哈嘍！伙伴們，我是小智，你們的AI向?qū)Аg迎來到每日的AI學(xué)習(xí)時(shí)間。今天，我們將一起深入AI的奇妙世界，探索“一次集成砍掉80%工作量！MCP Server開發(fā)從0到1全揭秘”，并學(xué)會(huì)本篇文章中所講的全部知識(shí)點(diǎn)。還是那句話“不必遠(yuǎn)征未知，只需喚醒你的潛能！”跟著小智的步伐，我們終將學(xué)有所成，學(xué)以致用，并發(fā)現(xiàn)自身的更多可能性。話不多說，現(xiàn)在就讓我們開始這場(chǎng)激發(fā)潛能的AI學(xué)習(xí)之旅吧。

一次集成砍掉80%工作量！MCP Server開發(fā)從0到1全揭秘：

硅谷的咖啡廳里，永遠(yuǎn)流傳著這樣的傳說：一個(gè)天才開發(fā)者，一臺(tái)電腦，一段顛覆行業(yè)的代碼。但當(dāng) 31 歲的 Maor Shlomo 在特拉維夫的公寓里敲下 Base44 的第一行代碼時(shí)，他沒想到這個(gè)故事會(huì)以 8000 萬美元的現(xiàn)金收購落幕——沒有風(fēng)投加持，沒有百人團(tuán)隊(duì)，只有 8 名員工和 180 天的閃電戰(zhàn)。

AI 正在快速發(fā)展，大語言模型處于這一變革的前沿。隨著這些模型在理解和生成類人文本方面日益精進(jìn)，將其與外部系統(tǒng)集成的需求也顯著增長。這種集成有望開啟一個(gè)全新的應(yīng)用時(shí)代，使之能夠利用真實(shí)世界的數(shù)據(jù)和工具來增強(qiáng)功能，并提供更符合語境的響應(yīng)。

然而，將大語言模型連接到外部資源的傳統(tǒng)方法通常需要針對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)源進(jìn)行復(fù)雜且定制化的實(shí)現(xiàn)，從而導(dǎo)致架構(gòu)碎片化且難以擴(kuò)展。

Anthropic 的模型上下文協(xié)議 (MCP) 應(yīng)運(yùn)而生，成為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的關(guān)鍵解決方案。

過去，如果我們想讓 AI 處理數(shù)據(jù)，通常只有兩種選擇：要么依賴預(yù)訓(xùn)練好的靜態(tài)知識(shí)庫，要么手動(dòng)上傳數(shù)據(jù)。這種方式不僅效率低下，還存在明顯的局限性——即便是最強(qiáng)大的 AI 模型，也無法實(shí)時(shí)訪問新數(shù)據(jù)。每次遇到新信息，都需要重新訓(xùn)練或上傳，使得 AI 的擴(kuò)展性和靈活性大打折扣。

而 MCP 的出現(xiàn)，徹底改變了這一局面。它像一位“數(shù)據(jù)橋梁工程師”，成功打破了 AI 對(duì)靜態(tài)知識(shí)庫的依賴，賦予模型動(dòng)態(tài)交互的能力。有了 MCP，AI 可以通過 MCP 像人類一樣自由調(diào)用搜索引擎、訪問本地文件、對(duì)接 API 服務(wù)，甚至直接操作第三方工具庫。這種能力讓 AI 不再是一座“數(shù)據(jù)孤島”，而是成為了一個(gè)可以實(shí)時(shí)連接萬物的智能中樞。

更關(guān)鍵的是，MCP 是一套開放協(xié)議。只要開發(fā)者遵循這一標(biāo)準(zhǔn)，AI 就能無縫接入本地?cái)?shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)資源、開發(fā)工具乃至整個(gè)生態(tài)社區(qū)。試想一下，當(dāng) AI 可以隨時(shí)調(diào)用你電腦里的文檔、實(shí)時(shí)檢索最新網(wǎng)絡(luò)信息、聯(lián)動(dòng)專業(yè)軟件完成任務(wù)時(shí)，其協(xié)作效率和工作潛力將呈指數(shù)級(jí)提升。這不僅是技術(shù)的進(jìn)步，更是邁向“萬物智能互聯(lián)”的關(guān)鍵一步——而 MCP，正是這一切的基石。

