何为MCP

Model Context Protocol MCP 是一种开放协议，它规范了应用程序如何为大型语言模型提供上下文。可以把 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为您的设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样，MCP 也为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。

目前，MCP 被认为是构建更强大 AI Agent 的必经之路。

总体结构

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这里面最重要的部分是 _MCP Protocol_，但真正需要我们开发（或从第三方仓库下载并安装）的则是 _MCP Server_：一种通过标准化模型上下文协议展示特定功能的轻量级程序。

开发Server

我们使用 python 语言开发一个本地服务，并将其集成到 VSCode 的 Cline 插件中

  1. 首先安装 mcp 工具

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    # 官方推荐是用 uv 安装，不过我选择了自己习惯的工具，比如 conda

    # 需要 python3.10 版本及以上
    pip install mcp

  2. 编写 server 代码

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    # mcp_hello.py
    from mcp.server.fastmcp import FastMCP

    # 创建一个 MCP 服务器
    mcp = FastMCP("mcp_hello")

    # 添加一个加法工具
    @mcp.tool()
    def add(a: int, b: int) -> int:
        """将两个数字相加"""
        return a + b

    # 添加一个比较工具
    @mcp.tool()
    def compare(a: float, b: float) -> str:
        """比较两个数字的大小"""
        if a > b:
            return f"{a} > {b}"
        elif a < b:
            return f"{a} < {b}"
        else:
            return f"{a} = {b}"

    ## 设置启动方法，我一开始没有写这部分代码，导致无法启动
    if __name__ == "__main__":
        mcp.run(transport='stdio')

  3. 配置 mcp 文件
    Cline 配置 MCP 服务如图所示：
    2025-03-24_22-38-08.png
    代码：

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    {
      "mcpServers": {
        "mcp_hello": {
          "command": "/Users/kyuu/miniconda3/envs/mcpenv/bin/python",
          "args": [
            "/Users/kyuu/development/mcp_demo/mcp_hello.py"
          ],
          "disabled": false,
          "autoApprove": [
            "add"
          ]
        }
      }
    }

    注意：由于我使用的是 Conda 环境，因此 command 指向了我的 Conda Python 路径。

运行mcp

回到 VSCode 中的 Cline 插件，勾选 Auto-approve，选择 Act 模式，问出哪个经典的问题：

比较 3.11 和 3.9 的大小？

回答结果是：

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数值比较中，3.11 作为十进制数等于3 + 11/100 = 3.11，而3.9等于3 + 90/100 = 3.90。因此3.11 < 3.9

多次尝试无果后，重启 VSCode 并重新测试，最终成功调用 MCP 工具：

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总结

MCP 很有可能成为扩展 AI 模型能力的标准协议，为 AI 提供了更强大的扩展性。然而，本次我的实验尚未完全成功，仍需进一步研究和调试。

参考资料

  1. 官方文档