使用 MCP 协议标准化与大语言模型（LLM）交互的服务器

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 是一个开放协议，旨在统一应用程序为大语言模型提供上下文的方式。换句话说，它为基于 LLM 的应用程序连接数据源、使用工具、执行标准提示提供了一个统一的框架。

MCP 生态系统定义了三个具体组件：

• MCP 服务器 负责：工具可用性（公开可用功能）、工具执行（运行请求的功能）、静态内容作为资源（提供可引用的数据）、预设提示（常见任务的标准模板）。

• 客户端 管理：与服务器的连接、LLM 集成、组件之间的消息传递。

• 宿主 提供：前端界面，向用户展示 MCP 功能，与整个生态系统的集成点。

这种架构创建了一个模块化系统，允许不同组件独立开发，同时保持互操作性。这使得用户能够构建具有不同 LLM 相关功能的 MCP 服务器，并在各种支持的应用程序中进行插件式使用。通常用于集成服务 API 和工具，或连接到本地数据源。

MCP 服务器组件

MCP 服务器通过定义明确的接口公开标准化能力，构成了协议的基础。宿主和客户端可以通过该协议标准连接到这些服务器，但如何将这些功能呈现给用户仍然灵活且完全由开发者决定。这意味着实际实现和用户体验完全可以由开发者自行设计——无论是通过命令行界面、图形应用程序，还是嵌入在更大的系统中。

在此指南中，我们将重点构建一个具有核心能力的 MCP 服务器示例，并附带一个简单的客户端实现，以演示交互模式。首先，让我们概述 MCP 服务器的主要组件：

工具

工具是 LLM 可以调用的功能，用于执行操作或检索信息。每个工具的定义如下：

{
  name: string;          // 工具的唯一标识符
  description?: string;  // 人类可读的描述
  inputSchema: {         // 工具参数的 JSON 模式
    type: "object",
    properties: { ... }  // 工具特定的参数
  }
}

工具允许 LLM 与外部系统交互、执行代码、查询数据库或进行计算。它们代表可以产生效果或生成新信息的动作。

资源

资源表示可被客户端应用程序访问的数据源。它们通过 URI 进行标识，并包括：

{
  uri: string;           // 资源的唯一标识符
  name: string;          // 人类可读的名称
  description?: string;  // 可选描述
  mimeType?: string;     // 可选 MIME 类型
}

提示

提示是预定义的指令，用于指导 LLM 执行特定任务。它们可以包括上下文信息、输入参数等。

示例项目设置与安装

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/ALucek/quick-mcp-example.git
cd quick-mcp-example

2. 创建 ChromaDB 数据库：

按照 MCP_setup.ipynb 中的说明创建向量数据库，并嵌入一个 PDF 文件。

3. 创建虚拟环境并安装依赖项：

# 使用 uv（推荐）
uv venv
source .venv/bin/activate  # 在 macOS/Linux 上
# 或者
.venv\Scripts\activate     # 在 Windows 上

# 安装依赖项
uv sync

4. 运行客户端和服务器：

python client.py mcp_server.py

以上是 MCP 协议及其示例项目的完整中文翻译，仅包含所需内容，无其他额外信息。