规范LLM与MCP服务器的交互
模型上下文协议（MCP）是 一种开放协议，规范了应用程序如何向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，用于连接到数据源、获取上下文、使用工具和执行标准提示。
MCP生态系统概述了三个具体组成部分：
- MCP服务器 句柄：工具可用性（公开可用的功能）、工具执行（在请求时运行这些功能）、静态内容作为资源（提供可引用的数据）、预设提示（常见任务的标准化模板）
- 客户 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：前端接口、向用户展示MCP功能、整个生态系统的集成点
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。这让用户可以为不同的LLM相关功能制作MCP服务器，然后在各种支持的应用程序中即插即用。通常用于集成服务API和工具，或连接到您自己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公开标准化功能，构成了协议的基础。然后，主机和客户端可以使用协议标准连接到这些服务器，但这些功能如何呈现给用户仍然是灵活的，对开发人员开放的。这意味着实际的实现和用户体验完全取决于开发人员——无论是通过命令行界面、图形应用程序，还是嵌入到更大的系统中。
在本指南中，我们将重点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，让我们来看看MCP服务器的主要组件：
工具
工具是LLM可以调用以执行操作或检索信息的函数。每个工具都定义为：
{
name: string; // Unique identifier for the tool
description?: string; // Human-readable description
inputSchema: { // JSON Schema for the tool's parameters
type: "object",
properties: { ... } // Tool-specific parameters
}
}工具允许LLM与外部系统交互、执行代码、查询数据库或执行计算。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，可以包括：
{
uri: string; // Unique identifier for the resource
name: string; // Human-readable name
description?: string; // Optional description
mimeType?: string; // Optional MIME type
}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，而不需要函数调用。
鼓励
提示是定义特定交互模式的可重用模板。它们允许服务器公开标准化的对话流：
{
name: string; // Unique identifier for the prompt
description?: string; // Human-readable description
arguments?: [ // Optional list of arguments
{
name: string; // Argument identifier
description?: string; // Argument description
required?: boolean; // Whether argument is required
}
]
}提示有助于为常见任务创建一致的、专门构建的交互，允许用户通过斜线命令等UI元素调用它们。
*注意：虽然工具是专门为LLM交互设计的（类似于函数调用），但提示和资源在MCP生态系统中有不同的用途。提示通常是用户控制的模板，可以通过斜线命令等UI元素直接调用，资源是应用程序控制的数据源，可以在包含在LLM上下文中之前呈现给用户选择。*
更多详细信息和附加功能可以在 MCP官方文件
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树立我们的榜样
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，该流将具有以下功能：
- 让LLM使用工具查询向量数据库以获取RAG响应
- 让用户选择现有资源来提供上下文
- 让用户执行标准提示以执行更复杂的分析工作流
上图是在中实现的 mcp_server.py 在中使用相应的简单CLI客户端 客户端.py.
作为有用的资源，请查看 MCP服务器列表 用于官方集成和社区制造的服务器。
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设置和安装
- 克隆Repo
git clone https://github.com/ALucek/quick-mcp-example.git
cd quick-mcp-example- 创建ChromaDB数据库
按照中的说明进行操作 MCP_setup.ipynb 创建矢量数据库并将pdf嵌入其中。
- 创建虚拟环境并安装软件包
# Using uv (recommended)
uv venv
source .venv/bin/activate # On macOS/Linux
# OR
.venv\Scripts\activate # On Windows
# Install dependencies
uv sync- 运行客户端和服务器
python client.py mcp_server.py