MCP 是一种标准化协议，用于连接大模型与外部工具（如数据库、API 等），通过客户端-服务器架构实现统一调用。以下是客户端与服务端的配置和使用详解：

一、服务端创建与部署

服务端负责提供工具能力（如 API 调用、数据查询等），需提前配置工具并生成访问端点。

1. 创建 MCP 服务

阿里云平台创建

• 登录阿里云 OpenAPI Explorer → 创建 MCP 服务 → 填写名称（如 mcp-demo）、选择文档语言 → 添加云产品 API（单个服务不超过 30 个 API） → 生成 Streamable HTTP Endpoint 和 SSE Endpoint。

自建本地服务（Python 示例）

• 使用 FastMCP 库创建工具（如网络搜索）：

from mcp.server import FastMCPapp = FastMCP('web-search')@app.tool()async def web_search(query: str) -> str:    # 调用搜索API（示例为智谱AI）    return search_resultsif __name__ == "__main__":    app.run(transport='stdio')  # 通过标准输入输出运行

2. 服务端类型

Stdio 模式

• 本地进程间通信，无需网络（命令示例：npx -y exa-mcp-server）。

SSE 模式

• 远程服务，通过 HTTP 传输（需配置 SSE Endpoint）。

二、客户端（MCP Client）配置

客户端是集成 MCP 服务的应用（如 IDE、聊天工具），需连接服务端端点。

1. 主流客户端配置

通义灵码（VS Code/JetBrains）

• → 插件设置 → 添加 MCP 服务 → 类型选 STDIO → 命令填 npx mcp-remote ${SSE Endpoint} → 完成 OAuth 授权。

Cherry Studio

• → 模型服务设置 → 添加 MCP 服务器 → URL 填入 Streamable HTTP Endpoint → 授权并启动服务。

Windsurf

• → 设置 → 粘贴 MCP 服务的 JSON 配置（含命令和环境变量） → 保存后显示绿点即成功。

2. 通用配置参数

三、使用流程与调优

1. 调用示例

自然语言指令

• 在客户端输入：查询成都地域的 ECS 实例列表，设置 x_mcp_region_id 为 cn-chengdu。

结果返回

• 客户端显示 API 调用结果（如实例列表）或错误提示。

2. 常见调优技巧

参数传递问题

• 若未正确传递地域参数（如 x_mcp_region_id），需在服务端修改 API 描述：

• → 编辑 API 概述 → 补充“必须传递 RegionId 和 x_mcp_region_id”。

简化非必填参数

• 删除 API 文档中冗余参数，减少 Token 消耗并提高准确性。

权限控制

• 确保 RAM 用户有 API 调用权限，避免授予删除等高危权限。

四、进阶场景与生态

1. 工具扩展案例

本地文件操作

• 配置 Filesystem MCP Server，支持读写桌面文件（命令：npx @modelcontextprotocol/server-filesystem）。

AI 搜索整合

• 组合时间服务（uvx mcp-server-time）和 Exa 搜索（npx exa-mcp-server），实现时效性检索。

数据库管理

• Neon MCP Server 连接 GitHub Copilot，直接生成 PostgreSQL 查询代码。

2. 开发框架支持

Java/Spring 生态

• 使用 @Tool 注解暴露业务方法，通过 ToolCallbackProvider 注册服务。

容器化部署

• Docker 封装 MCP Server 增强安全性（防止远程代码执行风险）。

五、常见问题

服务无法连接

• 检查 Endpoint 是否正确、OAuth 是否授权、网络是否通畅。

API 调用失败

• 确认 RAM 用户权限，或检查参数是否符合 API 文档要求。

性能限制

• 单个 MCP Server 建议不超过 30 个 API，过多会降低模型选择准确性。