理解 MCP Server

MCP Server 是一种通过标准化协议接口，向 AI 应用程序提供特定能力的程序。

常见的 MCP Server 包括：

文件系统 Server：用于访问文档
数据库 Server：用于查询数据
GitHub Server：用于代码管理
Slack Server：用于团队沟通
日历 Server：用于日程安排

MCP Server 的核心能力

MCP Server 主要通过三个构建模块提供功能：

能力	说明	示例	控制方
Tools（工具）	LLM 可以主动调用的函数，并根据用户请求决定什么时候使用。可以写数据库、调用外部 API、修改文件或执行其他逻辑。	搜索航班、发送消息、创建日历事件	模型
Resources（资源）	被动的数据源，为 AI 提供只读上下文，例如文件内容、数据库 Schema、API 文档等。	获取文档、访问知识库、读取日历	应用程序
Prompts（提示词）	预先定义好的指令模板，用来告诉模型如何使用特定的 Tools 和 Resources。	制定旅行计划、总结会议、起草邮件	用户

这三个能力可以组合起来完成比较复杂的任务。

一、Tools（工具）

Tools 允许 AI 模型执行实际操作。

每个 Tool 都定义了一项具体操作，并规定输入和输出的数据类型。

模型根据当前上下文决定是否请求执行某个 Tool。

Tools 如何工作

Tools 是由 Schema 定义的接口，LLM 可以调用这些接口。

MCP 使用 JSON Schema 对 Tool 的输入进行验证。

每个 Tool 通常只负责一个明确的操作，并定义清晰的：

输入参数
输出结果

某些 Tool 在真正执行之前可能需要用户确认，从而保证用户始终能够控制 AI 所执行的操作。

对应的 MCP 协议操作

方法	作用	返回结果
`tools/list`	查询可用的 Tool	包含 Schema 的 Tool 定义数组
`tools/call`	执行指定 Tool	Tool 的执行结果

例如，一个搜索航班的 Tool 可以定义为：

{
  name: "searchFlights",
  description: "搜索可用航班",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      origin: {
        type: "string",
        description: "出发城市"
      },
      destination: {
        type: "string",
        description: "到达城市"
      },
      date: {
        type: "string",
        format: "date",
        description: "出行日期"
      }
    },
    required: ["origin", "destination", "date"]
  }
}

二、Tools 的实际例子：旅行预订

假设 AI 正在帮助用户制定旅行计划。

它可以调用多个 Tool。

1. 搜索航班

searchFlights(
    origin: "NYC",
    destination: "Barcelona",
    date: "2024-06-15"
)

查询多家航空公司的航班，并返回结构化的航班信息。

2. 创建日历事件

createCalendarEvent(
    title: "Barcelona Trip",
    startDate: "2024-06-15",
    endDate: "2024-06-22"
)

将旅行日期添加到用户的日历中。

3. 发送邮件

sendEmail(
    to: "team@work.com",
    subject: "Out of Office",
    body: "..."
)

向同事发送自动的休假/离岗通知邮件。

三、Tools 的用户交互模型

Tools 属于**模型控制（model-controlled）**能力。

也就是说：

AI 模型可以发现有哪些 Tool，并根据用户的请求自动决定是否调用。

但是 MCP 同时强调人工监督。

应用程序可以通过以下方式让用户保持控制权：

在 UI 中显示可用的 Tools，让用户决定某个 Tool 是否可以用于当前对话
每次执行 Tool 前弹出确认框
对一些安全操作设置预授权
记录 Tool 的执行日志以及执行结果

因此，并不是：

AI 想做什么 → 直接执行

而可以是：

AI 决定调用 Tool
        ↓
应用程序检查权限
        ↓
需要确认？
   ↙          ↘
 是            否
 ↓              ↓
用户确认       直接执行
        ↓
    MCP Server

