六、MCP

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MCP（模型上下文协议）是 Anthropic 提出的开放协议，为 LLM 应用与外部数据源、工具之间提供标准化集成方式，被形象地称为"AI 应用的 USB-C 接口"。

协议演进：从 Streamable HTTP 到无状态化

MCP 的传输与状态模型经历了两轮重要变化，选型和排错前建议先理解这条线索：

阶段	传输方式	状态模型
早期	stdio（本地）/ HTTP+SSE（远程）	Server 维护会话状态
2025 年	Streamable HTTP 取代 HTTP+SSE，统一本地与远程接入	仍依赖会话
2026-07-28 规范	Streamable HTTP 继续演进	协议核心转为无状态

2026-07-28 规范是 MCP 发布以来最大的一次修订，核心是去状态化：

• 移除握手与会话：删除 initialize / initialized 握手（SEP-2575）与 Mcp-Session-Id 会话标识（SEP-2567）。Server 不再需要维护连接级状态，可直接水平扩展、按请求无服务化部署
• 请求头路由：新增 Mcp-Method / Mcp-Name 请求头，网关与负载均衡器无需解析 body 即可按方法、工具名精确路由
• 能力发现与缓存：新增 server/discover 方法；列表类结果变为可缓存，减少重复往返
• 多轮请求：新增 Multi Round-Trip Requests（SEP-2322），支持在单次交互中多次往返确认
• Extensions 框架：引入可选的扩展机制（首批为 Tasks / MCP Apps / EMA）
• 安全与治理：OAuth 2.1 加固；确立正式弃用政策，被弃用能力保留 12 个月过渡窗口

同时被弃用的能力：Roots、Sampling、Logging 三个早期能力，以及旧的 HTTP+SSE 传输方式。

迁移提示：旧版实现仍可运行（弃用窗口内），但新项目建议直接按 2026-07-28 规范实现；若你的 Server 依赖会话状态，需改为把状态放入显式参数或外部存储。

热门 MCP 服务器

扩展的 MCP 生态（收录标准：GitHub 活跃度 + 实用性）：

MCP Server	功能领域
GitHub（33.1K star）	Issues、PRs、仓库管理，GitHub 官方维护
Playwright（37.5K star）	微软官方，AI 精确控制网页、自动化测试与抓取
Chrome DevTools（52.5K star）	Chrome 开发者工具集成，调试、性能分析
Context7（62.4K star）	实时获取最新库文档和代码示例，编码必备
Firecrawl	网页抓取、内容提取为 Markdown
Jina AI	语义搜索、图像搜索、跨模态搜索
Notion	Notion 页面创建、编辑、搜索
飞书 Lark	飞书消息、日历、文档、通讯录
Figma	向 Agent 提供 Figma 布局和设计信息
Serena（29.7K star）	语义级代码检索与编辑，给 Agent 装上 IDE 级理解力
FastMCP（27.9K star）	极速构建 MCP Server 的 Python 框架
n8n（205.8K star）	工作流自动化平台，400+ 集成，原生 MCP 支持

更多 MCP Server 参见 awesome-mcp-servers（95.5K star），收录了社区贡献的大量 MCP 服务器。

MCP Server 场景分类

按使用场景快速定位：

场景	推荐 MCP Server
代码托管	GitHub MCP
Web 自动化	Playwright、Chrome DevTools
实时文档查询	Context7
网页抓取	Firecrawl、Jina AI
知识管理	Notion、飞书 Lark
设计协作	Figma
代码理解	Serena
工作流自动化	n8n
自建 MCP Server	FastMCP

MCP 选型建议

• 编码场景必备 → Context7（实时文档）+ GitHub MCP（仓库操作）+ Playwright（端到端测试）
• 设计师协作 → Figma MCP：AI 可直接读取设计稿的布局和样式信息
• 团队协作 → Notion MCP / 飞书 Lark MCP：知识库和 IM 打通
• 自建 MCP Server → FastMCP：Python 一行装饰器就能把函数变成 MCP 工具

支持 MCP 的客户端

MCP Client	简介
Claude Desktop	Anthropic 官方桌面客户端
Claude Code	Anthropic 终端级 AI 编程助手
Cursor	AI 原生 IDE（基于 VSCode）
Devin Desktop（原 Windsurf）	Cognition 出品 AI IDE（2026-06 更名）
TraeCode	字节 出品 AI IDE（2026 由 TRAE IDE 更名）
Cherry Studio	支持多模型并行对话的跨平台AI桌面客户端

5 分钟快速上手：用 FastMCP 创建你的第一个 MCP Server

# 1. 安装
pip install fastmcp

# 2. 创建 server.py
cat > server.py << 'EOF'
from fastmcp import FastMCP

mcp = FastMCP("my-first-server")

@mcp.tool()
def hello(name: str) -> str:
    """向用户打招呼"""
    return f"你好，{name}！这是你的第一个 MCP 工具。"

if __name__ == "__main__":
    mcp.run()
EOF

# 3. 运行
fastmcp run server.py

在 Claude Code 中配置：在项目根目录创建 .mcp.json（项目级配置，可提交到 Git 与团队共享）：

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "python",
      "args": ["server.py"]
    }
  }
}

也可以用 CLI 一键添加：claude mcp add my-server -- python server.py（默认写入用户级 ~/.claude.json，加 -s project 则写入 .mcp.json）。

⚠️ 注意：MCP 配置不在 .claude/settings.json 中——该文件用于 env / hooks / permissions，不含 mcpServers 键。

重启 Claude Code 后，输入"用 hello 工具打个招呼"即可测试。

相关文章

• MCP 官方规范：modelcontextprotocol.io
• MCP 协议详解：腾讯云开发者社区
• MCP Server 市场（mcp.so）