MCP 标准能力

MCP 概念基础
MCP 传输机制
MCP 传输机制（Streamable HTTP）

1. MCP 能力概述

1.1. Resources

Resources 是 Model Context Protocol (MCP) 中的一个核心原语，它允许 servers 暴露可以被 clients 读取并用作与 LLM 交互的上下文数据和内容。

用途：
提供数据和上下文信息

特点：
只读操作
类似 REST API 的 GET 请求
使用 URI 风格的路径
适合缓存

典型场景：
读取文件内容
获取配置信息
查询数据库数据
获取系统状态

每个 resource 都由一个唯一的 URI 标识，并且可以包含文本或二进制数据。

1.2. Prompts

Prompts 允许 servers 定义可复用的提示模板和工作流，clients 可以轻松地将它们呈现给用户和 LLMs。Prompts 提供了一种强大的方式来标准化和共享常见的 LLM 交互。

用途：
定义与 LLM 交互的模板

特点：
提供结构化的提示模板
可以包含参数
指导 LLM 的输出
可重用的交互模式

典型场景：
生成文本模板
定义对话流程
标准化 LLM 输出
创建特定任务的指令

1.3. Tools

Tools 使 servers 能够向 clients 暴露可执行功能。通过 tools，LLMs 可以与外部系统交互、执行计算并在现实世界中采取行动。
Tools 的关键特性有：
Discovery (发现)：Clients 可以通过 tools/list endpoint 列出可用的 tools
Invocation (调用)：Tools 使用 tools/call endpoint 调用，其中 servers 执行请求的操作并返回结果
Flexibility (灵活性)：Tools 的范围可以从简单的计算到复杂的 API 交互

用途：
执行操作和计算

特点：
可以影响或修改外部系统的状态
类似 REST API 的 POST/PUT/DELETE
执行具体的功能

典型场景：
数学计算
数据处理
API 调用
文件操作

与 resources 一样，tools 通过唯一的名称进行标识，并且可以包含描述以指导其使用。但是，与 resources 不同的是，tools 代表可以修改状态或与外部系统交互的动态操作。

2. 服务器编码

2.1. 服务器实例

2.1.1. 创建服务器实例

FastMCP 为 MCP 服务端的主要实现类。创建服务端名称为 “MCP Test Server” 的实例
启用了调试模式，产生更详细的日志输出，方便调试。
服务器配置为监听 0.0.0.0（所有网络接口），接受来自本地和远程的连接
端口设置为 8002，这是客户端连接服务器的端口
注意：host=“0.0.0.0” 设置使服务器可以接受来自任何 IP 地址的连接，这在开发环境中很方便，但在生产环境中可能需要更严格的访问控制。

# 导入必要的模块
from mcp.server.fastmcp import FastMCP  # 导入 MCP 服务器的主类
# import psycopg2  # PostgreSQL 数据库连接库
import json  # JSON 处理库
# from psycopg2.extras import RealDictCursor  # 使查询结果以字典形式返回的游标
from mcp.server.fastmcp.prompts import base  # MCP 提示模板的基础类

# 创建 MCP 服务器
mcp = FastMCP("MCP Test Server",    # 服务器名称
              debug=True,           # 启用调试模式，会输出详细日志
              host="0.0.0.0",       # 监听所有网络接口，允许远程连接
              port=8002)            # 服务器监听的端口号

2.1.2. Resources 实现

mcp 服务端可以为 mcp 客户端定义访问数据库数据的资源端点，允许客户端查询数据库的元数据、数据表数据。下面以访问 pg 数据库数据为例。
简单的测试资源，用于验证服务器是否正常工作。当客户端请求 test://hello 资源时，将返回 “Hello, World!” 字符串。

@mcp.resource("test://hello")
def hello() -> str:
    """简单的测试资源"""
    return "Hello, World!"

