上一篇文章的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 $Adding user: {userName}; }}和Function Calling类似[Description]是AI理解工具用途的关键。区别在于特性 Function Calling MCP Server工具标注 [Description] [McpServerTool] [Description]类标注 无 [McpServerToolType]执行位置 应用进程内 独立服务进程[McpServerToolType]告诉MCP框架这个类里有工具[McpServerTool]标注具体的工具方法。框架会自动扫描带这两个特性的类和方法将它们注册为MCP工具。配置MCP ServerProgram.cs中的配置非常简洁var builder WebApplication.CreateBuilder(args);builder.Services.AddMcpServer(options {options.ServerInfo new ModelContextProtocol.Protocol.Implementation{Name “AIHttpMcpServer”,Description “A simple AI HTTP MCP server.”,Version “1.0.0”};}).WithHttpTransport() // 启用HTTP传输.WithStdioServerTransport() // 同时支持Stdio传输.WithToolsFromAssembly(); // 自动扫描程序集中的工具var app builder.Build();app.MapGet(“/”, () “Hello World!”);app.MapMcp(“/mcp”); // 将MCP端点映射到 /mcp 路径app.Run();逐行解读AddMcpServer注册MCP Server服务配置Server的名称、描述、版本等元信息WithHttpTransport()启用HTTP传输模式允许远程客户端通过网络连接WithStdioServerTransport()同时支持Stdio传输本地进程间通信WithToolsFromAssembly()关键一行——自动扫描当前程序集中所有带[McpServerToolType]特性的类注册其中的工具方法MapMcp(“/mcp”)将MCP协议的HTTP端点映射到/mcp路径启动后我们的MCP Server就会在http://localhost:5144/mcp上监听客户端连接。运行MCP Servercd AIHttpMcpServerdotnet run服务启动后会在控制台显示监听地址。此时MCP Server已经就绪等待Client连接。第二步创建MCP Client连接Server现在切换到客户端项目AIMCPCallingConsole5让我们的AI应用连接到刚才构建的MCP Server。配置HTTP传输与上一篇文章使用Stdio不同这里我们使用HTTP传输连接自定义Serverusing ModelContextProtocol.Client;var config new HttpClientTransport(new HttpClientTransportOptions{Endpoint new Uri(“http://localhost:5144/mcp”),TransportMode HttpTransportMode.AutoDetect,});HttpTransportMode.AutoDetect 让客户端自动检测Server支持的传输模式SSE或Streamable HTTP无需手动指定。连接并发现工具// 创建MCP客户端并连接var mcpClient await McpClient.CreateAsync(config);// 动态发现Server暴露的所有工具var tools await mcpClient.ListToolsAsync();Console.WriteLine(“ 可用工具列表 ”);foreach (var tool in tools){Console.WriteLine($ {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: );List 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IList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 Calling MCP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 Server AI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.Tools
