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MCP开发与应用

Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源的开放标准，用于让 AI 应用以统一、安全、可控的方式连接外部数据源与工具。2025 年它已成为事实标准：OpenAI（Agents SDK 与 Responses API）、Google（ADK / Gemini）等主流厂商相继采纳。本文基于 2026 年的真实协议与官方 SDK 介绍 MCP 的核心概念、架构、开发实践与安全要点，可直接作为面试回答。

目录​

📦 唯一官方 Node.js SDK​

MCP 生态里 不存在 @mcp/core、@mcp/resources、@mcp/tools、mcp-express 这类包（历史教程中常见的虚构示例）。Node/TypeScript 唯一官方 SDK 是：

npm install @modelcontextprotocol/sdk zod

核心导出（按子路径导入）：

用途导入路径关键类/对象
服务器@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.jsMcpServer
stdio 传输（服务端）@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.jsStdioServerTransport
Streamable HTTP 传输（服务端）@modelcontextprotocol/sdk/server/streamableHttp.jsStreamableHTTPServerTransport
客户端@modelcontextprotocol/sdk/client/index.jsClient
stdio 传输（客户端）@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.jsStdioClientTransport
Streamable HTTP 传输（客户端）@modelcontextprotocol/sdk/client/streamableHttp.jsStreamableHTTPClientTransport

服务端高层 API 主要是：server.tool()（或 registerTool）、server.resource()（或 registerResource）、server.prompt()（或 registerPrompt），并用 Zod 描述入参 Schema。其他语言官方还提供 Python (mcp / modelcontextprotocol)、TypeScript、Java、Kotlin、C#、Go 等 SDK。

官方站点：https://modelcontextprotocol.io，协议规范仓库：modelcontextprotocol/specification。

🚀 快速开始：30 行写一个 MCP Server​

下面用 stdio 传输暴露一个「查询天气」的工具，可被 Claude Desktop / Cursor 等宿主直接拉起：

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({ name: "weather-server", version: "1.0.0" });

// 注册一个工具：模型可控（model-controlled）
server.tool(
  "get_weather",
  "获取指定城市的实时天气",
  { city: z.string().describe("城市名称，如北京、上海") },
  async ({ city }) => {
    // 实际项目中替换为真实天气 API 调用
    const text = `【${city}】当前天气：晴朗，25℃`;
    return { content: [{ type: "text", text }] };
  }
);

// stdio 传输：宿主以子进程方式启动本进程，stdin/stdout 上收发 JSON-RPC
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
// 注意：日志必须走 stderr，stdout 仅用于 JSON-RPC，否则会污染协议
console.error("weather MCP server ready");

要点：工具返回值的 content 是块数组（[{ type: "text", text }]），不是单个对象；这是真实 SDK 的约定。

🎯 学习目标​

通过本文学习，你将掌握：

  • MCP 的核心概念与 Host / Client / Server 三层架构
  • 三种能力原语 Tools / Resources / Prompts 的语义与控制方主体
  • 基于 JSON-RPC 2.0 的 initialize 握手与消息模型
  • 两种主流传输：stdio（本地）与 Streamable HTTP（2025 远程标准）
  • 用官方 SDK @modelcontextprotocol/sdk 开发 Server 与 Client
  • MCP 安全风险与最佳实践（提示注入、工具投毒、最小权限、HITL、供应链审计、OAuth 2.1）

🔍 MCP 核心概念​

MCP 解决什么问题​

在 MCP 之前，每个 AI 应用要接一个数据源/工具，就得写一套私有适配（M 个应用 × N 个工具 = M×N 个集成）。MCP 把它标准化为「一次实现、处处可用」：工具方实现一个 MCP Server，任何兼容 MCP 的宿主都能直接接入，复杂度从 M×N 降为 M+N。它常被类比为「AI 应用的 USB-C 接口」。

三种能力原语：Tools / Resources / Prompts​

MCP Server 对外暴露三类能力，区别在于「由谁来控制调用」：

原语控制方语义类比
Tools（工具）模型控制模型在推理中自行决定调用，有副作用（查询、写库、发请求）函数调用 / POST
Resources（资源）应用控制由宿主应用决定把哪些只读上下文喂给模型（文件、记录、文档）只读数据 / GET
Prompts（提示）用户控制预置的提示模板/工作流，通常由用户显式触发（如斜杠命令）模板 / 快捷指令

这套「谁控制」的划分是面试高频考点：Tools 是模型主动调，Resources 是应用主动喂，Prompts 是用户主动选。

MCP vs 传统集成方式​

特性传统私有集成MCP
标准化各自实现、互不通用统一协议、跨宿主复用
集成复杂度M×NM+N
能力发现文档约定运行时 tools/list 等动态发现
传输各自约定标准化 stdio / Streamable HTTP
生态封闭开放，官方与社区大量现成 Server