既然 MCP 在大模型應(yīng)用開發(fā)中如此重要，要從 0 到 1 開發(fā)出一款 MCP Server 到底難不難？

從搭建基礎(chǔ)框架到最終上線，MCP Server 的開發(fā)流程究竟如何？哪些關(guān)鍵環(huán)節(jié)決定著開發(fā)周期與質(zhì)量？開發(fā)過程中，最難攻克的難題是什么？行業(yè)內(nèi)又有哪些實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)可供借鑒？本次我們邀請(qǐng)到了集簡云 CTO 杜江與我們共同深入探討上述問題，他將為我們揭開 MCP Server 開發(fā)的神秘面紗，剖析技術(shù)要點(diǎn)，分享實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，為 MCP Server 的開發(fā)與優(yōu)化提供思路與方向。

如何從 0 到 1 開發(fā) MCP Server？
InfoQ：我了解到咱們最近發(fā)布了一款 MCP Server，您能從實(shí)踐層面分享下，要從 0 開始開發(fā)一款 MCP Server，流程是怎樣的，通常耗時(shí)多久能完成？
杜江： 首先是進(jìn)行環(huán)境準(zhǔn)備和技術(shù)選型，目前官方提供的有 TypeScript、Python、Java、Kotlin、C# 的 SDK 可供選擇，當(dāng)然也可以使用像 FastMCP 這樣的腳手架。FastMCP 是一款開源的、專為 Python 開發(fā)者打造的 MCP 神器。

前期語言和工具選好后，然后是進(jìn)行核心功能的開發(fā)。MCP Server 的主要能力包括資源管理、工具集成、提示詞模板，這時(shí)候就看這個(gè)要開發(fā)的 Server 是使用的哪部分能力, 根據(jù)要實(shí)現(xiàn)的功能使用 SDK 進(jìn)行相關(guān)邏輯的開發(fā)。

邏輯實(shí)現(xiàn)完了，就可以選擇使用哪種傳輸方式來實(shí)現(xiàn)，可以選擇本地通信（Stdio）或者遠(yuǎn)程通信（SEE），傳輸方式實(shí)現(xiàn)完了就可以進(jìn)行調(diào)測(cè)了。調(diào)測(cè)可以選擇 MCP Inspector 或者客戶端（Claude Desktop、VS Code 等）。測(cè)試沒問題后接下來就可以部署上線了，大概是這樣一個(gè)流程。

整個(gè)流程耗時(shí)情況取決于核心功能的復(fù)雜程度和開發(fā)人員的經(jīng)驗(yàn)，新手如果是實(shí)現(xiàn)一兩個(gè)簡單的 tool 進(jìn)行本地調(diào)試，1～3 天應(yīng)該能完成，如果是集成外部 API、資源管理、SSE 部署這樣的，那就差不多需要 3～7 天能完成，如果要實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的功能耗時(shí)就會(huì)更長一點(diǎn)。

InfoQ：那在您提到的這些環(huán)節(jié)中，最難的一環(huán)是什么？行業(yè)目前有哪些行之有效的解決方案？能否結(jié)合我們的實(shí)踐舉一些具體的例子？
杜江： 我覺得最難的一環(huán)在于 tool 開發(fā)里的定義工具，它的核心點(diǎn)在于讓 LLM “理解” 工具的語義、參數(shù)邏輯和使用場(chǎng)景，而非單純的代碼實(shí)現(xiàn)。

MCP 只是解決了協(xié)議通信的問題，LLM 通過協(xié)議中工具的文檔字符串和參數(shù)注解推斷調(diào)用方式，如果描述的比較模糊（比如“查詢天氣” 未明確 “城市” 是必填字符串），可能會(huì)導(dǎo)致 LLM 生成無效參數(shù)（比如傳入數(shù)字 ID）。而現(xiàn)在業(yè)內(nèi)普遍的解決方案都是在工具描述或者參數(shù)描述中加上一些約束性的示例，比如剛才這個(gè)例子，就可以寫城市名稱必須為中文，同時(shí)也可以給一些示例，比如：“北京” 這樣的情況。

總體來講就是工具文檔的重要性大于代碼實(shí)現(xiàn)，在調(diào)測(cè)的時(shí)候有時(shí)候花在這上面的時(shí)間比在代碼實(shí)現(xiàn)上的時(shí)間還會(huì)多一些。

