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MCP简介和应用

java 2025/6/16 6:37:30

1. MCP 简解：

你可以把 MCP 想象成 AI 应用的 USB-C 接口。就像 USB-C 数据线标准化了笔记本电脑连接各种外设（如外置硬盘、显示器或充电器）的方式一样，MCP 为 LLM 连接不同的数据源和工具提供了一个标准化的接口。它是一个开放协议，定义了应用程序如何为 LLM 提供上下文，本质上是赋予了它们“手脚”，让它们能够伸向现实世界并执行各种操作。

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MCP 整个运作流程的主要组成部分有客户端、LLM、和 MCP 服务端三部分组成。

  1. 客户端： 这是你与之交互的界面，通常是集成 LLM 的 AI 助手或应用程序。例如，Claude 的官方客户端，或者 Cherry-Studio 等第三方工具。客户端扮演着视觉载体和整体用户体验的整合者角色。
  2. LLM（大语言模型）： 这是“大脑”——AI 模型的核心。目前主流的大模型，如 DeepSeek、千问 3 等，都提供了 MCP 标准扩展能力。虽然技术上 LLM 通过“主机”（Host）与外部交互，为了便于理解，我们在此统称为 LLM。
  3. MCP 服务器： 这是实现 LLM 扩展能力的基础。LLM 本身并不具备这些能力，MCP 服务器通过实现这些能力（比如读取桌面文件、查询天气），并将调用方式抽象成接口暴露给 LLM。本质上，它将 LLM 的请求转化为现实世界中的行动。

整个 MCP 流程是通过 LLM 与 MCP 服务器的交互来实现的。客户端则负责提供可视化的载体和工程上的整合。。

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现在这种 MCP 流程根据 LLM 和 MCP 服务器在不同的位置有不同的组合

  • 本地客户端 + 本地 MCP + 云LLM： 这是常见的设置，例如 Claude 官方建议下载其客户端并集成 MCP 服务器。在这种模式下，客户端和 MCP 服务器都在你的本地设备上运行，处理与本地系统的交互（如访问本地文件），而 LLM 本身则部署在云端。

  • 云LLM+云MCP+Web：而在阿里云百练的官网，官方给出了云LLM+云MCP+Web的组合（这是官方主推的方式，他们显然不想把客户端市场拱手让给 Cherry-Studio 、Cline等第三方客户端）。这种 LLM 和 MCP 在一端的理论上延迟很低。但是目前 MCP 处于蓬勃发展期间，这种不自由的方式显然不是各位玩家的热爱（毕竟云托管要付一份额外的钱）。
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值的注意的是，虽然阿里云嘴上说本地不支持，实际上预留了标准的MCP调用规范，这为本地化操作提供了更多可能性。

2. MCP实践

2.1 MCP客户端

MCP客户端，往往来说目前市面上相对较少，目前除了各个大厂，免费的第三方客户端集成较好的有 Cherry-Studio 、Cline。

他们在实现集成各种第三方API的同时也实现了MCP的一个中继器，可以转发 LLM 和 MCP 服务器之间的调用操作。

以 Cherry-Studio 为例，客户端在收到 MCP 包含 MCP 命令的消息的时候，会调用 MCP服务器，并发 MCP 服务器反馈的结果组合成新的信息后发送给 LLM
·1

当大语言模型（LLM）需要使用 MCP 工具时，您的客户端与 LLM 之间的通信通常涉及一个两步过程。这就是为什么它通常比简单查询消耗更多 Token 的原因。让我们通过手动模拟一个虚假的 MCP 工具注册和观察，来详细解析这个流程。

  1. LLM 决定并指令
    客户端发送： 你的问题 + 可用的 MCP 工具定义（比如你的“calculate”工具）。
    LLM 回复： LLM 分析后，如果需要工具，它会直接返回工具调用指令（例如，调用“calculate”并带参数“2 + 2”）。