查询数据库中 public 模式下的全部表名，返回一个表名列表的 JSON 字符串。

# 定义资源：获取所有表名
@mcp.resource("db://tables")
def list_tables() -> str:
    """获取所有表名列表"""
    with get_db_connection() as conn:
        with conn.cursor() as cur:
            cur.execute("""
                SELECT table_name
                FROM information_schema.tables
                WHERE table_schema = 'public'
            """)
            tables = [row[0] for row in cur.fetchall()]
            return json.dumps(tables)

2.1.3. Prompts 实现

定义了 MCP prompt（提示模板），用于指导 LLM 如何回答特定类型的查询。
1 中国省份介绍使用
@mcp.prompt() 装饰器注册为 MCP 服务器的提示模板
接受一个参数 province，表示要介绍的中国省份名称
返回一个字符串提示模板，引导 LLM 按照特定结构介绍指定省份
提示模板要求 LLM 从四个方面介绍省份：历史沿革、人文地理和风俗习惯、经济发展状况、旅游建议

# 中国省份介绍
@mcp.prompt()
def introduce_china_province(province: str) -> str:
    """介绍中国省份

    参数:
    province: 省份名称
    """
    return f"""
    请介绍这个省份：{province}

    要求介绍以下内容：
    1. 历史沿革
    2. 人文地理、风俗习惯
    3. 经济发展状况
    4. 旅游建议
    """

2 代码调试提示模板
提示模板的功能：
使用 @mcp.prompt() 装饰器注册
接受两个参数：code（需要调试的代码）和 error_message（错误信息）
与第一个模板不同，这个模板返回的是 list[base.Message] 类型，表示一个多轮对话的消息列表
对话包含五条消息：
系统消息：定义助手的角色和任务
用户消息：请求帮助修复代码
用户消息：包含代码内容（使用代码块格式）
用户消息：包含错误信息
助手消息：初始回应，表明将分析问题

使用场景：当用户遇到代码错误需要帮助调试时，通过预设对话历史，引导 LLM 进入特定的思考模式，提供结构化的上下文，使 LLM 能够更有效地分析和解决代码问题。

# 调试代码提示
@mcp.prompt()
def debug_code(code: str, error_message: str) -> list[base.Message]:
    """调试代码的对话式提示模板

    参数:
    code: 需要调试的代码
    error_message: 错误信息
    """
    return [
        base.SystemMessage("你是一位专业的代码调试助手。请仔细分析用户提供的代码和错误信息，找出问题所在并提供修复方案。"),
        base.UserMessage("我的代码有问题，请帮我修复："),
        base.UserMessage(f"```\n{code}\n```"),
        base.UserMessage(f"错误信息：\n{error_message}"),
        base.AssistantMessage("我会帮你分析这段代码和错误信息。首先让我理解问题所在..."),
    ]

2.1.4. Tools 实现

定义了四个基本的数学运算工具，通过 @mcp.tool() 装饰器，将这些函数注册为 MCP 服务端的工具（可以被客户端直接调用）

@mcp.tool()
def add(a: float, b: float) -> float:
    """加法运算

    参数:
    a: 第一个数字
    b: 第二个数字

    返回:
    两数之和
    """
    return a + b

@mcp.tool()
def subtract(a: float, b: float) -> float:
    """减法运算

    参数:
    a: 第一个数字
    b: 第二个数字

    返回:
    两数之差 (a - b)
    """
    return a - b

@mcp.tool()
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """乘法运算

    参数:
    a: 第一个数字
    b: 第二个数字

    返回:
    两数之积
    """
    return a * b

@mcp.tool()
def divide(a: float, b: float) -> float:
    """除法运算

    参数:
    a: 被除数
    b: 除数

    返回:
    两数之商 (a / b)

    异常:
    ValueError: 当除数为零时
    """
    if b == 0:
        raise ValueError("除数不能为零")
    return a / b

2.1.5. main 函数

mcp 服务端提供 stdio 和 sse 两种传输协议运行方式。默认是使用 stdio 协议（适用于本地调试）。sse 协议适用于生产环境。

if __name__ == "__main__":
    mcp.run('sse')

