MCP快速实践指南

一、环境配置与准备工作

1. 依赖安装

– 安装Node.js及npm（用于管理MCP服务依赖）
– 配置命令行工具：安装uv（用于Stdio传输）和npx（Node.js包管理工具）
– 安装MCP客户端工具（如Claude Desktop、Windsurf、Chatwise）

2. 服务注册方式

– Stdio传输：本地服务通过标准输入输出与客户端通信，适用于Blender等本地工具集成
– SSE（Server-Sent Events）：HTTP流式传输，支持远程API服务（如Google Drive、Flomo）
– WebSocket：自定义传输协议，适合实时双向交互场景

二、核心开发流程

1. 定义MCP Server

– 声明资源（Resources）：如文件、数据库、API接口，需唯一URI标识
– 定义工具（Tools）：编写可调用函数（如文件操作、API请求），需定义输入输出Schema
– 配置提示词（Prompts）：预设模板引导AI交互（如斜杠命令 /command）

2. 服务注册与调试

– 通过JSON配置文件注册服务到客户端（如Windsurf的mcp.json）
– 使用mcp-dev工具快速调试服务逻辑

三、典型实战案例

1. 设计稿转前端代码

– 工具：Figma-Context-MCP框架
– 流程：启动服务 → 注册Figma API Key → 输入设计稿链接 → 生成可交互网页

2. 智能办公自动化

– 场景：自动整理销售报表并发送邮件
– 工具组合：Excel Server + Outlook Server + Claude Desktop

3. AI代理开发

– 案例：通过MCP调用Blender实现2D转3D建模，或操控浏览器自动化分析电商数据

4. 知识库集成

– 工具：Obsidian-MCP、Flomo-MCP
– 功能：与AI对话直接增删笔记，或从arXiv检索论文

四、推荐工具与资源

1. MCP服务市场

– GitHub官方仓库：modelcontextprotocol/servers
– 第三方聚合平台：mcp.so（支持搜索和一键安装）

2. 学习资源

– 官方文档：MCP Protocol Specification
– 开发者社区：Cursor、Windsurf论坛

五、注意事项

• 安全与权限：敏感操作需设置访问控制（如OAuth认证）
• 兼容性：优先选择支持JSON-RPC 2.0的客户端（如Claude Desktop、Cursor）
• 性能优化：资源读取需分块加载，避免阻塞交互

通过以上步骤，开发者可快速构建MCP服务并集成到AI应用中。