注意： 此时 LLM 不会给出任何自然语言的答案或额外信息，它只是发出指令。

  1. 客户端执行并反馈，LLM 给出答案
    客户端行动： 客户端收到指令后，会真正调用你的 MCP 服务器（“calculate”服务）执行操作，并获取结果（例如，“4”）。
    客户端发送： 客户端将工具的执行结果添加到对话历史中，并再次发送给 LLM。
    LLM 回复： 收到工具结果后，LLM 才能理解并给出最终的、完整的自然语言回答（例如，“2 + 2 等于 4。”）。
    为什么两次？
    LLM 自身不能执行代码，它只负责“决策”（决定用哪个工具）和“语言生成”（整合结果）。客户端负责“执行”和“协调”。这种“决策-执行-整合”的模式，导致了两次与 LLM 的通信，也因此消耗了更多 Token。
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{"Response": {"choices": [{"message": {"content": "","role": "assistant","tool_calls": [{"index": 0,"id": "call_13b96f2bb72d4b54afd0b4","type": "function","function": {"name": "calculate","arguments": "{\"expression\": \"2 + 2\"}"}}]},"finish_reason": "tool_calls","index": 0,"logprobs": null}],"object": "chat.completion","usage": {"prompt_tokens": 190,"completion_tokens": 19,"total_tokens": 209,"prompt_tokens_details": {"cached_tokens": 0}},"created": 1749265696,"system_fingerprint": null,"model": "qwen-plus","id": "chatcmpl-219316df-c150-9053-816b-123437e432bf"}
}
package client_demoimport ("bytes""encoding/json""fmt""io/ioutil""net/http""testing"
)// 定义请求数据结构
type Message struct {Role      string     `json:"role"`Content   string     `json:"content,omitempty"` // Content can be omitted for tool callsToolCalls []ToolCall `json:"tool_calls,omitempty"`
}type ToolCall struct {ID       string       `json:"id"`Type     string       `json:"type"`Function FunctionCall `json:"function"`
}type FunctionCall struct {Name      string                 `json:"name"`Arguments map[string]interface{} `json:"arguments"`
}type Request struct {Model    string    `json:"model"`Messages []Message `json:"messages"`// Add tools definition to the requestTools []Tool `json:"tools,omitempty"`
}type Tool struct {Type     string   `json:"type"`Function Function `json:"function"`
}type Function struct {Name        string                 `json:"name"`Description string                 `json:"description,omitempty"`Parameters  map[string]interface{} `json:"parameters,omitempty"`
}func TestClient(t *testing.T) {// 获取API Key（确保已设置环境变量DASHSCOPE_API_KEY）apiKey := "" // Replace with your actual API Key// Define your MCP tool "calculate"// This describes the tool to the LLMcalculateTool := Tool{Type: "function",Function: Function{Name:        "calculate",Description: "A tool to perform mathematical calculations.",Parameters: map[string]interface{}{"type": "object","properties": map[string]interface{}{"expression": map[string]interface{}{"type":        "string","description": "The mathematical expression to evaluate.",},},"required": []string{"expression"},},},}// Construct the request body with the tool definitionrequestBody := Request{Model: "qwen-plus",Messages: []Message{{Role:    "system",Content: "You are a helpful assistant with access to a calculator tool.",},{Role:    "user",Content: "计算 2 + 2 等于多少？", // This is the user's query that might trigger the tool},},Tools: []Tool{calculateTool}, // Crucial: Register your tool with the LLM}// Serialize request bodyjsonBody, err := json.Marshal(requestBody)if err != nil {panic(fmt.Sprintf("Error marshaling JSON: %v", err))}fmt.Printf("Request Body: %s\n", jsonBody) // Print the request body for debugging// Create HTTP requestreq, err := http.NewRequest("POST","https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions",bytes.NewBuffer(jsonBody))if err != nil {panic(fmt.Sprintf("Error creating request: %v", err))}// Set request headersreq.Header.Set("Authorization", "Bearer "+apiKey)req.Header.Set("Content-Type", "application/json")// For DashScope, adding X-DashScope-Api-Sequence might be useful for certain features,// but for basic tool calls, it's often not strictly necessary.// Send requestclient := &http.Client{}resp, err := client.Do(req)if err != nil {panic(fmt.Sprintf("Error sending request: %v", err))}defer resp.Body.Close()// Read responsebody, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)if err != nil {panic(fmt.Sprintf("Error reading response: %v", err))}// Handle responseif resp.StatusCode != http.StatusOK {panic(fmt.Sprintf("API returned status %d: %s", resp.StatusCode, body))}fmt.Printf("Response: %s\n", body)}

2.2 MCP服务器

上面说了客户端如何执行 MCP 指令的，下面我们来介绍一下如何使用 Go 创建一个MCP 服务，MCP服务器本质来说和GRPC的接口一致，一般来说 MCP 服务器没有状态，所以说也不需要常驻运行。

MCP 通信目前的基本逻辑还是跨进行通信（IPC），和普通引用跨进程通信没有什么区别。
目前主流的交互方式有三种：

  1. stdio（标准输入输出流）
  2. sse（服务器发送事件）
  3. 可流式传输 HTTP

目前运用较多的还是标准输入输出流，我们这里也以这个为主。

这里的实现就是对照上文的计算函数的真实实现。

由于 Go 官方没有 MCP 服务端的 SDK，我们使用这个包实现github.com/mark3labs/mcp-go，本质来说就是通过输入输出流定义交互接口，和普通跨进程通信无异。

