设置MCP服务器：概念、原理与实践

随着人工智能的快速发展，AI代理不再是回答孤立查询的独立实体。相反，它们充当复杂生态系统中的协调者，与其他工具通信，访问多个数据源，在多代理系统内协作，并基于数据驱动的推理执行操作。这种转变的核心是模型上下文协议（MCP），这项关键技术为AI代理与数据资源的高效连接、上下文管理和可扩展架构提供动力。

AI模型的通信挑战

与只能引用训练时静态数据集的AI模型不同，AI代理通常需要通过访问外部数据源（如数据库、API或实时流）来增强其能力。它们可能还需要与各种工具交互，从数据分析引擎到消息平台，以有效满足用户请求。

传统上，对于我们熟悉的基于云的应用程序，这涉及硬编码集成、为每个工具或数据源编写自定义连接器，以及处理不同的身份验证和数据格式。这种方法脆弱、复杂且不可扩展。

模型上下文协议（MCP）的引入

由Anthropic开发并于2024年底开源的模型上下文协议解决了AI基础设施中的一个关键缺口。在MCP之前，每个AI到外部系统的集成都需要定制开发，创建了互不操作的碎片化解决方案格局。

MCP建立了一个通用通信层，使AI代理能够通过标准化接口与多个外部源（包括数据库、API、文件系统和云服务）无缝交互。作为开放的JSON-RPC 2.0协议设计，MCP就像一个通用接口。您可以称其为AI应用的USB-C端口。

MCP通过引入MCP服务器作为这些资源的结构化网关，将AI代理与每个底层工具或数据集的复杂性解耦。

• MCP客户端：通常是发起请求的AI代理或LLM驱动的应用程序
• MCP服务器：以标准化方式公开API、数据库或专用工具的轻量级程序
• MCP主机：协调客户端-服务器交互的总体系统

MCP服务器如何促进代理与数据源的通信

在现代AI系统中，代理不是在真空中运行的。它们访问从结构化数据库、向量存储、REST API和非结构化网络数据到甚至其他代理的所有内容。

“AI框架是智能代理的新运行时，定义了它们如何思考、行动和扩展，“Bright Data首席产品官Ariel Shulman解释道。“为这些框架提供实时网络访问和可靠的数据基础设施，使开发人员能够构建更智能、更快速、生产就绪的AI系统。”

确实，具有工具和内存访问权限的AI代理可以执行复杂的推理，但前提是它们的数据交互是连贯和可扩展的。没有MCP，系统经常面临：

• 上下文泄漏：代理无法有效访问或记住过去的事件
• 冗余工具调用：多个代理可能使用冲突逻辑调用相同的API
• 协调不良：没有共享执行计划，代理在任务所有权上竞争或停滞
• 调试困难：没有集中日志记录和可观察性，代理工作流程不透明

MCP服务器为注册工具并通过受控端点公开它们提供了一个可编程接口。代理提交工具使用请求，通常使用自然语言或序列化命令模式。MCP处理：

• 身份验证和访问控制
• 速率限制和重试
• 响应转换（例如从HTML到结构化JSON）

通过实现MCP服务器，开发人员可以集中决策，启用共享内存，管理工具执行队列，并实施细粒度访问控制——同时保持清晰、模块化的架构。对企业架构的影响是深远的…

对实际应用的影响

开发人员可以无缝地将AI与现有企业系统集成，而无需在AI层和底层服务之间创建紧密耦合。MCP服务器充当转换层，在标准化MCP协议和它们代表的特定API、数据库或文件系统之间进行转换。

对于希望实施复杂的网络数据提取工作流程或创建智能、上下文感知应用程序的组织，MCP彻底改变了AI代理与基于网络的数据源交互的方式，它们如何提取和结构化数据或网络内容，以及如何在推理过程中使用它。

开发人员可以使用MCP服务器通过配置AI代理访问实时网络数据集、运行自定义脚本、绕过机器人保护以及动态提取和处理数据来构建可扩展的AI驱动的抓取工作流程。

这允许适合不同用例和组织要求的各种集成模式，例如：

企业数据集成：这些场景通常涉及将代理连接到现有数据仓库、CRM系统和商业智能平台。MCP服务器可以在维护现有安全性和治理框架的同时，为不同的系统提供统一访问。

开发工具和方法论：AI代理现在可以与代码仓库、CI/CD管道和部署系统交互，支持自动化开发工作流程和智能代码协助。

客户服务自动化：MCP将代理连接到票务系统、知识库和客户数据库的能力，使得能够进行复杂的、自动化的实时支持交互，跨多个渠道和系统维护上下文。

AI代理中的上下文管理

AI代理从它们"记住"或保存在工作内存中的信息（称为上下文）中得出响应。上下文管理对于确保代理理解当前任务、用户意图和相关背景至关重要。

不良的上下文管理可能导致重复、低效甚至错误的响应。高级AI应用程序通常需要处理：

• 动态和不断发展的对话历史
• 多个代理协作的不同上下文需求
• 高效存储以避免超过模型令牌限制，同时保留基本信息

“正如您可以想象的，上下文随着每一步增长，而输出——通常是结构化函数调用——保持相对较短，“Manus AI联合创始人Yichao Ji说。“这使得预填充和解码之间的比率在代理中比在聊天机器人中更加倾斜。”