🏗️ MCP 架构设计​

Host / Client / Server 三层模型​

MCP 采用清晰的三层职责划分：

  • Host（宿主）：用户直接使用的 AI 应用，如 Claude Desktop、Cursor、ChatGPT、各类 IDE/Agent 运行时。Host 负责承载大模型、管理会话与权限，并在内部为每个外部 Server 创建一个 Client。
  • Client（客户端）：由 Host 内嵌、与某个 Server 保持 1:1 连接的协议组件，负责能力协商、消息收发。
  • Server（服务器）：独立进程/服务，对外暴露 Tools / Resources / Prompts，对接真实数据源与工具。

记忆点：一个 Host 内可有多个 Client，每个 Client 1:1 连一个 Server；Server 之间彼此隔离、互不感知。

JSON-RPC 2.0 与 initialize 握手​

MCP 的线协议是 JSON-RPC 2.0，三种消息：请求（带 id，需响应）、响应（带 id，含 result 或 error）、通知（无 id，不需响应）。

连接建立时先进行 initialize 握手：Client 发送自己支持的 protocolVersion 与 capabilities，Server 回应自己的版本与能力，Client 再发 notifications/initialized 通知确认。协议版本采用日期串（截至 2026 年常见为 2025-06-18）。

// Client -> Server：初始化请求
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {
    "protocolVersion": "2025-06-18",
    "capabilities": { "tools": {}, "resources": {}, "prompts": {} },
    "clientInfo": { "name": "my-host", "version": "1.0.0" }
  }
}
// Server -> Client：初始化响应（声明自身能力）
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2025-06-18",
    "capabilities": {
      "tools": { "listChanged": true },
      "resources": { "subscribe": true, "listChanged": true },
      "prompts": { "listChanged": true }
    },
    "serverInfo": { "name": "weather-server", "version": "1.0.0" }
  }
}

握手完成后，常用方法包括 tools/list、tools/call、resources/list、resources/read、prompts/list、prompts/get 等。

数据流程​

🔌 传输层：stdio 与 Streamable HTTP​

MCP 把「消息语义」与「传输方式」解耦。2026 年官方主推两种传输：

传输适用场景形态说明
stdio本地子进程（首选）宿主拉起 Server 子进程，stdin/stdout 收发 JSON-RPC无网络、低延迟、最简单，适合 IDE/本地工具
Streamable HTTP远程服务（2025 远程标准）单一 /mcp 端点，POST 发请求，必要时以 SSE 流式返回防火墙友好、可水平扩展、支持鉴权

⚠️ 重要：旧的 HTTP+SSE「双端点」传输（一个 GET /sse 建流 + 一个 POST /messages 发消息）已在 2025-03-26 版本被 Streamable HTTP 取代并标记为 deprecated。新项目远程传输一律用 Streamable HTTP，不要再新接 deprecated 的 SSE transport。

Streamable HTTP 服务端最小示例：

import express from "express";
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StreamableHTTPServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/streamableHttp.js";
import { randomUUID } from "node:crypto";
import { z } from "zod";

const app = express();
app.use(express.json());

function buildServer() {
  const server = new McpServer({ name: "remote-weather", version: "1.0.0" });
  server.tool("get_weather", "查询天气", { city: z.string() }, async ({ city }) => ({
    content: [{ type: "text", text: `${city}：晴 25℃` }],
  }));
  return server;
}

// 单一 /mcp 端点同时承载请求与（按需的）SSE 流
app.all("/mcp", async (req, res) => {
  const transport = new StreamableHTTPServerTransport({
    sessionIdGenerator: () => randomUUID(),
  });
  const server = buildServer();
  await server.connect(transport);
  await transport.handleRequest(req, res, req.body);
});

app.listen(3000, () => console.error("MCP Streamable HTTP on :3000/mcp"));

🖥️ MCP 服务器开发​

注册工具（Tools）​

工具是「模型可控、可能有副作用」的能力，入参用 Zod 声明：

import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";

const server = new McpServer({ name: "demo", version: "1.0.0" });

server.tool(
  "create_issue",
  "在项目中创建一个 issue（高危：会写入外部系统）",
  {
    title: z.string().describe("标题"),
    body: z.string().optional().describe("正文"),
  },
  async ({ title, body }) => {
    const issue = await createIssueInTracker({ title, body }); // 你的真实实现
    return { content: [{ type: "text", text: `已创建 #${issue.id}` }] };
  }
);

工具出错时，推荐返回带 isError: true 的结果而非抛异常，让模型能感知并自我纠正：

return { content: [{ type: "text", text: "数据库连接失败" }], isError: true };

注册资源（Resources）​

资源是「应用可控的只读上下文」，用 URI 标识；可以是静态 URI，也可以用模板：

import { ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";

