最近爆火的 MCP 究竟有多大魅力?MCP 开发初体验|得物技术

一、前言
MCP 全称 Model Context Protocol,是由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出一个开放协议,主要用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样,MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。

近期 MCP 的热度持续上升,网上也是喷涌出大量相关文章,相信在不远的将来 MCP 将成为每个开发者必备的技能之一,非常值得投入时间学习一下。下面会通过简单的实践来带大家理解一下 MCP 的工作原理,以及展望下 MCP 在未来可能的一些应用场景。
二、MCP 基础架构
基础架构
在开始实践之前,还是简单介绍一下 MCP 的基本架构和一些基础组件:

MCP Host:需要通过 MCP 访问数据的程序,例如 Claude Desktop、Cursor、Cline 等桌面工具。
主要职责:接受 &返回你的提问、跟模型交互、内置了 MCP Client,与服务器保持一对一连接的协议客户端。
MCP Server:轻量级程序,每个程序都通过标准化的模型上下文协议 (MCP) 提供特定功能。
主要职责:能力暴露(操作本地文件 &浏览器,访问数据库,访问远程服务)。
本地数据源:MCP 服务器可以安全访问的数据库、本地文件、浏览器等。
远程服务:MCP 服务器可以通过互联网(例如通过 API)连接到的外部系统。
工作流程
从用户提问,到最终完成任务的完整流程可参考下图:

百闻不如一见,百见不如一练。下面我们手把手开发一个 MCP Server,并且通过 Cline 来使用它,实践过程中会容易帮助我们去理解 MCP。
三、MCP Server 开发 &实践
准备 MCP Client
这里我用的是 Cline,是 VSCode 中的一个插件,直接在 VSCode 插件市场中搜索安装即可,其实这里的 Cline 在 MCP 的概念中是 MCP Host,只是 Host 里面内置了 MCP Client(负责跟模型 &MCP Server 交互)。
其实更推荐使用 Claude,但是 Claude 注册流程相对复杂一点,对网络环境要求也更高(需要科学上网)。

安装好后,第一步就是需要配置大模型,这里我选择的是 DeepSeek。
需要自行购买 API Key(https://platform.deepseek.com/api_keys)

然后就可以开始配置 MCP server 了,点击右上角的第二个图标。

这里可以使用开源的 MCP Server,也可以使用自己开发的 MCP Server,下面我们尝试自己动手开发一个简单的 MCP Server。
开发 MCP Server
想要开发一个 MCP Server,并不需要关心协议本身的一些细节,因为官方推出了各种语言的 SDK(https://modelcontextprotocol.io/sdk/java/mcp-server),通过 SDK 可以快速搭建一个 MCP Server,并且主流语言都针对 MCP 推出了自己的框架,Java 也不例外,这里我们选择使用 Spring 框架来搭建一个 MCP Server(https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/mcp/mcp-server-boot-starter-docs.html)。
引入依赖
定义 Tools
这里我们定义一个发送飞书消息的工具类:
这里 Spring 会自动把 @Tools 注解的方法按照 MCP 标准暴露出来,大模型会根据其中的描述来决策是否可以调用此方法。
启动类
打包
到这里一个简单的 MCP Server 就已经开发完成了,下面只需要执行 mvn clean package 打成可执行 jar 包就能配置到 Cline 中了。

配置 MCP Server
回到 VSCode 的 Cline 插件,点击第二个图标,然后点击下面的 Configure MCP Servers,然后开始编辑右侧的配置文件:

这里的配置文件是 MCP 标准化的,下面基于我们这个 MCP Server 介绍下几个核心配置的含义:
mcpServers:JSON 配置跟 Key
lark:MCP Server 唯一标识 &名称
command:启动 MCP Server 的命令(如 Java 就是 java -jar,Node 一般是 npx,Python 一般是 uvx)
args:执行命令后面的自定义参数
env:环境变量,用于配置一些可配置参数,比如密钥、外部 URL 等
这里配置好了后,如果右上角的点变成了绿色说明 MCP Server 加载成功,而且在下面还可以看到 MCP Server 提供的所有 Tools,以及每个 Tool 的参数跟描述。

开始体验
点击右上角的+号开始聊天:给我发一条下午好的飞书卡片消息,附带一下今日的热点新闻。

可以看到 Cline 调用了大模型开始思考,并且根据 MCP Server 提供的 Tools 开始选择发送消息接口并执行。

而且如果第一次尝试失败,还会自动纠错,最后成功调用了我们 MCP Server 提供的 Tools,发送了一条消息给我。


进阶体验
上面的例子我们只用到了一个 Tools,我们可以尝试组合多个 Tools&多个 MCP Server 来实现更复杂的任务,比如我们现在再开发一个可以操作 ES 的 MCP Server,然后打包后配置到 Cline 中。
配置好后,在对话中发送:分析一下 es 集群目前的索引分布,重点分析一下哪些索引的分片设置不合理,最终整理后飞书发给我。

然后会根据请求 ES 返回的结果,再次吐给模型进行分析。

最终整理后通过飞书发送一份简单报告。

联想一下
想象一下,如果组合一下飞书文档、浏览器操作、文件系统、发布系统对接等 MCP Server,一句话就可以让大模型从自动连接浏览器,打开飞书文档,分析需求,分析视觉稿,然后自己写代码,对比视觉稿,你就喝杯咖啡,静静的看着它工作。
顺带推荐一下常用的 MCP Client 以及一些现成的 MCP Server。
MCP Client List:https://modelcontextprotocol.io/clients
MCP Server List:https://github.com/modelcontextprotocol/servershttps://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers/blob/main/README-zh.md
四、总结
相信大家通过上面的实践后,对 MCP 有了一个基本的认识,组合多个 MCP Server 的工作流可以自主完成非常复杂的任务,关键是这协议统一了连接标准,有大量现成的 MCP Server 可以即插即用,大幅降低建设成本。总之 MCP 协议的持续落地,让 AI 不再只是聊天工具,而是工业智能革命的万能操作平台,在未来潜力无限,想象无限,值得每一位开发者去学习并掌握它!
文 / 新一
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