您可以使用几种技术来优化AI代理中的上下文处理：

元数据标记：向消息添加简单或AI生成的标签，帮助代理预选相关上下文。例如，标签可以识别哪个代理产生了消息或它对应什么函数。

上下文优先级：不同的代理有不同的上下文深度需求。有些只需要最新的交互，而其他可能需要扩展的历史记录。

检索增强生成（RAG）的双重处理：在使用强大的代理之前，使用更快、更便宜的模型来压缩或过滤检索结果，优化速度、成本和准确性。

上下文工程：一个迭代、实验性的过程，用于改进提示、消息结构和上下文窗口，以在不重新训练模型的情况下改进代理行为。

有效的上下文管理将AI代理从静态应答机器转变为通过持续交互学习和适应的智能协作者。

构建多代理系统

多代理系统（MAS）由多个自主AI代理组成，它们协作或竞争以解决复杂问题或提供服务。每个代理通常专门担任某些角色，如数据收集、分析或执行，并与其他代理通信以实现集体目标。

基于这些角色，多代理系统通过将任务分解为更小的专门单元来提高可扩展性和效率。用例包括：

• 文档处理管道
• 具有分布式专家代理的市场或数据分析
• 结合技术、计费和产品专业知识代理的个性化客户支持
• AI游戏和战略应用

通过仔细设计代理角色、通信和协调，MAS可以在大规模和复杂AI挑战中 outperforms 单代理系统。

一些关键架构考虑包括：

集中式与分散式架构：集中式系统依赖单个协调器管理通信和决策，这简化了协调但引入了潜在的单点故障。分散式系统在代理之间分配控制，提高了鲁棒性和可扩展性，但增加了协调协议的复杂性。

通信协议：代理使用商定的协议（例如MCP、代理通信语言）交换消息、协商任务或共享知识。

系统目标：期望的输出定义了不同AI代理在系统中如何协同工作。例如，合作代理朝着共享目标协同工作，具有资源共享和实时更新；对抗代理相互竞争（如在游戏中）；分层代理具有结构化命令链以优化工作流程，等等。

如何设置MCP服务器：高级步骤

以下是设置自己的MCP基础设施的技术要点：

选择传输方式

决定您的MCP服务器将作为本地子进程（STDIO传输）还是网络服务（HTTP + SSE）运行。STDIO对于嵌入桌面客户端或CLI工具最简单；LLM主机生成您的服务器进程并通过其stdin/stdout通信。HTTP + SSE允许您集中运行服务器（例如Kubernetes），并让多个客户端通过安全HTTP端点连接。

定义"工具"和"资源”

使用您的MCP SDK（Python、TypeScript等），将每个可调用函数声明为MCP工具，具有名称和描述（用于模型提示）、输入模式（JSON-RPC参数）和输出模式（JSON-RPC结果）。您还可以定义模型以后可以重新获取的资源（只读数据流）。

实现JSON-RPC服务器

连接initialize和list_tools发现方法的处理程序。对于每个工具方法，实现一个JSON-RPC请求处理程序，运行您的业务逻辑（例如网络抓取、数据库查询）并返回结构化JSON。通过JSON-RPC错误对象处理错误，以便LLM客户端可以优雅地恢复或重试。

广告和发现

当LLM客户端连接时，它调用服务器的list_tools端点以检索完整的工具目录。确保每个工具的名称、描述和参数模式完整。这些是LLM在决定调用哪个工具时"看到"的内容。

配置LLM客户端

在Claude Desktop、Cursor IDE或您自己使用Anthropic的Agents SDK的代码中，将MCP客户端指向服务器的STDIO或HTTP URL。客户端将自动获取您的list_tools并保持持久通道打开。通过发送"函数调用"提示（例如{“tool”:“get_price”,“params”:{“url”:”…”}}）进行测试，并验证您在上下文中获得有效的JSON返回。

部署、保护和监控

容器化您的服务器（Docker、Kubernetes或类似工具）并仅暴露必要的端口或套接字。实施身份验证（OAuth令牌或mTLS），以便只有授权的LLM客户端可以调用您的工具。为每个JSON-RPC请求/响应添加结构化日志记录。跟踪呼叫延迟、错误率和吞吐量等指标。通过更新工具模式、添加新工具和基于来自LLM代理的实际呼叫改进错误处理来进行迭代。

MCP和多代理生态系统的演进

MCP生态系统继续快速发展，在改进云原生部署的无状态操作、增强安全框架和扩展专业用例的协议能力等领域进行持续开发，使MCP更适合大规模企业应用。

此外，与新兴协议（如Google的代理到代理（A2A）协议）的集成正在实现更丰富的多代理生态系统，这些生态系统利用不同通信标准的优势。

MCP代表了AI代理与外部系统交互方式的根本转变，从碎片化、定制集成转向标准化、可互操作的通信。对于构建下一代AI系统的开发人员和IT专业人员，理解和实施MCP服务器变得越来越关键。

随着AI代理生态系统的持续成熟，MCP作为基础通信标准的作用可能会扩展，使得早期采用和专业知识开发对于寻求利用自主AI系统全部潜力的组织来说是有价值的投资。

结合复杂的上下文管理和多代理系统架构，MCP使组织能够构建高度自适应、高效和智能的AI工作流程，为AI增强自动化的新时代铺平道路。

对于塑造AI战略的IT领导者、专业人员和系统开发人员，理解和利用MCP、上下文工程和多代理架构对于保持在创新前沿至关重要。