重生之点亮Agent技术栈 -- MCP

我们之前介绍过大模型的相关知识，本篇我们介绍一下MCP

什么是MCP

MCP(Model Context protocol)一种开放、标准化的通信协议，定义了AI模型与外部数据源、工具之间的连接规范,官方文档

怎么做

我们知道大模型在算数上存在一定问题，比如下面的例子是当我用chatgpt-4o测试的效果，现在可能不存在问题了哈，此处只是为了一个场景而已。

1. 先来个没有使用自定义的mcp的执行效果：

2. 我们写个方法提供给LLM让它可以按照我们的逻辑来处理

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: "my-mcp",
    version: "0.0.1"
});

// 定义一个 tool
server.registerTool("compare", {
    inputSchema: {
        a: z.number(),
        b: z.number()
    }
}, async ({ a, b }) => ({
    content: [{
        type: "text",
        text: String(a > b)
    }]
}));

// 启动服务器
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

执行结果： 通过CoT我们可以看到llm使用了我自定义的mcp工具my-server，这个server是在配置文件里面配置的，最终运行的是我们的代码逻辑。

怎么用

上面我们通过实例也看到了mcp的运行效果，接下来介绍一下怎么用。此处以claude code cli为例，

1. 在项目下新建.mcp.json文件，将我们的工具注册到这个文件里面

{
  "mcpServers": {
    "my-server": {
      "command": "node",
      "args": ["./dist/index.js"]
    }
  }
}

2. 终端执行claude启动claude code以后输出/mcp list就能看到我们的工具了。

注意状态是否是connected，如果是则说明启动正常，否则需要排查一下问题

3. 确认启动以后就可以直接在终端里面进行提问，然后让它一步步执行并将过程打印出来，这样就可以复现我们上面的效果了。

当前市面上已经有很多的mcp可供选择了，例如：阿里的魔塔社区modelscope.cn/mcp