MCP 入门：模型上下文协议

Anthropic 官方课程 | 免费 | 中级 | 预计学习时间：60 分钟

课程概述

本课程系统讲解模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP），教你使用 Python SDK 从零构建 MCP 服务器和客户端。你将掌握 MCP 的三大核心原语——工具（Tools）、资源（Resources）和提示（Prompts），理解它们如何让 Claude 连接外部服务而无需编写复杂的集成代码。

模块一：MCP 架构概览

1.1 为什么需要 MCP

在 MCP 出现之前，每个 AI 应用都需要为每个外部服务编写独立的集成代码。MCP 提供了一个标准化协议，将工具定义和执行的负担从应用程序转移到专门的 MCP 服务器，实现"一次构建，处处使用"。

1.2 MCP 通信架构

MCP 采用传输无关（transport-agnostic）的通信系统：

  • MCP 客户端：连接 Claude 或其他 LLM，发现和调用 MCP 服务器提供的能力
  • MCP 服务器：封装外部服务的能力，暴露为工具/资源/提示
  • 消息类型：请求-响应对（有 ID）和通知（无 ID，单向）

1.3 完整请求-响应流程

  1. 用户发送查询
  2. MCP 客户端将查询连同可用工具列表发送给 Claude
  3. Claude 决定调用哪个工具，返回工具调用请求
  4. MCP 客户端将请求路由到对应的 MCP 服务器
  5. MCP 服务器执行实际操作，返回结果
  6. 结果发回 Claude，Claude 生成最终回答

模块二：构建 MCP 服务器

2.1 Python SDK 快速上手

使用 Python SDK 构建 MCP 服务器：通过装饰器（decorator）定义工具，而不是手写 JSON Schema。SDK 自动处理参数类型推断、描述文档和请求路由。

2.2 定义工具（Tools）

工具是 MCP 的核心原语，代表 Claude 可以调用的操作。工具由模型控制——Claude 决定何时调用哪个工具。

  • 使用 @server.tool() 装饰器定义工具函数
  • 参数类型通过 Python 类型注解自动推断
  • 返回值作为工具调用结果传回 Claude

2.3 实践：文档管理服务器

构建一个文档管理 MCP 服务器，包含读取文档、编辑文档、搜索文档等工具。

2.4 使用 Inspector 调试

MCP 自带的 Server Inspector 是一个浏览器端调试工具，可以实时测试 MCP 服务器的各项功能，无需连接 Claude 即可验证工具、资源和提示的行为。

模块三：资源（Resources）

3.1 资源的概念

资源用于暴露只读数据，由应用程序控制（而非模型控制）。两种类型：

  • 直接资源（Direct Resources）：静态 URI，如 docs://readme
  • 模板资源（Resource Templates）：参数化 URI，如 docs://{document_id}

3.2 资源 vs 工具

关键区别：工具是"执行动作"（可以修改状态），资源是"读取数据"（只读）。选择资源还是工具取决于操作是否有副作用。

模块四：提示（Prompts）

4.1 提示的概念

提示是预制的、高质量的指令模板，由用户控制。它们为常见工作流提供优化过的提示词：

  • 代码审查提示
  • 文档总结提示
  • Bug 分析提示

4.2 三原语的控制模型

原语控制方用途
Tools模型（Claude）执行操作
Resources应用程序暴露数据
Prompts用户预制指令

模块五：集成模式

5.1 自动补全

实现参数的自动补全功能，提升用户体验。

5.2 上下文注入

将 MCP 资源的内容注入到 AI 对话的上下文中，实现动态知识增强。

前置要求

  • Python 编程基础
  • 基本的 JSON 和 HTTP 请求-响应概念

本课程由 Anthropic 官方提供，灵阙学院提供中文导读与知识扩展。完整互动课程请访问 Anthropic Academy。