MCP Servers Fbl

🚀 MCP（Model Context Protocol）项目

MCP（Model Context Protocol）是一种通用的人工智能接口协议，类似于USB - C。它能让MCP服务器作为外部设备连接到AI系统，实现一次开发多处使用。MCP客户端嵌入在AI宿主中，负责与服务器交互，调用工具、查询资源和处理提示。该项目旨在构建基于MCP的AI基础设施，连接AI模型与实时结构化知识，扩展其功能并增强代理组合能力。

🚀 快速开始

MCP项目构建了一个基于MCP协议的AI基础设施。要快速了解其工作原理，可参考以下MCP客户端与服务器的交互逻辑：

• MCP客户端：嵌入在AI宿主（如Claude Desktop）中，负责发起工具请求、查询资源以及处理提示。
• MCP服务器：本地实现的服务器，暴露工具、资源和提示供AI客户端使用。

✨ 主要特性

通用AI接口

MCP的功能类似于USB - C，允许外部AI应用程序通过插件形式连接到各种AI系统。MCP服务器可以作为一个独立的外部设备，提供特定功能供AI客户端调用。

客户端与服务器交互

• MCP客户端：作为AI系统与MCP服务器之间的桥梁，请求工具、查询资源、处理提示。
• MCP服务器：暴露工具（如天气API）供AI客户端动态调用，提供资源（如API响应、数据库查询结果），处理提示以实现结构化用户交互。

代理组合能力

MCP架构支持多层代理交互，其中AI代理可以同时充当MCP客户端和服务器。这种设计使得专门化的模块能够独立处理不同的任务，从而实现更复杂的操作。

自我演化AI

未来的迭代可能会引入动态工具发现功能，允许AI客户端实时注册和发现新的MCP能力。这将使系统更加灵活，能够根据需求自动扩展功能。

开发与调试支持

利用Anthropic的MCP Inspector进行交互式测试和调试，无需完整的部署环境。这对于快速开发和问题排查非常有用。

📚 详细文档

项目背景

MCP是一种通用的人工智能接口协议，类似于USB - C。MCP服务器可以作为外部设备连接到AI系统（如Claude Desktop或云应用程序），实现一次开发、多处使用的功能。MCP客户端嵌入在AI宿主中，负责通过MCP协议与服务器进行1:1交互。MCP客户端可以调用工具、查询资源并插入提示；而MCP服务器则暴露工具（由模型控制：检索、数据库更新、发送）、资源（由应用程序控制：数据库记录、API）以及提示（由用户控制：文档）。

项目目标

构建一个基于MCP的AI基础设施，连接AI模型与实时结构化知识，通过自定义工具执行扩展其功能，并增强代理组合能力。目标是创建一个具有适应性和插件式架构的动态AI系统，能够集成到多个宿主中，并通过工具注册和实时发现进行演化。

项目架构

MCP作为通用AI接口

MCP充当一种互操作性层，允许外部AI应用程序（如Claude、Cursor等）与结构化数据源和可执行函数交互。它采用类似于USB - C的架构，其中MCP服务器作为一个外部插件，可以连接到各种AI系统。

MCP客户端与服务器角色

MCP客户端（嵌入在AI宿主中）

• 请求工具
• 查询资源
• 处理提示
• 作为AI系统与MCP服务器之间的桥梁

MCP服务器（本地实现）

• 暴露工具（如天气API）供AI客户端动态调用
• 提供资源（如API响应、数据库查询结果）
• 处理提示以实现结构化用户交互

MCP架构与工作流程

MCP作为通用AI接口

MCP的功能类似于USB - C，允许外部AI应用程序通过插件形式连接到各种AI系统。MCP服务器可以作为一个独立的外部设备，提供特定功能供AI客户端调用。

MCP客户端与服务器交互

• MCP客户端：嵌入在AI宿主（如Claude Desktop）中，负责发起工具请求、查询资源以及处理提示。
• MCP服务器：本地实现的服务器，暴露工具、资源和提示供AI客户端使用。

关键功能与未来增强

代理组合能力

MCP架构支持多层代理交互，其中AI代理可以同时充当MCP客户端和服务器。这种设计使得专门化的模块能够独立处理不同的任务，从而实现更复杂的操作。

自我演化AI通过注册API

未来的迭代可能会引入动态工具发现功能，允许AI客户端实时注册和发现新的MCP能力。这将使系统更加灵活，能够根据需求自动扩展功能。

开发与调试支持

利用Anthropic的MCP Inspector进行交互式测试和调试，无需完整的部署环境。这对于快速开发和问题排查非常有用。

结论

本项目构建了一个基于MCP的AI基础设施，将AI模型连接到实时结构化知识，并通过自定义工具执行扩展其能力。目标是创建一个具有适应性和插件式架构的动态AI系统，能够集成到多个宿主中，并通过工具注册和实时发现进行演化。

总结

通过MCP协议，我们可以实现一个灵活且高度可扩展的AI系统，支持实时交互、动态功能扩展以及多层代理协作。这种架构不仅适用于个人开发，也可以应用于企业级AI平台的构建。

💻 使用示例

基础用法

# 示例：简单的MCP服务器端实现
class MCPServer:
    def __init__(self):
        self.tools = []
        self.resources = []
        self.prompts = []

    def register_tool(self, tool):
        self.tools.append(tool)
        print(f"工具已注册: {tool}")

    def get_resource(self, resource_id):
        for res in self.resources:
            if res["id"] == resource_id:
                return res
        return None

    def handle_prompt(self, prompt):
        # 处理提示的逻辑
        pass

# 示例：简单的MCP客户端实现
class MCPClient:
    def __init__(self, server):
        self.server = server

    def call_tool(self, tool_id):
        for tool in self.server.tools:
            if tool["id"] == tool_id:
                return tool["function"]()
        return None

    def query_resource(self, resource_id):
        return self.server.get_resource(resource_id)

    def send_prompt(self, prompt):
        self.server.handle_prompt(prompt)

高级用法

目前文档未提供高级用法示例，后续可根据MCP协议的动态工具发现等未来增强功能进行补充。

🔧 技术细节

实现细节

开发“Vibe”代码

以下是MCP协议的一些示例代码实现，展示了简单的MCP服务器端和客户端的实现逻辑：

# 示例：简单的MCP服务器端实现
class MCPServer:
    def __init__(self):
        self.tools = []
        self.resources = []
        self.prompts = []

    def register_tool(self, tool):
        self.tools.append(tool)
        print(f"工具已注册: {tool}")

    def get_resource(self, resource_id):
        for res in self.resources:
            if res["id"] == resource_id:
                return res
        return None

    def handle_prompt(self, prompt):
        # 处理提示的逻辑
        pass

# 示例：简单的MCP客户端实现
class MCPClient:
    def __init__(self, server):
        self.server = server

    def call_tool(self, tool_id):
        for tool in self.server.tools:
            if tool["id"] == tool_id:
                return tool["function"]()
        return None

    def query_resource(self, resource_id):
        return self.server.get_resource(resource_id)

    def send_prompt(self, prompt):
        self.server.handle_prompt(prompt)

图片说明

• 图片1：MCP协议的整体架构图，展示了客户端与服务器之间的交互流程。
• 图片2：MCP工具注册与调用的示意图，展示了如何动态注册和调用不同功能。