Day1: MCP核心架构与快速实战

示例代码

📎 附件：mcp-quick.zip（zip, 57KB）

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课程大纲

1. MCP模型上下文协议基础概念
2. MCP传输模式与核心架构深度剖析
3. 基于MCP SDK快速上手MCP服务开发
4. 基于STDIO传输协议开发MCP应用
5. 基于SSE传输协议开发MCP应用
6. FastMCP开发框架介绍与快速入门
7. 基于FastMCP开发智能问答应用
8. AI时代如何快速抓住时代红利实现逆袭

MCP模型上下文协议基础概念

MCP（Model Context Protocol 模型上下文协议） 2024 年 11 月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。

Function Calling 是 AI 模型调用函数的机制，MCP 是一个标准协议，使 AI 模型与 API 无缝交互，而 AI Agent 是一个自主运行的智能系统，利用 Function Calling 和 MCP 来分析和执行任务，实现特定目标。

MCP 官方简介：https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

MCP 文档手册：https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP 中文文档：https://mcp-docs.cn/introduction

MCP 客户端：https://modelcontextprotocol.io/clients

MCP 官方服务器列表：https://github.com/modelcontextprotocol/servers

PythonSDK 的 github 地址：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

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为什么出现 MCP

若开发一个不论是 ChatBot 还是复杂的 Agent 的 AI 应用，都不会再局限于简单的聊天对话，而是需要与外部世界连接，以访问数据源或使用工具。如访问本地文件、访问数据库结构、调用第三方 API 服务等，那么就需要连接不同的对象，使用不同的接口协议，需要熟悉 SQL、第三方开放 API 接口调用等，这都需要做大量的适配工作。

MCP(Model Context Protocol 模型上下文协议)，Anthropic 开源，就是用来帮助简化 LLM 应用与这些外部资源间的集成。它允许 LLM 应用使用统一的协议来连接到这些外部资源，而不必逐个适配。

MCP 的做法是增加了一个中间层：LLM 应用通过统一的 MCP 协议连接中间层（称为 MCP Server），而这个中间层会处理与外部资源的对接。

MCP 有哪些好处

• LLM 应用的简化：不用适配各种私有协议，只需要知道怎么连接 MCP server
• LLM 应用的快速扩展：随时 “插拔” 新的 MCP Server 即可，一个不够就再来一个
• 快速适应变化：若一个外部资源的接口发生变化，只需要对它的 MCP Server 做修改，所有的 LLM 应用就可以无缝适应
• 新的 AI 能力共享生态：通过 MCP Server 的共享，新的 LLM 应用可以快速获得各种工具，形成了一种新的合作体系，提高整体效用

基于 MCP 的集成架构

1. MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 LLM 应用程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具）。
2. MCP 客户端（MCP Clients）：在主机程序内部，与 MCP server 保持 1:1 的连接，MCP Client 是由 LLM 应用程序使用 MCP SDK 创建并维护的一个 Server 会话，就像在程序中维护一个数据库的 Connection 一样，借助 MCP SDK 可以与 MCP Server 通信，如查看 Server 的 Tools。在本地模式下，Client 与 Server 是一对一的关系。如果需要连接多个 MCP Server，需要自行维护多个 Session。
3. MCP 服务器（MCP Servers）：为 MCP client 提供上下文、工具和 prompt 信息。
4. 本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供 MCP server 安全访问的资源（例如文件、数据库）。
5. 远程资源（Remote Resources）：MCP server 可以连接到的远程资源（例如通过 API）。