通过MCP服务器标准化LLM交互

模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，用于标准化应用程序如何向LLM提供上下文。换句话说，它为基于LLM的应用程序提供了一个统一的框架，以便连接到数据源、获取上下文、使用工具并执行标准提示。

MCP生态系统概述了三个特定组件：

• MCP服务器处理：工具可用性（暴露哪些功能可用）、工具执行（在请求时运行这些功能）、静态内容作为资源（提供可以引用的数据）、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

• 主机提供：前端界面、向用户展示MCP功能、整个生态系统中的集成点

这种架构创建了一个模块化系统，其中不同的组件可以独立开发，同时保持互操作性。这使得用户可以为不同LLM相关功能制作MCP服务器，然后在各种支持的应用程序中插拔使用。通常用于集成服务API和工具，或连接到您机器上的本地数据源。

MCP服务器组件

MCP服务器通过定义良好的接口暴露标准化的能力，构成了该协议的基础。主机和客户端可以使用协议标准连接到这些服务器，但这些能力如何呈现给用户仍然灵活且对开发者开放。这意味着实际实现和用户体验完全取决于开发者——无论是通过命令行界面、图形应用程序还是嵌入更大的系统中。

在这份指南中，我们将专注于构建一个具有核心功能的示例MCP服务器，以及一个简单的客户端实现来演示交互模式。首先，让我们了解一下MCP服务器的主要组件：

工具

工具是LLM可以调用以执行动作或检索信息的功能。每个工具都定义如下：

{
  name: string;          // 工具的唯一标识符
  description?: string;  // 可读描述
  inputSchema: {         // 工具参数的JSON Schema
    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。它们代表具有效果或计算新信息的动作。

资源

资源表示客户端应用程序可以访问的数据源。它们由URI标识，并可以包括：

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

资源可以是静态的（如配置文件）或动态的（如数据库记录或API响应）。它们为LLM提供上下文，而无需调用函数。

提示

提示是可重用的模板，定义了特定的交互模式。它们允许服务器暴露标准化的对话流程：

{
  name: string;              // 提示的唯一标识符
  description?: string;      // 可读描述
  arguments?: [              // 可选参数列表
    {
      name: string;          // 参数标识符
      description?: string;  // 参数描述
      required?: boolean;    // 参数是否必需
    }
  ]
}

提示有助于创建一致的、针对特定用途的交互，用于常见的任务，允许用户通过UI元素（如斜杠命令）调用它们。

注意：虽然工具专门设计用于LLM交互（类似于函数调用），但在MCP生态系统中，提示和资源有不同的用途。提示通常是用户控制的模板，可以通过UI元素（如斜杠命令）直接调用，而资源是由应用程序控制的数据源，在被包含在LLM上下文中之前可能会呈现给用户选择。

更多详情和附加功能可以在MCP官方文档中找到。

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设置我们的示例

我们的MCP服务器将突出显示工具、资源和提示。核心概念是创建一个简单的知识库聊天机器人流程，该流程将具有以下功能：

1. 让LLM使用工具查询向量数据库以获得RAG响应
2. 让用户选择现有资源以提供上下文
3. 让用户执行标准提示以进行更复杂的分析工作流

上述图表在mcp_server.py中实现，对应的是一个简单的CLI客户端client.py。

作为一个有用的资源，请查看MCP的服务器列表，了解官方集成和社区制作的服务器。

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安装设置

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将PDF嵌入其中。

3. 创建虚拟环境并安装包

# 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&服务器

python client.py mcp_server.py