MCP入门与实践：AI Agent跨进程调用工具

MCP（Model Context Protocol）入门与实践：让AI Agent实现跨进程工具调用

在开发AI Agent的过程中，我们时常需要为大语言模型集成各类工具（Tool），例如用于查询用户信息的工具：

const queryUserTool = {
  name: 'query_user',
  description: '查询用户信息',
  // ...
}

然而，这种写法存在明显缺陷，至少有两个痛点。首先，工具代码与Agent代码紧密耦合，换一个项目就需要重新编写，几乎无法复用。其次，语言绑定问题：如果工具采用Node.js实现，那么Java、Python、Rust等语言的项目如何调用？总不能每个项目都重写一遍吧。

因此，核心需求非常明确：让Tool独立于LLM，实现本地或远程、跨进程、跨语言的调用，这才是真正意义上的工具解耦。

二、MCP协议是什么

MCP（Model Context Protocol）的核心价值在于定义了一套标准化协议，用于规范LLM与Tool、Resource之间的通信，其目标非常纯粹：解耦LLM和Tool。

通信方式

MCP支持两种通信模式，各有各的适用场景：

简单来说，MCP让Agent能够跨进程调用工具——无论是本地进程还是远程服务，只需通过MCP协议即可实现。

需要区分的是：MCP与直接使用fetch调用接口不同。MCP并非单纯获取接口数据，而是扩展Context（工具能力+资源知识），使LLM在推理时拥有更丰富的上下文，这才是其真正的价值。

三、MCP的核心概念

3.1 Tool（工具）

Tool本质上就是工具，与常规的Function Calling / Tool Use没有本质区别。不同之处在于，它是跨进程提供的。Agent（MCP Client / Host）通过协议发现并调用远程进程中的工具——就像“抛饵”出去，让其他进程来执行。

3.2 Resource（资源）

Resource是MCP的另一大亮点，它允许MCP Server提供静态资源（如文档、指南等），这些资源可作为System Prompt的一部分注入到Context中。

以下是一个实际的Resource注册示例（来自my-mcp-server.mjs）：

server.registerResource(
  '使用指南',
  'docs://guide', // URI 格式的访问路径
  {
    description: '使用指南',
    mimeType: 'text/plain'
  },
  async () => {
    return {
      contents: [{
        uri: 'docs://guide',
        mimeType: 'text/plain',
        text: `MCP Server 使用指南
功能：提供用户查询等工具。
使用：在 Cursor 等 MCP Client 中通过自然语言对话，Cursor 会自动调用相应工具。`
      }]
    }
  }
)

在Client端读取Resource的方式如下：

const res = await mcpClient.listResources()
;
let resourceContent = ''
;
for (const [serverName, resources] of Object.entries(res)) {
  for (const resource of resources) {
    const content = await mcpClient.readResource(serverName, resource.uri)
    ;
    resourceContent += content
    [0]
    .text
    ;
  }
}

// 将 resource 内容作为 SystemMessage 注入
const messages = [
  new SystemMessage(resourceContent),  // 资源内容成为上下文的一部分
  new HumanMessage(query),
]
;

四、实战：搭建完整的MCP调用链路

下面通过实际代码演示一个完整的MCP工作流程，架构如下：

┌──────────────┐          stdio          ┌─────────────────┐
│MCP Client    │ ◄──────────► │MCP Server       │
│(LangChain)    │  跨进程通信      │(Node.js 进程)    │
│               │                   │                  │
│- 获取工具     │                   │- query_user      │
│- 获取资源     │                   │- docs://guide  │
│- Agent 循环   │                   │                  │
└──────────────┘                   └─────────────────┘

4.1 MCP Server 端

import { McpServer } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
import { z } from 'zod';

// 模拟数据库
const database = {
  users: {
    '001': { id: '001', name: '祖豪', email: 'zh@qq.com', role: 'admin' },
    '002': { id: '002', name: '光光', email: 'gg@qq.com', role: 'user' },
    '003': { id: '003', name: '小红', email: 'xh@qq.com', role: 'user' },
  }
}

const server = new McpServer({
  name: 'my-mcp-server',
  version: '1.0.0'
});

// 注册工具
server.registerTool('query_user', {
  description: '查询数据库中的用户信息',
  inputSchema: {
    userId: z.string().describe('用户ID, 例如：001, 002, 003')
  }
}, async ({ userId }) => {
  const user = database.users[userId];
  if (!user) {
    return {
      content: [{ type: 'text', text: `用户 ID ${userId} 不存在` }]
    }
  }
  return {
    content: [{
      type: 'text',
      text: `用户 ${user.id} 的信息是：姓名：${user.name}, 邮箱：${user.email}, 角色：${user.role}`
    }]
  }
});

// 注册资源
server.registerResource('使用指南', 'docs://guide', { /* ... */ }, async () => { /* ... */ });