MCP Server 接入老舊系統(tǒng)，如何解決延遲問題

InfoQ：MCP Server 在與不同類型的 AI 模型（如 GPT、Claude、StableDiffusion 等）集成時(shí)，有沒有遇到過兼容性問題？是如何解決的？
杜江： 經(jīng)過一段時(shí)間的發(fā)展，我覺得現(xiàn)在兼容性問題比以前好多了，各大廠商都在積極的支持 MCP。但是也會(huì)遇到一些問題，比如在工具的參數(shù)處理上，參數(shù)要求是一個(gè)多層結(jié)構(gòu)的字典類型，有的模型支持不了這么復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，或者最多也就支持一層或者兩層，再多了就支持不了了，遇到這種問題就存在需要單獨(dú)適配的情況。

InfoQ：那該如何進(jìn)行單獨(dú)適配？
杜江： 可以通過參數(shù)扁平化處理、參數(shù)分層適配器、能力協(xié)商機(jī)制、Fallback 策略等方式單獨(dú)適配。

參數(shù)扁平化處理，就是對(duì)于不支持多層嵌套的模型，將深層參數(shù)結(jié)構(gòu)展開為帶命名分隔符（如”layer1_layer2_key”）的扁平化鍵值對(duì)，并在模型調(diào)用前后自動(dòng)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換；參數(shù)分層適配器，為特定模型開發(fā)定制適配器，自動(dòng)將原始參數(shù)拆分為多個(gè)單層調(diào)用（如將 4 層結(jié)構(gòu)拆分為 4 次 API 調(diào)用），最后聚合處理結(jié)果。

能力協(xié)商機(jī)制，在模型注冊(cè)階段通過元數(shù)據(jù)聲明其參數(shù)深度支持能力，MCP Server 根據(jù)聲明自動(dòng)選擇兼容的參數(shù)傳遞模式。

Fallback 策略就是當(dāng)遇到不支持的參數(shù)結(jié)構(gòu)時(shí)，自動(dòng)降級(jí)為最小可用參數(shù)集，并通過日志告警提示開發(fā)者需要手動(dòng)優(yōu)化參數(shù)結(jié)構(gòu)。

InfoQ：聊完適配，還想了解下 MCP Server 對(duì) AI 模型的反饋數(shù)據(jù)情況。MCP Server 對(duì) AI 模型的返回來的數(shù)據(jù)如何進(jìn)行收集和分析？
杜江： 可以通過日志記錄被調(diào)用時(shí)候的輸入輸出參數(shù)，通過這些參數(shù)幫助分析模型對(duì)于工具的描述、參數(shù)描述的準(zhǔn)確性，幫助優(yōu)化改善這些定義描述，也可以通過集成可觀測(cè)性工具（如 Prometheus、Grafana 等）實(shí)時(shí)監(jiān)控服務(wù)器負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)延遲、資源利用率等指標(biāo)，定位性能瓶頸。

InfoQ：對(duì)于一些需要實(shí)時(shí)響應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景（如金融交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、工業(yè)自動(dòng)化控制），MCP Server 如何確保數(shù)據(jù)傳輸和處理的時(shí)效性？有沒有采用緩存、異步處理等技術(shù)手段？具體是怎樣實(shí)現(xiàn)的，能給我們舉些具體的例子說明下嗎？
杜江：MCP 在和 Client 通信的時(shí)候支持 SSE（Server-Sent Events） 或類似流式傳輸協(xié)議，允許數(shù)據(jù)在生成時(shí)逐步傳輸，消費(fèi)端逐步處理。例如提到的金融交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警場(chǎng)景中，MCP Server 可實(shí)時(shí)接收交易流數(shù)據(jù)，逐步分析并即時(shí)觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)警報(bào)，在 MCP Server 實(shí)現(xiàn)具體業(yè)務(wù)邏輯的時(shí)候，也是可以采用緩存、異步處理等技術(shù)的。

我舉個(gè)例子，比如智能客服系統(tǒng)的語音流處理案例中，MCP Server 通過異步處理分片上傳和實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄技術(shù)，同時(shí)接收用戶語音流并返回文字響應(yīng)，延遲可以控制在毫秒級(jí)。