package mainimport ("context""fmt""github.com/mark3labs/mcp-go/mcp""github.com/mark3labs/mcp-go/server"
)func main() {// Create a new MCP servers := server.NewMCPServer("Calculator Demo","1.0.0",server.WithToolCapabilities(false),server.WithRecovery(),)// Add a calculator toolcalculatorTool := mcp.NewTool("calculate",mcp.WithDescription("Perform basic arithmetic operations"),mcp.WithString("operation",mcp.Required(),mcp.Description("The operation to perform (add, subtract, multiply, divide)"),mcp.Enum("add", "subtract", "multiply", "divide"),),mcp.WithNumber("x",mcp.Required(),mcp.Description("First number"),),mcp.WithNumber("y",mcp.Required(),mcp.Description("Second number"),),)// Add the calculator handlers.AddTool(calculatorTool, func(ctx context.Context, request mcp.CallToolRequest) (*mcp.CallToolResult, error) {// Using helper functions for type-safe argument accessop, err := request.RequireString("operation")if err != nil {return mcp.NewToolResultError(err.Error()), nil}x, err := request.RequireFloat("x")if err != nil {return mcp.NewToolResultError(err.Error()), nil}y, err := request.RequireFloat("y")if err != nil {return mcp.NewToolResultError(err.Error()), nil}var result float64switch op {case "add":result = x + ycase "subtract":result = x - ycase "multiply":result = x * ycase "divide":if y == 0 {return mcp.NewToolResultError("cannot divide by zero"), nil}result = x / y}return mcp.NewToolResultText(fmt.Sprintf("%.2f", result)), nil})// Start the serverif err := server.ServeStdio(s); err != nil {fmt.Printf("Server error: %v\n", err)}
}

Go 可以很方便的把 MCP 编译成二进制文件，编译后可以直接把文件放置 /user/local/bin 或者 c:/windows/System32下。

在Cherry Studio可以如此设置
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在Cherry Studio中就可以很方便的使用了。
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如果想自己体检更好的联动效果，更多更复杂的 MCP 服务器必不可少，可以去现在使用免费的 MCP 服务器，

  1. MCP.so:https://mcp.so/
  2. DeepNLP Open MCP Marketplace Plugin：https://github.com/AI-Agent-Hub/mcp-marketplace

如果开发自然少不了调试，在最新版本的 PostMan中，已经集成了 MCP 服务器的调试功能。
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3. 当前 MCP 的主要挑战：

  1. 多工具调用的不准确性与复杂接口的冲突：
    目前，LLM 在进行**多工具调用（Multi-tool Calling）**时，准确性仍然是老大难问题。尽管 LLM 能理解何时需要外部工具，但当一个复杂任务需要调用多个工具、甚至按特定顺序或条件进行时，LLM 往往难以精准编排。

    • 冲突点： 为了让 LLM 能够处理复杂功能，开发者不得不向其暴露（expose）更多的接口（API）。然而，暴露的接口越多，LLM 选择和组合工具的难度就越大，出现误判或调用失败的概率也随之增加。这形成了一个矛盾：要实现复杂功能，就需要更多接口；接口越多，调用的准确性就越难以保证。

  2. MCP 能力暴露效率低下，制约 Agent 终极形态：
    另一个核心痛点是，当前 MCP 暴露能力的方式效率极其低下。现在，如果 LLM 需要一个新能力，通常就意味着要为其暴露一个独立的接口。

    • 高 Token 消耗： 想象一下，一个像人类一样具备广泛技能的 AI Agent，需要成千上万个细粒度的“能力”（比如“读取文件”、“发送邮件”、“日程安排”、“预定机票”等等）。如果每一个能力都对应一个独立的 MCP 接口声明，那么这些接口的声明本身就会占据大量的上下文 Token 空间。这不仅大大增加了每次调用的成本，更严重的是，它会迅速耗尽 LLM 的上下文窗口（Context Window），使得 LLM 无法处理更长、更复杂的对话或任务，因为其大部分“记忆”都被接口声明占据了。
    • 与理想 Agent 的差距： 这种“一个能力一个接口”的模式，与我们期望的 LLM 最终能完全模仿人类行为的 Agent 形态相去甚远。人类学习一项新技能，并不会为每个微小动作都生成一个独立的“接口说明书”。理想的 Agent 应该能够通过更高级的**抽象（abstraction）和泛化（generalization）**能力，以更高效的方式理解和利用工具，而不是被庞大的接口声明所束缚。

展望与挑战：

显然，要实现真正强大的 AI Agent，MCP 协议和其实现方式需要进行根本性的革新。未来的发展方向可能包括：

  • 更高级的工具抽象： 从细粒度的单一接口转向更通用、可组合的“超级工具”或“工作流工具”。
  • 智能的工具发现与选择： LLM 能够更智能地理解何时需要工具，以及如何高效地从庞大的工具库中筛选和调用最合适的工具，而无需所有工具的详细声明都常驻上下文。
  • 动态的接口加载： 根据任务需求，动态地加载和卸载所需的接口声明，而不是一次性全部提供。

总而言之，目前的 MCP 在拓展 LLM 能力方面迈出了重要一步，但要实现 LLM 模仿人类行为的最终 Agent 形态，其在工具调度准确性和能力暴露效率上的瓶颈是亟待解决的。

http://www.xdnf.cn/news/14163.html

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