打通AI的工具生态-MCP协议实战
一篇文章的Function Calling让AI获得了做事的能力。但你可能注意到了一个问题// Function Calling工具在编译时就写死了 var options new ChatOptions { Tools [ AIFunctionFactory.Create(GetWeatherInfo), // 写死在代码里 AIFunctionFactory.Create(SearchWeb), // 想加新工具改代码重新编译 ] };这种方式有三个明显局限问题说明静态注册工具必须在编译时定义无法动态添加本地执行工具函数必须在你的进程中运行重复开发每个AI应用都要自己实现相同的工具想象一下如果你能让AI动态发现已有的各种工具服务——数据库查询、文件操作、API调用、代码执行……而不用为每个工具都写一遍代码那该多好这就是MCPModel Context Protocol要解决的问题。什么是MCPMCP是由Anthropic提出的开放标准协议定义了AI模型与外部工具之间的通信规范。它的核心理念是一次实现处处接入。工具提供方只需实现一次MCP Server任何支持MCP的AI应用都能直接使用。核心概念┌───────────────────────────────────────────┐ │ 你的AI应用MCP Client │ │ │ │ ┌─────────┐ ┌─────────────────────┐ │ │ │ 大模型 │ │ MCP Client SDK │ │ │ │ (LLM) │ │ │ │ │ └────┬────┘ └──────────┬──────────┘ │ │ │ │ │ └───────┼────────────────────┼──────────────┘ │ │ │ Stdio / HTTP │ │ ┌───────┼────────────────────┼──────────────┐ │ │ MCP Server A用户管理 │ │ │ ┌──────────────┴──────────┐ │ │ │ │ Tool: SearchUser │ │ │ │ │ Tool: AddUser │ │ │ │ └─────────────────────────┘ │ │ │ │ │ │ MCP Server B数据库查询 │ │ │ ┌─────────────────────────┐ │ │ │ │ Tool: run_query │ │ │ │ │ Tool: list_tables │ │ │ │ └─────────────────────────┘ │ └───────┼───────────────────────────────────┘MCP Client你的AI应用负责发现工具、调用工具MCP Server独立的工具服务进程暴露工具列表和执行能力TransportClient与Server之间的通信方式Stdio或HTTPToolsServer暴露的工具包含名称、描述、参数Schema第一步构建自定义MCP Server本文的重点不只是用别人的MCP Server而是从零构建我们自己的MCP Server。在C#中借助官方的ModelContextProtocol.AspNetCore包这变得非常简单。项目结构AIHttpMcpServer/ ├── Program.cs # 服务入口配置MCP Server ├── TestMcpTool.cs # 自定义工具定义 └── AIHttpMcpServer.csproj安装依赖PackageReference IncludeModelContextProtocol.AspNetCore Version1.4.0 /定义MCP工具在TestMcpTool.cs中定义两个用户管理工具using ModelContextProtocol.Server; using System.ComponentModel; [McpServerToolType] public class TestMcpTool { [McpServerTool] [Description(Search for a user by their username.)] public string SearchUser(string userName) { return $Searching for user: {userName}; } [McpServerTool] [Description(Add a new user by their username.)] public string AddUser(string userName) { return $Adding user: {userName}; } }和Function Calling类似[Description]是AI理解工具用途的关键。区别在于特性Function CallingMCP Server工具标注[Description][McpServerTool][Description]类标注无[McpServerToolType]执行位置应用进程内独立服务进程[McpServerToolType]告诉MCP框架这个类里有工具[McpServerTool]标注具体的工具方法。框架会自动扫描带这两个特性的类和方法将它们注册为MCP工具。