// 通过 stdio 启动通信
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

关键点：使用McpServer创建服务实例，通过registerTool注册工具并用Zod定义参数Schema，通过registerResource注册静态资源，最后使用StdioServerTransport建立stdio通信通道。

4.2 MCP Client 端

import { MultiServerMCPClient } from '@langchain/mcp-adapters';
import { ChatOpenAI } from '@langchain/openai';

const model = new ChatOpenAI({
  modelName: 'deepseek-v4-flash',
  // ...配置
});

// 配置 MCP Client，可以同时连接多个 MCP Server
const mcpClient = new MultiServerMCPClient({
  mcpServers: {
    'my-mcp-server': {
      command: 'node',  // 启动命令
      args: ['src/my-mcp-server.mjs'],  // 脚本路径
      cwd: '/path/to/mcp-demo'  // 工作目录
    }
  }
});

// 获取工具和资源
const tools = await mcpClient.getTools();
// 获取资源并拼成上下文字符串
const res = await mcpClient.listResources();
// ...拼接 resourceContent ...

// 绑定工具到模型
const modelWithTools = model.bindTools(tools);

关键点：MultiServerMCPClient可同时配置多个MCP Server，每个Server配置指定启动命令、参数和工作目录，Client内部通过child_process启动子进程，并通过stdio通信。

4.3 Agent 工具调用循环

async function runAgentWithTools(query, maxIterations = 30) {
  const messages = [
    new SystemMessage(resourceContent), // 资源内容作为系统提示
    new HumanMessage(query),
  ]
  ;

  for (let i = 0; i < maxIterations; i++) {
    const response = await modelWithTools.invoke(messages)
    ;
    messages.push(response)
    ;

    // 没有工具调用 → 直接返回最终回复
    if (!response.tool_calls || response.tool_calls.length === 0) {
      return response.content
      ;
    }

    // 执行每个工具调用
    for (const toolCall of response.tool_calls) {
      const foundTool = tools.find(t => t.name === toolCall.name)
      ;
      if (foundTool) {
        const toolResult = await foundTool.invoke(toolCall.args)
        ;
        messages.push(new ToolMessage({
          content: toolResult,
          tool_call_id: toolCall.id, // ⚠️ 必须带上 tool_call_id
        }))
        ;
      }
    }
  }
  return messages
  [messages.length - 1]
  .content
  ;
}

这个循环有几个值得注意的细节：首先，SystemMessage注入Resource，将MCP Server提供的文档资源作为系统提示，让模型获得更多信息；其次，设置30轮上限防止无限循环；第三，必须回传tool_call_id，ToolMessage必须携带对应的tool_call_id，这是模型关联工具调用与结果的唯一标识；第四，使用find方法找到第一个匹配项即停止，适用于工具名唯一的场景。

4.4 资源清理

// 关闭所有 MCP 子进程与通信通道，释放进程资源
await mcpClient.close();

这一步非常重要！close()会关闭与MCP Server的stdio连接，终止child_process启动的子进程，避免脚本挂起不退出。

五、关键技术细节

5.1 跨进程通信（IPC）的本质

主进程 (Agent/LangChain)
│
│ child_process.spawn('node', ['my-mcp-server.mjs'])
│
├── stdin──►MCP Server 子进程
│   （接收工具调用请求）
│
◄── stdout ──MCP Server 子进程
    （返回工具执行结果）

父子进程模型：Client通过child_process启动Server作为子进程，请求通过stdin发送，响应通过stdout返回。任何语言的进程只要实现了MCP协议的stdio通信，即可被调用。

5.2 JavaScript 的异步特性

在整个通信链路中，JavaScript的单线程异步无阻塞模型确保主线程不会被进程通信阻塞，多个MCP Server可以并发通信，Agent循环中的每轮推理和工具调用也都是异步的。

5.3 Object.entries 的妙用

在处理MCP返回的资源列表时，Object.entries()非常实用：

// MCP 返回的是按 Server 分组的资源对象
const res = {
  'my-mcp-server': [
    { uri: 'docs://guide', name: '使用指南' },
    { uri: 'docs://api', name: 'API文档' },
  ]
};

// Object.entries 拆解为 [key, value] 遍历
for (const [serverName, resources] of Object.entries(res)) {
  for (const resource of resources) {
    // 逐个读取资源内容
  }
}

六、总结

最后，用一张表格对比传统Tool与MCP Tool的差异，一目了然：

MCP协议的核心价值可概括为四点：第一，解耦——Tool与LLM彻底分离，各自独立开发、部署、迭代；第二，跨进程——无论是本地子进程还是远程服务，均通过MCP协议统一通信；第三，跨语言——Node.js编写的工具可被Python Agent调用，反之亦然；第四，标准化——统一的Tool定义、Resource提供和通信方式，生态可共享。