Model Context Protocol (MCP) Python 实现

该项目根据 Anthropic MCP 规范实现了 Model Context Protocol (MCP) 的服务器和客户端的 Python 版本。它通过一个简单且交互式的示例展示了 MCP 协议的关键模式。

什么是 MCP？

Model Context Protocol (MCP) 是基于 JSON-RPC 2.0 构建的一个开放标准，用于将 AI 模型连接到外部数据源和工具。它定义了一个客户端-服务器架构，在该架构中，AI 应用程序与一个或多个 MCP 服务器通信，每个服务器都暴露了如下功能：

• 工具：执行操作的可执行函数
• 资源：提供信息的数据源
• 提示：预定义的模板或工作流

MCP 标准化了这些功能的发现和调用方式，充当“AI 的 USB-C”，允许模型以结构化的方式与外部系统交互。

项目结构

• server/：MCP 服务器实现
  • server.py：处理 MCP 请求并提供示例工具/资源的 WebSocket 服务器
• client/：MCP 客户端实现
  • client.py：演示客户端，连接到服务器并展示所有 MCP 功能

展示的功能

此实现展示了核心的 MCP 协议流程：

1. 能力协商：通过 initialize 进行客户端-服务器握手
2. 能力发现：列出可用的工具和资源
3. 工具调用：使用参数调用 add_numbers 工具
4. 资源访问：从资源中读取文本内容

设置

1. 创建虚拟环境：
   bash
   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate

2. 安装依赖项：
   bash
   pip install -r requirements.txt

使用方法

1. 启动 MCP 服务器（在一个终端中）：
   bash
   python server/server.py

2. 运行 MCP 客户端（在另一个终端中）：
   bash
   python client/client.py

客户端将连接到服务器，执行 MCP 握手，发现功能，并演示调用工具和访问资源，同时以格式化的输出显示结果。

工作原理

MCP 服务器

服务器：

• 接受 WebSocket 连接
• 响应遵循 MCP 规范的 JSON-RPC 请求
• 提供一个示例工具 (add_numbers)
• 提供一个示例资源 (example.txt)
• 支持 MCP 握手和功能发现

MCP 客户端

客户端：

• 通过 WebSocket 连接到服务器
• 执行 MCP 握手
• 发现可用的工具和资源
• 演示调用工具和读取资源
• 以格式化的方式呈现结果

协议细节

MCP 实现了以下关键方法：

扩展项目

你可以通过以下方式扩展此实现：

• 添加更多具有不同功能的工具
• 添加每次读取时都会变化的动态资源
• 实现用于引导交互的提示模板
• 创建更多交互式的客户端应用程序

参考资料

• Anthropic Model Context Protocol 规范
• JSON-RPC 2.0 规范
• WebSockets 协议