如何开发MCP

•简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。•灵活性强：轻松切换AI模型或工具，无需复杂的重新配置。•实时互动：长连接保证数据实时更新。•安全可靠：内置标准化安全和权限控制。•扩展性强：AI系统扩展时，只需连接新的MCP服务器。[heading2]什么时候传统API更适合？[content]如果你的应用场景需要精准且严格受控的交互方式，那么传统API可能更合适。MCP提供广泛而灵活的动态能力，更适合需要上下文理解的场景，但不一定适用于严格受控的场合。[heading3]传统API更合适的场景：[content]•需要细粒度控制、功能严格限制；•更偏好紧耦合以提升性能；•希望最大化交互的可预测性。[heading2]如何开始使用MCP？[content]快速集成MCP的步骤：1.1.定义能力：明确你的MCP服务器提供哪些功能。2.2.实现MCP层：按照协议标准进行开发。3.3.选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如WebSockets）。4.4.创建资源/工具：开发或连接你的数据源和服务。5.5.建立客户端连接：与MCP服务器建立安全稳定的连接。[heading2]总结[heading3]再次回顾什么是MCP：[content]•MCP：为AI模型统一连接数据与工具的标准接口。•API：传统的方式，每个服务单独连接，开发更复杂。什么是MCP？MCP让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。

MCP是一个典型的CS架构，对于有编程基础的同学来说，很容易理解，因为开发中常见的MySql就是典型的CS架构，程序员日常开发过程中，会经常接触到CS架构的产品。本文不做太多关于MCP是什么的解释，尽最可能减少无关的噪音，只需要知道，MCP（Model Context Protocol）是一个标准化协议，通过客户端-服务端架构，让AI模型能够安全地调用工具、访问外部数据源，并实时获取信息。接下来我们通过极简单的案例，带大家手搓一个MCP客户端和服务端代码，来快速了解MCP是什么？：让AI根据你的输入自动规划并调用MCP服务端，给本地电脑创建一个文件，并写入一句话。如果这个案例你跑通了，你就会对MCP有一个初步的且正确的认知了。后面，你再去看网上其他关于MCP的大段文字科普，或者眼花缭乱的客户端配置MCP服务器的教程，再或者通过Dify等工作流与MCP结合，就会有种拨云见日，一览众山小的感觉。[heading3]环境安装[heading4]下载并安装python[content]官网：https://www.python.org/这里就不深入讲解如何安装了，不懂的同学网上找找教程。[heading4]安装uv[content]1.uv介绍MCP开发要求借助uv进行虚拟环境创建和依赖管理。uv是一个Python依赖管理工具，采用Rust编写，功能类似于pip，venv，但它更快、更高效，并且可以更好地管理Python虚拟环境和依赖项。也就是说他兼有了创建虚拟环境和包管理工具的功能，可以平替pip，venv。它完全兼容pip：支持requirements.txt和pyproject.toml依赖管理。跨平台：支持Windows、macOS和Linux。1.uv安装ctrl+r，打开命令行，输入一下命令安装uvuv常见使用命令可以自行问AI或百度，此处不再赘述。

MCP全称模型上下文协议（Model Context Protocol），是由Anthropic（Claude模型的主体公司）在2024年11月推出并开源的一项创新标准，旨在让大语言模型能够无缝连接至第三方的数据源。该协议支持对接内容存储库、业务工具、开发环境等多种外部服务，从而赋能AI大模型获取更丰富的上下文信息，生成更加精准、相关且智能的回答。MCP就像转接头，统一不同服务供所有人使用MCP就像一个“转接头”或“通用插座”，它的核心作用是统一不同外部服务（如Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等），通过标准化接口与AI模型对接。这样，开发者只需基于MCP规范开发一次“接口适配器”（MCP服务器），就能让所有兼容MCP的模型（MCP客户端）无缝接入，无需针对每个模型单独适配，大幅提升兼容性与开发效率。MCP里面还包含SSE（Server-Sent Events），是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。为AI模型量身定制的“USB-C接口”可以标准化地连接AI系统与各类外部工具和数据源传统的API就像不同的门和钥匙每扇门都需要自己的钥匙和特定的规则MCP与传统API关键区别：单一协议：MCP像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。动态发现：AI模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。双向通信：MCP支持类似WebSockets的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。