配置MCP ServerProgram.cs中的配置非常简洁var builder WebApplication.CreateBuilder(args); builder.Services.AddMcpServer(options { options.ServerInfo new ModelContextProtocol.Protocol.Implementation { Name AIHttpMcpServer, Description A simple AI HTTP MCP server., Version 1.0.0 }; }) .WithHttpTransport() // 启用HTTP传输 .WithStdioServerTransport() // 同时支持Stdio传输 .WithToolsFromAssembly(); // 自动扫描程序集中的工具 var app builder.Build(); app.MapGet(/, () Hello World!); app.MapMcp(/mcp); // 将MCP端点映射到 /mcp 路径 app.Run();逐行解读AddMcpServer注册MCP Server服务配置Server的名称、描述、版本等元信息WithHttpTransport()启用HTTP传输模式允许远程客户端通过网络连接WithStdioServerTransport()同时支持Stdio传输本地进程间通信WithToolsFromAssembly()关键一行——自动扫描当前程序集中所有带[McpServerToolType]特性的类注册其中的工具方法MapMcp(/mcp)将MCP协议的HTTP端点映射到/mcp路径启动后我们的MCP Server就会在http://localhost:5144/mcp上监听客户端连接。运行MCP Servercd AIHttpMcpServer dotnet run服务启动后会在控制台显示监听地址。此时MCP Server已经就绪等待Client连接。第二步创建MCP Client连接Server现在切换到客户端项目AIMCPCallingConsole5让我们的AI应用连接到刚才构建的MCP Server。配置HTTP传输与上一篇文章使用Stdio不同这里我们使用HTTP传输连接自定义Serverusing ModelContextProtocol.Client; var config new HttpClientTransport(new HttpClientTransportOptions { Endpoint new Uri(http://localhost:5144/mcp), TransportMode HttpTransportMode.AutoDetect, });HttpTransportMode.AutoDetect让客户端自动检测Server支持的传输模式SSE或Streamable HTTP无需手动指定。连接并发现工具// 创建MCP客户端并连接 var mcpClient await McpClient.CreateAsync(config); // 动态发现Server暴露的所有工具 var tools await mcpClient.ListToolsAsync(); Console.WriteLine( 可用工具列表 ); foreach (var tool in tools) { Console.WriteLine($ {tool.Name}: {tool.Description}); }运行后你会看到 可用工具列表 SearchUser: Search for a user by their username. AddUser: Add a new user by their username.这就是MCP的魔力——运行时动态发现工具你不需要事先知道有哪些工具MCP Client会自动获取Server暴露的全部工具列表包括名称、描述和参数Schema。第三步将MCP工具接入AI对话发现工具后将它们注入到AI对话中// 创建AI客户端同前几篇 IChatClient client new OpenAI.Chat.ChatClient( model, new ApiKeyCredential(apiKey), new OpenAI.OpenAIClientOptions { Endpoint new Uri(baseUrl) }) .AsIChatClient(); // 启用自动函数调用 using var functionCallingChatClient new ChatClientBuilder(client) .UseFunctionInvocation() .Build(); // 对话循环 while (true) { Console.Write(Prompt: ); ListChatMessage messages []; messages.Add(new(ChatRole.User, Console.ReadLine())); // 关键直接把MCP工具列表传给ChatOptions.Tools await foreach (ChatResponseUpdate update in functionCallingChatClient .GetStreamingResponseAsync(messages, new() { Tools [.. tools] })) { foreach (var item in update.Contents) { if (item is TextReasoningContent textReasoning) { Console.Write(textReasoning.Text); } else if (item is TextContent text) { Console.Write(text.Text); } else if (item is UsageContent usageContent) { Console.WriteLine(); Console.WriteLine(JsonSerializer.Serialize(usageContent.Details)); } } } Console.WriteLine(); }核心代码只有一行关键改动// Function Calling手动注册本地函数 new ChatOptions { Tools [AIFunctionFactory.Create(GetWeatherInfo)] } // MCP直接传入动态发现的MCP工具列表 new ChatOptions { Tools [.. tools] }[.. tools]使用了C#的spread语法将IListMcpTool展开为工具数组。