“ MCP協(xié)議是智能體開(kāi)發(fā)中的一項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，目前市面上智能體的主流開(kāi)發(fā)協(xié)議就是它。”

在智能體領(lǐng)域工具是一個(gè)很重要的組件，大模型通過(guò)工具調(diào)用才能與外界環(huán)境交互并完成任務(wù)。而為了統(tǒng)一工具調(diào)用的方式，就有了MCP協(xié)議的出現(xiàn)，它的目的是統(tǒng)一工具調(diào)用的方式，不同模型廠商和工具廠商可以按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)，然后不同模型和工具之間可以無(wú)縫切換。

協(xié)議的本質(zhì)就是標(biāo)準(zhǔn)。

FastMCP開(kāi)發(fā)框架

下面我們以FastMCP框架為基礎(chǔ)來(lái)介紹MCP協(xié)議，F(xiàn)astMCP是MCP官方支持的MCP工具開(kāi)發(fā)框架。

FastMCP官方文檔：
https://gofastmcp.com/servers/server

在MCP協(xié)議中有三個(gè)比較重要的概念，tools，resources和prompts。

Tools——工具

tools的本質(zhì)是一個(gè)函數(shù)，其和普通的python函數(shù)沒(méi)有太大的區(qū)別，只不過(guò)在實(shí)現(xiàn)上需要使用@mcp.tool注解；如下所示：

@mcp.tool
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """Multiplies two numbers together."""
    return a * b

按照這種方式開(kāi)發(fā)的函數(shù)，就可以交由FastMCP框架調(diào)用，以此完成某項(xiàng)特定的功能。

Resources——資源

資源是供MCP客戶端使用的資源，客戶端可以從中讀取一些配置或參數(shù)。

Prompts——模板

prompts是訪問(wèn)大模型的一個(gè)目標(biāo)，能夠讓模型按照約定的格式進(jìn)行處理。

而MCP協(xié)議的實(shí)現(xiàn)非常的簡(jiǎn)單，

# 安裝方式
# uv方式
uv add fastmcp
# pip方式
pip install fastmcp

服務(wù)端實(shí)現(xiàn)如下:

from fastmcp import FastMCP
# 創(chuàng)建一個(gè)MCP服務(wù)
mcp = FastMCP("My MCP Server")
@mcp.tool # 定義一個(gè)tools 函數(shù)
def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

客戶端實(shí)現(xiàn)如下:

import asyncio
from fastmcp import Client
client = Client("my_server.py")
async def call_tool(name: str):
    async with client:
        result = await client.call_tool("greet", {"name": name})
        print(result)
asyncio.run(call_tool("Ford"))

通過(guò)以上方式就可以實(shí)現(xiàn)MCP服務(wù)端和客戶端的通訊；MCP采用的是C-S架構(gòu)，也就是Client(客戶端)——Server(服務(wù)端)。

而關(guān)于MCP的通訊方式有以下幾種：

stdio：一般用于本地通訊 通常用來(lái)進(jìn)行測(cè)試開(kāi)發(fā)

sse: 基于http的單項(xiàng)通訊協(xié)議

Streamable HTTP: 基于http的雙向流式傳輸協(xié)議

websocket: 雙向傳輸協(xié)議

通過(guò)以上方式就可以實(shí)現(xiàn)MCP客戶端與服務(wù)端的通訊:

from fastmcp import Client
# The Client automatically uses StreamableHttpTransport for HTTP URLs
client = Client("https://example.com/mcp")

當(dāng)然，F(xiàn)astMCP不僅僅提供客戶端與服務(wù)端的實(shí)現(xiàn)，同時(shí)還提供了權(quán)限認(rèn)證等多種功能。

在智能體的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，由大模型理解用戶意圖，然后判斷是否需要調(diào)用工具；如果需要調(diào)用工具，大模型則會(huì)拼接參數(shù)，調(diào)用工具，然后把工具調(diào)用結(jié)果再次輸入到大模型中；最后由大模型對(duì)工具結(jié)果進(jìn)行處理，然后得到最終結(jié)果。

本文轉(zhuǎn)載自???AI探索時(shí)代??? 作者：DFires