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MCP介绍，原理说明，完整使用示例demo

ops 2025/7/19 12:58:27

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的集成方式，使AI应用程序能够高效、安全地访问和利用外部资源。

原理说明

架构概述
- 客户端-服务器模式：
  - MCP客户端：嵌入在AI应用程序中，负责与MCP服务器通信，请求和接收上下文信息。
  - MCP服务器：提供数据源和工具的访问接口，接收客户端的请求，处理后返回相应的上下文信息。
- 组件：
  - 宿主（Host）：运行MCP客户端的AI应用程序，如IDE、聊天机器人等。
  - 工具（Tools）：MCP服务器提供的功能单元，代表可访问的数据源或工具，如数据库查询、文件读取、API调用等。
  - 提示（Prompts）：指导MCP服务器如何响应客户端请求的指令。
工作流程
- 连接建立：MCP客户端与一个或多个MCP服务器建立连接。
- 请求发起：客户端通过MCP协议向服务器发送请求，指定需要调用的工具和参数。
- 数据处理：服务器接收到请求后，执行相应的工具操作，获取所需的数据或执行指定的任务。
- 响应返回：服务器将处理结果以标准化的格式返回给客户端。
- 结果利用：客户端将接收到的上下文信息提供给LLM，用于生成更准确、全面的响应。

完整使用示例Demo

以下是一个简单的示例，演示如何使用MCP构建一个能够查询数据库并生成响应的AI应用程序。

环境准备

安装Python和相关依赖库：

pip install mcp
pip install mysql-connector-python

创建MCP服务器

mcp_server.py：

from mcp.server import FastMCP
import mysql.connectormcp = FastMCP("DatabaseServer")@mcp.tool()
def query_database(query: str) -> str:"""执行数据库查询并返回结果"""db_config = {"host": "localhost","user": "username","password": "password","database": "my_database"}conn = mysql.connector.connect(**db_config)cursor = conn.cursor()cursor.execute(query)results = cursor.fetchall()conn.close()return str(results)if __name__ == "__main__":mcp.run()

创建MCP客户端

mcp_client.py：

from mcp.client import MCPClient
from openai import OpenAI# 创建MCP客户端
client = MCPClient("ws://localhost:8000")# 连接到MCP服务器
client.connect()# 创建OpenAI客户端
openai = OpenAI()def get_answer(prompt: str) -> str:"""使用MCP查询数据库并生成答案"""# 向MCP服务器发送数据库查询请求query = "SELECT * FROM articles WHERE title LIKE '%{}%'".format(prompt)result = client.call_tool("query_database", query)# 使用查询结果生成答案answer = openai.Completion.create(model="gpt-3.5-turbo",prompt="根据以下信息回答问题：\n\n{} \n\n问题：{}".format(result, prompt)).choices[0].textreturn answerif __name__ == "__main__":user_prompt = input("请输入您的问题：")answer = get_answer(user_prompt)print(answer)

运行示例
- 启动MCP服务器：
```
python mcp_server.py
```
- 启动MCP客户端：
```
python mcp_client.py
```
使用示例
- 在MCP客户端中输入问题，例如：“最近有哪些关于人工智能的文章？”
- 客户端将通过MCP服务器查询数据库，获取相关文章信息，然后利用OpenAI模型生成答案并返回。