// 静态资源
server.resource("readme", "file:///app/README.md", async (uri) => ({
  contents: [{ uri: uri.href, mimeType: "text/markdown", text: await readReadme() }],
}));

// 模板资源：动态参数
server.resource(
  "user-profile",
  new ResourceTemplate("users://{userId}/profile", { list: undefined }),
  async (uri, { userId }) => ({
    contents: [{ uri: uri.href, mimeType: "application/json", text: JSON.stringify(await getUser(userId)) }],
  })
);

注册提示（Prompts）​

提示是「用户可控的模板化工作流」，常映射为宿主里的斜杠命令：

server.prompt(
  "code-review",
  "对给定代码做结构化审查",
  { code: z.string().describe("待审查代码") },
  ({ code }) => ({
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: { type: "text", text: `请从可读性、性能、安全三方面审查：\n\n${code}` },
      },
    ],
  })
);

💻 MCP 客户端开发​

宿主侧通过 Client 连接 Server。下面演示以 stdio 拉起本地 Server 并调用工具：

import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";
import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js";

const transport = new StdioClientTransport({
  command: "node",
  args: ["./weather-server.js"],
});

const client = new Client({ name: "my-host", version: "1.0.0" });
await client.connect(transport); // 内部完成 initialize 握手

// 1) 发现工具
const { tools } = await client.listTools();
console.log("可用工具:", tools.map((t) => t.name));

// 2) 调用工具
const result = await client.callTool({
  name: "get_weather",
  arguments: { city: "北京" },
});
console.log(result.content);

// 3) 读取资源
const res = await client.readResource({ uri: "file:///app/README.md" });

连接远程 Server 时，把传输换成 StreamableHTTPClientTransport(new URL("https://host/mcp")) 即可，其余调用方式一致。

🔐 安全性：面试必答​

MCP 把外部世界引入模型，安全是核心考点。要点如下：

  1. 提示注入（Prompt Injection）与工具投毒（Tool Poisoning）

    • 工具返回的内容、资源文本可能藏有恶意指令，诱导模型执行越权动作。
    • 工具的 description / 参数说明本身也可能被投毒（让模型误用工具）。
    • 缓解：对 Server 返回内容做不可信处理、隔离展示、必要时做内容审查；固定/审计工具描述。

  2. 最小权限（Least Privilege）

    • Server 只暴露必要的工具与资源；数据库账号、文件目录、API scope 都按最小集授予。
    • 为高危工具与只读工具分离凭据。

  3. 高危工具的人工确认（HITL，Human-in-the-Loop）

    • 删除、转账、发邮件、写生产库等有副作用的工具，应在宿主侧弹出确认。
    • 设计工具时标注危险等级，宿主据此决定是否需要人工批准。

  4. Server 供应链审计

    • 第三方 MCP Server 等同于在你环境里运行第三方代码。安装前审查来源、权限、依赖；锁定版本；优先官方/可信发布者。
    • 把「MCP Server 审查」纳入安全评审与发布清单。

  5. 远程 OAuth 2.1 授权

    • 远程（Streamable HTTP）Server 的鉴权采用 OAuth 2.1：基于 token 的授权、PKCE、scope 限定；Server 充当资源服务器，校验访问令牌。
    • 切忌把长效密钥硬编码进客户端配置。

  6. 传输与隔离

    • 远程一律 HTTPS；校验 Origin、绑定会话；对 stdio Server 控制其可访问的本地资源边界。

🌐 生态与采纳现状​

  • Anthropic：2024.11 开源 MCP，Claude Desktop / Claude Code 原生支持。
  • OpenAI：Responses API 支持 MCP（可直接挂远程 MCP Server），Agents SDK 亦内置 MCP 接入。
  • Google：ADK（Agent Development Kit）/ Gemini 生态采纳 MCP。
  • IDE / 工具：Cursor、VS Code、各类 Agent 运行时广泛支持。
  • 官方与社区 Server：filesystem、git、github、postgres、sqlite、slack、puppeteer 等大量现成实现可直接复用。

到 2026 年，MCP 已是连接「模型 ↔ 工具/数据」的通用标准；掌握它的三层架构、三种原语、两种传输与安全实践，是 AI 工程面试的必备项。

📚 延伸阅读​

💡 面试提示：被问到 MCP，先用一句话定位——「MCP 是 AI 应用连接外部工具/数据的开放标准，Anthropic 2024.11 开源、2025 成事实标准」；再展开 Host/Client/Server 三层、Tools/Resources/Prompts 三原语、stdio/Streamable HTTP 两传输、JSON-RPC 2.0 + initialize 握手，最后落到 安全（提示注入、最小权限、HITL、供应链、OAuth 2.1）。代码层面强调唯一官方 SDK @modelcontextprotocol/sdk。