四、Resources（资源）

Resources 用于向 AI 应用提供结构化的上下文信息。

与 Tools 不同，Resources 本身主要是读取数据，而不是执行操作。

例如：

文件
API 数据
数据库
数据库 Schema
API 文档

Resources 如何工作

Resource 可以暴露来自各种数据源的信息。

AI 应用程序获取这些数据后，可以自行决定如何处理，例如：

只选择相关的数据
使用 Embedding 搜索相关内容
使用关键词搜索
直接将全部数据交给模型

每个 Resource 都具有一个唯一的 URI。

例如：

file:///path/to/document.md

同时会声明自己的 MIME Type，以便应用程序正确处理数据。

五、两种 Resource

MCP 支持两种 Resource 发现方式。

1. Direct Resources

直接指向固定数据的 URI。

例如：

calendar://events/2024

表示获取 2024 年的日历信息。

2. Resource Templates

动态 URI 模板，可以通过参数查询不同的数据。

例如：

travel://activities/{city}/{category}

可以根据：

城市
类别

动态查询旅游活动。

例如：

travel://activities/barcelona/museums

表示查询：

巴塞罗那的所有博物馆。

Resource Template 通常还包含：

title
description
MIME Type

因此它们本身具有较好的可发现性和自描述能力。

六、Resources 的协议操作

方法	作用	返回结果
`resources/list`	获取可用的直接 Resource	Resource 描述数组
`resources/templates/list`	获取 Resource Template	Resource Template 定义数组
`resources/read`	获取 Resource 内容	Resource 数据及元数据
`subscriptions/listen`	监听 Resource 变化	更新通知流

如果 Client 希望监听某个 Resource 的变化，可以通过 subscriptions/listen 订阅。

当 Resource 发生变化时，Server 可以发送：

notifications/resources/updated

通知 Client。

七、Resource 实际例子

继续使用旅行规划的例子。

AI 应用可以访问：

calendar://events/2024

获取用户的日程。

file:///Documents/Travel/passport.pdf

读取旅行相关的重要文件。

trips://history/barcelona-2023

获取用户之前的巴塞罗那旅行记录。

AI 应用获取这些 Resources 后，可以自己决定如何处理。

例如：

Calendar
    ↓
用户哪几天有空？

Travel Preferences
    ↓
用户喜欢什么航空公司？
喜欢什么酒店？

Previous Trips
    ↓
用户以前去过哪里？
喜欢哪些地方？

然后将这些信息提供给模型。

八、Resource Template

例如：

{
  "uriTemplate": "weather://forecast/{city}/{date}",
  "name": "weather-forecast",
  "title": "Weather Forecast",
  "description": "获取指定城市和日期的天气预报",
  "mimeType": "application/json"
}

以及：

{
  "uriTemplate": "travel://flights/{origin}/{destination}",
  "name": "flight-search",
  "title": "Flight Search",
  "description": "查询两个城市之间的可用航班",
  "mimeType": "application/json"
}

这样就可以进行动态查询。

例如：

weather://forecast/Paris/2026-08-20

或者：

travel://flights/NYC/Barcelona

九、参数补全（Parameter Completion）

动态 Resource 还支持参数补全。

例如用户输入：

weather://forecast/Par

系统可以提示：

Paris
Park City

又比如输入：

flights://search/JFK

系统可以提示：

JFK - John F. Kennedy International

这样用户就不需要准确记住参数的完整格式。

十、Resources 的用户交互模型

Resources 是由**应用程序驱动（application-driven）**的。

应用程序可以自由决定：

如何获取 Resource
如何处理 Resource
如何向用户展示 Resource

常见的交互方式包括：

类似文件夹的树形/列表结构
搜索和过滤
根据当前对话自动加入相关上下文
AI 智能推荐
手动选择 Resource
批量选择多个 Resource

MCP 协议不会强制规定 UI 应该长什么样。

因此应用程序可以根据自己的需求设计 Resource Picker、预览功能、智能推荐等。

十一、Prompts（提示词）

Prompts 是可以重复使用的模板。

MCP Server 作者可以提供针对某个领域的参数化 Prompt，也可以通过 Prompt 告诉用户：

如何更好地使用这个 MCP Server。

十二、Prompts 如何工作

Prompt 是结构化模板，可以定义：

需要哪些输入
输入参数类型
交互方式
使用哪些 Resource
使用哪些 Tool

与 Resources 类似，Prompt 也支持参数补全。

但是一个非常重要的区别是：

Prompts 是用户控制的，需要用户主动调用，而不是模型自动触发。

Prompt 的协议操作

方法	作用	返回
`prompts/list`	查询可用 Prompt	Prompt 描述数组
`prompts/get`	获取 Prompt 详情	完整 Prompt 定义及参数

