MCP 服务器实现说明

概述

MCP（模型上下文协议）服务器是一个基于 Flask 框架的项目，旨在增强大型语言模型的功能，使其能够与外部工具进行交互。通过将工具定义注入到系统消息中，并对 LLM 的响应进行解析和处理，该协议允许用户以文本形式调用工具。

功能

• 完整的 MCP 实现：支持从工具注册到执行的完整流程。
• Flask 接口：提供 RESTful API 用于与服务器交互。
• 工具定义注入：通过 XML 格式将工具定义注入到系统消息中。
• 基于正则表达式的解析：能够识别 LLM 响应中的工具调用，并提取参数。
• 工具执行：根据提取的参数调用相应的工具，并处理结果。

项目结构

mcp_server/
├── server.py              # Flask 应用入口
├── tools/                # 工具目录
│   ├── weather.py        # 天气查询工具
│   └── calculator.py     # 计算器工具
└── config.py             # 配置文件

安装步骤

环境要求

• Python 3.6+
• pip

安装依赖

pip install flask

初始化数据库（可选）

如果需要使用数据库功能，请运行：

python init_db.py

使用方法

启动服务器

python server.py

默认在 http://localhost:5000 上运行。

调用工具

天气查询示例

curl -X POST http://localhost:5000/api/weather \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"location": "Boston, MA", "unit": "fahrenheit"}'

计算器示例

curl -X POST http://localhost:5000/api/calculator \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"expression": "sqrt(144)"}'

自定义工具添加方法

定义工具类

创建一个新的工具类，例如：

class CustomTool:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def execute(self, param1):
        # 工具逻辑实现
        return {"result": f"Processed {param1}"}

注册工具

在 server.py 中注册工具：

from tools.custom import CustomTool

# 在 app 路由中注册
@app.route('/api/custom', methods=['POST'])
def custom_tool():
    tool = CustomTool("custom")
    data = request.json
    result = tool.execute(data['param1'])
    return jsonify(result)

MCP 配置与调用流程

工具注册

• 将工具定义添加到系统消息中，格式遵循 XML 标准。

工具定义注入

• 通过将工具 XML 描述添加到 LLM 请求的上下文中，使模型了解可用工具。

LLM 响应处理

• 解析 LLM 的响应文本，识别其中的工具调用指令，并提取参数。

工具执行

• 根据识别到的工具名称和参数，调用相应的工具方法，并获取结果。

对话管理

• 将工具执行的结果记录到对话历史中，以便后续请求使用上下文信息。

示例对话流程

用户：波士顿的天气怎么样？

系统：将包含 MCP 工具定义的提示发送给 LLM。

LLM 响应：

我来查一下。

调用 get_weather(location="波士顿, MA", unit="华氏度")。

MCP 处理器：解析响应，识别工具调用并执行天气查询工具。

工具执行结果：

get_weather 的结果：
{
  "location": "波士顿, MA",
  "temperature": 72,
  "unit": "华氏度",
  "condition": "晴朗"
}

对比分析

配置说明

工具 XML 定义示例

<tool name="weather">
    <description>获取天气信息</description>
    <parameters>
        <parameter name="location" type="string">所在城市</parameter>
        <parameter name="unit" type="string">温度单位（摄氏度/华氏度）</parameter>
    </parameters>
</tool>

请求示例

{
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "<tools>...</tools>"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "查询波士顿的天气情况。"
    }
  ]
}

结论

通过 MCP 协议，用户能够以文本形式灵活调用多种工具，显著增强了系统的扩展性和灵活性，同时降低了维护复杂度。该方法为构建智能化对话系统提供了有效的解决方案。