零基础搭建自己的 MCP Server：让 AI Agent 调用你的工具

什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 提出的一个开放协议，让 AI 模型能够与外部工具和数据源交互。简单理解：MCP 就是 AI 的"USB 接口"，让不同的 AI 应用能以统一的方式调用你的工具。

为什么需要 MCP Server？

假设你有一个内部知识库、一个项目管理系统、一套 CI/CD 流水线。如果想让 AI 助手访问这些资源，传统做法是为每个 AI 应用分别写集成代码。有了 MCP，你只需写一次 Server，所有支持 MCP 的客户端都能用。

核心概念

MCP Server 提供三种能力：

1. Tools - AI 可以调用的函数（如查询数据库、发送通知）
2. Resources - AI 可以读取的数据（如文档、配置文件）
3. Prompts - 预定义的提示模板

动手搭建

环境准备

mkdir my-mcp-server && cd my-mcp-server
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk zod
npm install -D typescript @types/node
npx tsc --init

创建一个天气查询 MCP Server

// src/index.ts
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: "weather-server",
  version: "1.0.0",
});

// 定义一个 Tool
server.tool(
  "get_weather",
  "获取指定城市的天气信息",
  {
    city: z.string().describe("城市名称"),
    unit: z.enum(["celsius", "fahrenheit"]).default("celsius"),
  },
  async ({ city, unit }) => {
    // 实际项目中调用真实天气 API
    const weather = await fetchWeather(city, unit);
    return {
      content: [
        {
          type: "text",
          text: JSON.stringify(weather, null, 2),
        },
      ],
    };
  }
);

// 定义一个 Resource
server.resource(
  "weather://supported-cities",
  "支持查询天气的城市列表",
  async () => ({
    contents: [
      {
        uri: "weather://supported-cities",
        text: "北京, 上海, 广州, 深圳, 杭州, 成都...",
      },
    ],
  })
);

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

编译和运行

npx tsc
node dist/index.js

在 Claude Desktop 中使用

编辑 Claude Desktop 配置文件：

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

重启 Claude Desktop，它就能调用你的天气查询工具了。

进阶：添加认证

// 使用 SSE 传输 + HTTP 认证
import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";
import express from "express";

const app = express();

app.use((req, res, next) => {
  const token = req.headers.authorization?.split(" ")[1];
  if (token !== process.env.API_TOKEN) {
    return res.status(401).json({ error: "Unauthorized" });
  }
  next();
});

// ... 挂载 SSE 路由

最佳实践

1. Tool 的描述要写清楚，AI 靠描述来决定何时调用
2. 参数用 zod 做严格校验
3. 返回结构化数据，便于 AI 理解
4. 做好错误处理，返回有意义的错误信息
5. 敏感操作加确认机制

总结

MCP 正在成为 AI 工具集成的事实标准。掌握 MCP Server 开发，意味着你能让任何 AI 助手调用你的服务。入门简单，潜力巨大。