构建 MCP 服务器：第一部分 — 资源入门

 

什么是模型上下文协议？

模型上下文协议(MCP) 是Claude等大型语言模型 (LLM) 与外部数据和功能安全交互的标准化方式。您可以将其想象成一个平视显示器，或者 AI 的 USB 端口——它提供了一个通用接口，允许任何兼容 MCP 的 LLM 连接到您的数据和工具。

MCP 提供了一个集中式协议，简化了 AI 即插即用服务的开发。与其他可能需要为每个 AI 模型定制实现的集成方法不同，MCP 提供了一种适用于不同 LLM 的标准化方法。

如果没有像 MCP 这样的接口，LLM 就只能局限于其内置功能和训练数据。有了 MCP，LLM 可以实现以下功能：

• 读取文件和数据库
• 执行命令
• 访问 API
• 与本地工具交互
• 还有更多！

所有这一切都是在用户的监督和许可下进行的，因此既强大又安全。

在本教程中，我们将从 MCP 的基本内容开始：资源。

什么是 MCP 资源？

资源是 MCP 向 LLM 公开只读数据的方式。任何包含可读取内容的内容都可称为资源，例如：

• 计算机上的文件
• 数据库记录
• API 响应
• 应用程序数据
• 系统信息

每个资源都有：

• 唯一的 URI（例如file:///example.txt或database://users/123）
• 显示名称
• 可选元数据（描述、MIME 类型）
• 内容（文本或二进制数据）

为什么要使用资源？

资源可让您以受控、标准化的方式向 LLM 公开数据。以下是一些实际示例：

文档服务器

// 公开您公司的文档
“docs://api/reference”  -> API 文档
“docs://guides/getting-started”  ->用户指南

用户：“您能解释一下我们的 API 速率限制策略吗？”
AI 助手：“让我查看一下 API 文档……根据文档，每分钟的请求数限制为 100 个……”

日志分析服务器

“logs://system/today”  ->今天的系统日志
“logs://errors/recent”  ->最近的错误信息

用户：“今天我们的系统出现了什么错误？”
AI 助手：“查看今天的日志，我发现了三个严重错误……”

客户数据服务器

“customers://profiles/summary”  ->客户概览
“customers://feedback/recent”  ->最新反馈

用户：“最近顾客反馈的总体情绪如何？”
A