十三、Prompt 示例

例如：

Plan a vacation

可以定义成一个旅行规划模板：

{
  "name": "plan-vacation",
  "title": "Plan a vacation",
  "description": "引导用户完成旅行规划",
  "arguments": [
    {
      "name": "destination",
      "type": "string",
      "required": true
    },
    {
      "name": "duration",
      "type": "number",
      "description": "旅行天数"
    },
    {
      "name": "budget",
      "type": "number",
      "required": false
    },
    {
      "name": "interests",
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      }
    }
  ]
}

用户不再需要自己写一大段自然语言，而是：

选择：
Plan a vacation

输入：
目的地：Barcelona
旅行时间：7 天
预算：$3000
兴趣：
  - beaches
  - architecture
  - food

然后系统根据这个模板执行一致的工作流程。

十四、Prompt 的用户交互

Prompt 同样是用户控制的。

用户必须主动调用。

应用程序可以通过以下方式提供 Prompt：

Slash Commands

例如：

/plan-vacation

Command Palette

通过命令面板搜索 Prompt。

UI Button

例如提供：

[Plan a Vacation]

按钮。

根据当前上下文推荐相关 Prompt。

例如用户正在查看旅行信息时，可以自动显示：

Plan a vacation
Search flights
Find hotels

十五、多个 MCP Server 协同工作

MCP 真正强大的地方在于：

多个 MCP Server 可以组合起来，通过统一接口共同完成复杂任务。

例如，一个旅行 AI 应用可以连接三个 MCP Server：

Travel Server
    ├── 航班
    ├── 酒店
    └── 行程

Weather Server
    └── 天气

Calendar / Email Server
    ├── 日历
    └── 邮件

十六、完整的多 Server 旅行规划流程

用户首先调用：

plan-vacation

并提供：

{
  "destination": "Barcelona",
  "departure_date": "2024-06-15",
  "return_date": "2024-06-22",
  "budget": 3000,
  "travelers": 2
}

第一步：选择 Resources

用户选择：

calendar://my-calendar/June-2024

来自 Calendar Server。

travel://preferences/europe

来自 Travel Server。

travel://past-trips/Spain-2023

来自 Travel Server。

第二步：AI 读取上下文

AI 首先读取这些 Resources：

日历
 ↓
判断用户什么时候有空

旅行偏好
 ↓
了解用户喜欢的航空公司、酒店类型

历史旅行
 ↓
了解用户以前喜欢哪些地方

第三步：调用 Tools

AI 根据这些上下文调用 Tools。

例如：

searchFlights()

查询：

NYC → Barcelona

然后：

checkWeather()

查询旅行日期的天气。

第四步：执行预订相关操作

AI 获取信息之后，可以继续执行：

bookHotel()

根据预算寻找酒店。

然后：

createCalendarEvent()

把旅行加入用户日历。

最后：

sendEmail()

发送旅行确认邮件。

必要的时候，这些操作需要用户确认。

十七、最终形成的完整架构

整个过程可以理解成：

                    AI Application
                          │
             ┌────────────┼────────────┐
             │            │            │
             ▼            ▼            ▼
        Travel Server  Weather Server  Calendar/Email
             │            │            │
        ┌────┴────┐       │       ┌────┴─────┐
        │         │       │       │          │
     Resources  Tools   Tools  Calendar    Email
        │         │       │       │          │
        └─────────┴───────┴───────┴──────────┘
                          │
                          ▼
                         AI

最终，用户只需要提出：

“帮我规划一次巴塞罗那旅行。”

MCP 就可以让 AI：

读取日历
   ↓
读取旅行偏好
   ↓
读取历史旅行记录
   ↓
查询航班
   ↓
查询天气
   ↓
搜索酒店
   ↓
用户确认
   ↓
预订酒店
   ↓
更新日历
   ↓
发送邮件

也就是说，Resources 负责“给 AI 信息”，Tools 负责“让 AI 做事情”，Prompts 负责“告诉 AI 如何按照预定义流程工作”。

这三个概念是理解 MCP Server 最重要的部分。