InfoQ：MCP Server 是否支持對(duì)數(shù)據(jù)源進(jìn)行動(dòng)態(tài)發(fā)現(xiàn)和連接？當(dāng)有新的數(shù)據(jù)源接入時(shí)，MCP Server 如何自動(dòng)感知并進(jìn)行配置？
杜江：MCP Client 連接到 MCP Server 時(shí)，會(huì)發(fā)送初始請(qǐng)求以獲取服務(wù)器的能力信息，服務(wù)器會(huì)返回其可用的 tools、resources、prompts 以及相關(guān)參數(shù)的詳細(xì)信息。當(dāng)有新的數(shù)據(jù)源接入時(shí)，MCP Server 會(huì)在下次進(jìn)行能力交換時(shí)動(dòng)態(tài)更新其能力描述, 通過客戶端調(diào)用如接口 tools/list，將新數(shù)據(jù)源的相關(guān)信息包含在其中。由于 MCP Client 無需硬編碼或預(yù)定義參數(shù)，只需查詢 Server 的最新能力就可以完成自動(dòng)適配。

InfoQ：還是接上一個(gè)問題聊數(shù)據(jù)相關(guān)的問題。當(dāng) MCP Server 首次連接企業(yè)內(nèi)部的 SAP HANA（內(nèi)存數(shù)據(jù)平臺(tái)）等老舊系統(tǒng)時(shí)，初始查詢延遲可能高達(dá) 5 秒以上，你們是如何解決這一問題的，會(huì)通過預(yù)加載或緩存預(yù)熱緩解嗎，具體是怎么做的？
杜江： 當(dāng)遇到老舊系統(tǒng)或者加載比較慢的系統(tǒng)的時(shí)候，可以提前實(shí)現(xiàn)一個(gè)持久化連接池，并維持連接活躍狀態(tài)，當(dāng)系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)的緩存預(yù)熱，預(yù)先加載高頻訪問的核心數(shù)據(jù)（如用戶權(quán)限、基礎(chǔ)配置、常用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)等）到內(nèi)存緩存中；或根據(jù)用戶行為的預(yù)測(cè)性預(yù)加載，分析歷史請(qǐng)求模式和用戶上下文數(shù)據(jù)，通過預(yù)測(cè)熱點(diǎn)數(shù)據(jù)并提前加載至多級(jí)緩存；或增量式緩存構(gòu)建與自動(dòng)刷新，對(duì)于動(dòng)態(tài)變化的數(shù)據(jù)，可以采用增量緩存機(jī)制，僅預(yù)加載靜態(tài)或低頻變更的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并結(jié)合自動(dòng)刷新功能確保緩存一致性。當(dāng)后端數(shù)據(jù)更新時(shí)，系統(tǒng)會(huì)觸發(fā)異步更新緩存，總的來說方法有很多，可以針對(duì)具體問題具體分析解決。

InfoQ：業(yè)內(nèi)很多時(shí)候都會(huì)將 MCP 與 OpenAI 函數(shù)調(diào)用相比較，那相比 OpenAI 函數(shù)調(diào)用需要手動(dòng)編寫 API 描述，MCP 的自動(dòng)服務(wù)發(fā)現(xiàn)（Service Discovery）能減少多少集成工作量，是否有個(gè)百分比？
杜江：OpenAI 函數(shù)調(diào)用要求開發(fā)者為每個(gè)工具手動(dòng)編寫完整的 JSON Schema 描述（包括函數(shù)名、參數(shù)定義等），并在代碼中硬編碼工具調(diào)用邏輯，MCP 通過協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)化和自動(dòng)發(fā)現(xiàn)機(jī)制，可大幅減少此類重復(fù)工作。

OpenAI 函數(shù)調(diào)用的方式在模型廠商之間實(shí)現(xiàn)的接口還不完全一樣，那么開發(fā)者切換模型時(shí)需重寫適配代碼，而 MCP 作為開放協(xié)議，理論上可通過一次集成適配多模型和多工具，也可減少此類重復(fù)工作。假如我要在 5 個(gè)模型之間切換，我得調(diào)整 5 次，如果使用 MCP，那就一次就好了, 在這個(gè)例子中，就減少了 80% 的工作量。

嘿，伙伴們，今天我們的AI探索之旅已經(jīng)圓滿結(jié)束。關(guān)于“一次集成砍掉80%工作量！MCP Server開發(fā)從0到1全揭秘”的內(nèi)容已經(jīng)分享給大家了。感謝你們的陪伴，希望這次旅程讓你對(duì)AI能夠更了解、更喜歡。謹(jǐn)記，精準(zhǔn)提問是解鎖AI潛能的鑰匙哦！如果有小伙伴想要了解學(xué)習(xí)更多的AI知識(shí)，請(qǐng)關(guān)注我們的官網(wǎng)“AI智研社”，保證讓你收獲滿滿呦！