How to Build Your Own MCP Server

如何构建一个 Model Context Protocol（MCP）服务器，帮助用户更好地利用 AI 模型和工具。

文章首先解释了 MCP 的概念和重要性。MCP 是一种标准化的通信协议，基于 JSON-RPC，允许 AI 客户端（如 Cursor）发现并使用外部能力。这些能力包括访问持久数据（资源）、执行外部操作（工具）以及接收关于如何使用这些资源和工具的具体指令（提示）。MCP 的主要优势在于其 可移植性 和 未来保障性，使得用户可以在不同的 AI 客户端之间无缝切换，同时保留上下文信息。

文章通过一个具体的示例项目（CSS Tutor）逐步展示了如何构建 MCP 服务器。以下是核心步骤：

1. 快速启动：用户可以通过克隆示例项目的代码库，安装依赖并构建代码，快速搭建一个基础的 MCP 服务器。文章提供了完整的代码链接，方便用户直接获取和运行。
2. 核心结构：文章详细介绍了 MCP 服务器的基本结构，包括导入核心类、注册工具、资源和提示，以及初始化服务器实例和连接通信。
3. 调试工具：使用 Anthropic 的 MCP Inspector 工具，用户可以在开发过程中实时检查服务器是否正确响应 MCP 协议，并测试工具、资源和提示的功能。
4. 逐步扩展功能：
   • 工具（Tools）：以 get_latest_updates 工具为例，展示了如何通过外部 API 获取信息，并将其注册到服务器中。
   • 资源（Resources）：通过 css_knowledge_memory 资源和相关的读写工具，实现了服务器的持久化存储和状态管理。
   • 提示（Prompts）：定义了 css-tutor-guidance 提示，指导 AI 模型如何使用已注册的工具和资源。

文章还介绍了如何将构建好的 MCP 服务器连接到实际的 AI 客户端，如 Claude Desktop 和 Cursor，并提供了详细的配置步骤。通过这些设置，用户可以在不同的客户端之间无缝切换，同时保留与 AI 的交互上下文。

最后，文章提出了未来扩展的方向，包括更复杂的持久化存储、动态提示、错误处理和不同传输方式的探索。通过构建自己的 MCP 服务器，用户可以创建个性化、可扩展且未来兼容的 AI 集成，连接到任何支持 MCP 协议的新助手。