2.1.6. 使用 MCP Inspector 验证

• 全量代码 mcp_server.py

# 导入必要的模块
from mcp.server.fastmcp import FastMCP  # 导入 MCP 服务器的主类
# import psycopg2  # PostgreSQL 数据库连接库
import json  # JSON 处理库
# from psycopg2.extras import RealDictCursor  # 使查询结果以字典形式返回的游标
from mcp.server.fastmcp.prompts import base  # MCP 提示模板的基础类

# 创建 MCP 服务器
mcp = FastMCP("MCP Test Server",    # 服务器名称
              debug=True,           # 启用调试模式，会输出详细日志
              host="0.0.0.0",       # 监听所有网络接口，允许远程连接
              port=8002)            # 服务器监听的端口号

@mcp.resource("test://hello")
def hello() -> str:
    """简单的测试资源"""
    return "Hello, World!"

# 中国省份介绍
@mcp.prompt()
def introduce_china_province(province: str) -> str:
    """介绍中国省份

    参数:
    province: 省份名称
    """
    return f"""
    请介绍这个省份：{province}

    要求介绍以下内容：
    1. 历史沿革
    2. 人文地理、风俗习惯
    3. 经济发展状况
    4. 旅游建议
    """

# 调试代码提示
@mcp.prompt()
def debug_code(code: str, error_message: str) -> list[base.Message]:
    """调试代码的对话式提示模板

    参数:
    code: 需要调试的代码
    error_message: 错误信息
    """
    return [
        base.SystemMessage("你是一位专业的代码调试助手。请仔细分析用户提供的代码和错误信息，找出问题所在并提供修复方案。"),
        base.UserMessage("我的代码有问题，请帮我修复："),
        base.UserMessage(f"```\n{code}\n```"),
        base.UserMessage(f"错误信息：\n{error_message}"),
        base.AssistantMessage("我会帮你分析这段代码和错误信息。首先让我理解问题所在..."),
    ]

@mcp.tool()
def add(a: float, b: float) -> float:
    """加法运算

    参数:
    a: 第一个数字
    b: 第二个数字

    返回:
    两数之和
    """
    return a + b


@mcp.tool()
def subtract(a: float, b: float) -> float:
    """减法运算

    参数:
    a: 第一个数字
    b: 第二个数字

    返回:
    两数之差 (a - b)
    """
    return a - b


@mcp.tool()
def multiply(a: float, b: float) -> float:
    """乘法运算

    参数:
    a: 第一个数字
    b: 第二个数字

    返回:
    两数之积
    """
    return a * b


@mcp.tool()
def divide(a: float, b: float) -> float:
    """除法运算

    参数:
    a: 被除数
    b: 除数

    返回:
    两数之商 (a / b)

    异常:
    ValueError: 当除数为零时
    """
    if b == 0:
        raise ValueError("除数不能为零")
    return a / b

if __name__ == "__main__":
    mcp.run('sse')

• 运行 MCP Inspector

mcp dev .\src\mcp_server.py

• 浏览器输入 http://127.0.0.1:6274

注意： 虽然启动的是 sse 服务，但是 Transport Type 还是需要选择 STDIO；
Command 选择：uv；
Arguments 输入：run --with mcp mcp run src/mcp_server.py 。
连接到 mcp 客户端后，左侧的页面顶部显示 Resources、Prompts、Tools 三个按钮，可以分别对服务端暴露的 Resources、Prompts、Tools 功能进行测试验证。

• Resources 功能验证

点击 Resources，然后点击下方的 List Resources、List Templates，可以查看资源 list。

• Prompts 功能验证

点击 Prompts 下的 List Prompts，列出全部 Prompts：

• Tools 功能验证

点击 Tools 下的 List Tools，列出全部工具，选择其中一个，输入参数，点击 Run Tools，即可调用工具，获取返回的运行结果：