现在你可以对AI说帮我搜索用户Alice或添加一个新用户BobAI会自动调用我们自定义MCP Server中的SearchUser和AddUser工具MCP vs Function Calling 深度对比维度Function CallingMCP工具来源编译时硬编码运行时动态发现执行位置本地进程内独立进程/远程服务工具更新需要修改代码重新编译只需更新ServerClient零改动工具数量受限于代码维护能力可接入任意多的Server协议标准OpenAI Tool协议MCP开放标准跨语言函数必须在你的应用中实现✅ Server可以是任何语言部署复杂度简单同一进程稍复杂多进程管理适用场景小型应用、少量工具Agent平台、工具生态集成一个直观的比喻Function Calling 你雇了几个全职员工工具写死在代码里MCP 你接入了一个人才市场按需发现和调用各种工具服务MCP的两种传输方式MCP支持两种传输方式适用于不同场景方式适用场景特点Stdio本地进程通信通过标准输入输出简单可靠HTTPSSE远程服务/跨网络支持HTTP端点适合分布式部署Stdio方式本地进程var config new StdioClientTransport( new StdioClientTransportOptions() { Command dnx, Arguments [NuGet.Mcp.Server, --source, https://api.nuget.org/v3/index.json, --yes] } );Client启动一个子进程通过进程的标准输入/输出交换JSON-RPC消息。HTTP方式远程服务var config new HttpClientTransport(new HttpClientTransportOptions { Endpoint new Uri(http://localhost:5144/mcp), TransportMode HttpTransportMode.AutoDetect, });Client通过HTTP连接到远程MCP Server。本文示例正是使用这种方式。MCP的底层通信通过项目中提供的HTTP拦截器详见06-番外篇我们可以观察到MCP的完整交互过程。MCP底层使用JSON-RPC 2.0协议1. 初始化握手Client启动时会与Server进行握手// Client → Server {jsonrpc:2.0,method:initialize,params:{protocolVersion:2024-11-05,...}} // Server → Client {jsonrpc:2.0,result:{protocolVersion:2024-11-05,capabilities:{...}}}2. 工具发现// Client → Server {jsonrpc:2.0,method:tools/list} // Server → Client { result: { tools: [ { name: SearchUser, description: Search for a user by their username., inputSchema: { type: object, properties: { userName: { type: string } } } }, { name: AddUser, description: Add a new user by their username., inputSchema: { type: object, properties: { userName: { type: string } } } } ] } }3. 工具调用当AI决定调用某个MCP工具时// Client → Server { jsonrpc: 2.0, method: tools/call, params: { name: SearchUser, arguments: { userName: Alice } } } // Server → Client { result: { content: [ { type: text, text: Searching for user: Alice } ] } }完整流程图用户帮我搜索用户Alice ↓ AI模型我需要调用SearchUser工具 ↓ MCP Client → [JSON-RPC over HTTP] → 自定义MCP Server (localhost:5144) ↓ Server执行SearchUser(Alice)返回结果 ↓ MCP Client将结果回传给AI模型 ↓ AI模型基于结果生成回答已为您搜索用户Alice的信息构建你自己的MCP Server能做什么本文只是用TestMcpTool演示了两个简单的用户管理工具。在实际场景中你可以用同样的模式构建强大的MCP ServerMCP ServerAI能做的事用户管理Server搜索用户、添加用户、权限管理数据库Server执行查询、列出表、分析数据文件Server读写文件、管理目录、上传下载GitHub Server查看PR、创建Issue、管理仓库运维Server查看服务状态、管理容器、分析日志构建MCP Server的核心步骤始终只有三步定义工具用[McpServerTool][Description]标注方法注册工具用WithToolsFromAssembly()自动扫描暴露端点用MapMcp(/mcp)映射HTTP路径安全注意事项MCP工具是真正执行操作的所以安全至关重要风险应对措施AI调用危险工具如删除文件工具白名单机制只暴露安全的工具参数注入如SQL注入Server端做好参数校验和转义过度授权最小权限原则MCP Server只拥有必要的权限敏感数据泄露工具返回结果脱敏小结这篇文章我们学习了MCP协议的核心概念Client、Server、Tools、Transport构建自定义MCP Server用[McpServerTool]定义工具WithToolsFromAssembly()自动注册HTTP传输通过HttpClientTransport连接到远程MCP Server动态工具发现运行时获取Server暴露的工具列表与AI对话集成将MCP工具直接注入ChatOptions.ToolsMCP vs Function Calling的本质区别静态绑定 vs 动态生态底层通信JSON-RPC协议的握手、发现、调用流程