdio 进行数据读取，然后写入到日志中。注册到 cline 中这样就能接受到 mcp client 的请求了。 通过mcp 协议规范，处理请求，然后返回respone 数据。 处理完一种请求后，不断的更新服务，不断的和mcp client 进行交互，进入下一轮请求，循环往复，直至一个完整的链路完成。 MCP 协议使用 JSON-RPC格式，具体的request，response schema 可以参考这里。 全部的源码参考这里。 还是使用 Tools 走通整个链路。 下图中可以看出 Server 启动时，client 就是发起初始化请求，Server 要把相应的能力高速 Client （Resource， Promot, Tool)。 假设如果只支持 Tool 能力，client 会发起 tools/list 请求，把所有的工具信息获取到。包括 名称、参数列表、描述等等。 如果用户发起了请求， Client 会把用户的提示 + tools 列表信息给到 LLM LLM 会选择格式的工具，并组装请求高速 Client Client 发起tools/call 调用， mcp server 执行相应的工具功能 返回请求后，client 把结果告诉LLM， LLM 进行总结后，输出到客户。 我们看下核心的代码功能。 实际就是监听标准的输入，解析出 method 方法，然后进行相应的处理。...

MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议) 是一个开源的协议，提供了一种通用、标准的方式把LLM AI 大模型和不同数据源以及工具连接起来。类似USB HUB 方式。 与传统调用 API 的方式不同，每个工具都有不同的调用方式，不同的AI 应用或者 LLM 调用时，都需要集成一遍。MCP 的出现，本质上来说出现一个中间层，把工具的提供方和工具的调用方进行了解耦，这样AI应用可以灵活的使用现有已经实现的工具，而不需要单独的集成，提供了开发效率。 协议架构 MCP HOSTS 面向终端用户的AI 应用，类似 Claude Desktop, IDEs 等通过MCP 协议来访问数据 MCP Client 协议的客户端，可以和mcp server 1:1 进行连接。他们之间通过 mcp 协议交互。Client 通常被集成到 host 中。 MCP Server 实现了mcp 协议的服务提供方，它会把数据源以及工具的使用通过服务暴露出去。 目前包括两种 transport layer: Stdio transport 通过标准的输入输出进行通讯(stdin, stdout) mcp server 运行在本机的进程中，比如 IDE 中的 AI 助手操作本地的终端，或者管理目录和文件等等 HTTP with SSE transport 使用 SSE 协议进行远程服务通讯 使用http post 请求方式 MCP 的协议是通过 JSON-RPC 2.0的方式来通讯的，具体协议可以参考这里。需要理解消息类型 request/response， 一个请求，正确的相应后返回 response , 具体response 业务数据封装在 result 字段中。 当请求出错的情况下，返回的错误信息封装到 error 字段中。 还有一种特殊的请求叫 Notifications ， 这个请求不会带RequestId, 也不需要返回响应数据。 在MCP server 的实现中，需要定义好需要提供哪几类数据到client 使用。...