第20章：MCP 协议——工具的万能接口

如果只有内置工具……

Claude Code 内置了 40 多个工具：读文件、搜索代码、执行命令……但世界上有无数的工具和服务：

- 你想让 AI 查询数据库
- 你想让 AI 发送 Slack 消息
- 你想让 AI 操作 Kubernetes 集群
- 你想让 AI 调用你公司内部的 API

不可能把所有这些都内置到 Claude Code 里。那怎么办？

答案是 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）——一个让 Claude Code 连接任何外部工具的标准协议。

MCP 是什么？

你可以把 MCP 想象成一个"万能插头"：


Claude Code ←→ MCP 协议 ←→ 任何工具/服务

就像：
你的手机 ←→ USB-C 接口 ←→ 任何 USB-C 设备

不管外部工具是什么（数据库、消息系统、云服务），只要它实现了 MCP 协议，Claude Code 就能使用它。

MCP 的架构


┌─────────────┐     MCP 协议      ┌─────────────────┐
│  Claude Code │ ←──────────────→ │  MCP 服务器 A     │
│  (客户端)    │                   │  (数据库查询)     │
│              │     MCP 协议      ├─────────────────┤
│              │ ←──────────────→ │  MCP 服务器 B     │
│              │                   │  (Slack 消息)     │
│              │     MCP 协议      ├─────────────────┤
│              │ ←──────────────→ │  MCP 服务器 C     │
│              │                   │  (GitHub API)     │
└─────────────┘                   └─────────────────┘

- Claude Code 是 MCP 客户端——它知道怎么发送 MCP 请求
- 外部工具 是 MCP 服务器——它们知道怎么响应 MCP 请求
- 它们之间通过 MCP 协议通信

MCP 通信方式

MCP 支持三种通信方式：

1. Stdio（标准输入/输出）


Claude Code 启动一个子进程
  → 通过 stdin 发送请求
  → 从 stdout 读取响应

这是最常用的方式。MCP 服务器就是一个普通的程序，Claude Code 在后台运行它。

2. SSE（Server-Sent Events）


Claude Code 连接到一个 HTTP 服务器
  → 通过 HTTP POST 发送请求
  → 通过 SSE 流接收响应

适合远程服务器。

3. WebSocket


Claude Code 建立 WebSocket 连接
  → 双向实时通信

适合需要实时交互的场景。

配置 MCP 服务器

在 Claude Code 的配置文件中添加 MCP 服务器：


{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "node",
      "args": ["~/.mcp/github/index.js"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_xxxxxxxxxxxx"
      }
    },
    "database": {
      "command": "python",
      "args": ["~/.mcp/db-server/main.py"],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "postgres://localhost/mydb"
      }
    },
    "slack": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@anthropic/mcp-slack"],
      "env": {
        "SLACK_TOKEN": "xoxb-xxxxxxxxxxxx"
      }
    }
  }
}

每个 MCP 服务器的配置包括：

- command：启动命令
- args：命令参数
- env：环境变量（通常包含 API 密钥）

MCP 工具的发现

当 Claude Code 启动时，它会连接所有配置的 MCP 服务器，并发现它们提供的工具：


// Claude Code 向 MCP 服务器发送请求
client.request("tools/list")

// MCP 服务器返回工具列表
{
  "tools": [
    {
      "name": "query_database",
      "description": "执行 SQL 查询",
      "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "sql": { "type": "string", "description": "SQL 查询语句" }
        }
      }
    },
    {
      "name": "create_table",
      "description": "创建新的数据库表",
      "inputSchema": { ... }
    }
  ]
}

这些工具会被自动添加到 AI 的可用工具列表中。

MCP 工具的命名

MCP 工具在 Claude Code 内部使用特殊的命名格式：


mcp__服务器名__工具名

例如：


mcp__github__create_issue          GitHub 创建 Issue
mcp__database__query_database      数据库查询
mcp__slack__send_message           Slack 发消息

这种前缀防止了名字冲突——如果两个 MCP 服务器都有一个叫 search 的工具，它们会变成 mcp__serverA__search 和 mcp__serverB__search。

MCP 的实际使用

当 AI 需要使用 MCP 工具时，流程和内置工具完全一样：


1. AI 决定使用工具
   { "name": "mcp__database__query_database",
     "input": { "sql": "SELECT * FROM users WHERE active = true" } }

2. Claude Code 收到请求
   → 识别出这是 MCP 工具（前缀 "mcp__"）
   → 找到对应的 MCP 服务器（"database"）

3. 转发给 MCP 服务器
   client.request("tools/call", {
     name: "query_database",
     arguments: { sql: "SELECT * FROM users WHERE active = true" }
   })

4. MCP 服务器执行查询
   → 连接数据库
   → 执行 SQL
   → 返回结果

5. 结果返回给 AI
   { "content": [{ "text": "找到 42 个活跃用户..." }] }

6. AI 根据结果继续回复

MCP 的权限控制

MCP 工具同样受权限系统管控：


{
  "permissions": {
    "alwaysAllow": [
      "mcp__github__list_issues",
      "mcp__github__get_issue"
    ],
    "alwaysDeny": [
      "mcp__database__drop_table"
    ],
    "alwaysAsk": [
      "mcp__slack__send_message"
    ]
  }
}

你也可以用通配符一次性管理整个服务器的工具：


{
  "alwaysDeny": ["mcp__dangerous_server__*"]
}

MCP 的意义

MCP 的设计非常聪明，它解决了几个关键问题：

1. 无限扩展性

任何人都可以写一个 MCP 服务器，提供任何功能。Claude Code 不需要为每种服务都写适配代码。

2. 语言无关

MCP 服务器可以用任何编程语言写——Python、JavaScript、Go、Rust……只要遵循 MCP 协议就行。

3. 安全隔离

MCP 服务器在独立的进程中运行。即使它崩溃了，也不会影响 Claude Code 本身。

4. 标准化

所有 MCP 工具都有统一的接口（JSON Schema 定义输入输出），AI 不需要学习每种工具的特殊用法。

本章小结

- MCP 是让 Claude Code 连接外部工具的标准协议
- 支持三种通信方式：Stdio、SSE、WebSocket
- 工具通过配置文件注册，启动时自动发现
- MCP 工具命名格式：mcp__服务器名__工具名
- 权限系统同样适用于 MCP 工具
- MCP 实现了无限扩展、语言无关、安全隔离和标准化

思考题

1. 如果你要为你学校的图书馆系统写一个 MCP 服务器，它应该提供哪些工具？
2. MCP 的三种通信方式各适合什么场景？
3. 为什么 MCP 服务器在独立进程中运行很重要？

动手实验：写一个简单的 MCP 服务器

如果你想亲手体验 MCP，可以试试写一个最简单的 MCP 服务器。只需要一个 Node.js 文件：


// simple-mcp-server.js
// 一个返回当前时间的 MCP 服务器

const readline = require('readline')

const rl = readline.createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
  terminal: false
})

rl.on('line', (line) => {
  const request = JSON.parse(line)

  if (request.method === 'tools/list') {
    // 告诉客户端我们有哪些工具
    const response = {
      id: request.id,
      result: {
        tools: [{
          name: 'get_time',
          description: '获取当前时间',
          inputSchema: { type: 'object', properties: {} }
        }]
      }
    }
    console.log(JSON.stringify(response))
  }

  if (request.method === 'tools/call') {
    // 执行工具
    const response = {
      id: request.id,
      result: {
        content: [{ type: 'text', text: `当前时间: ${new Date().toLocaleString()}` }]
      }
    }
    console.log(JSON.stringify(response))
  }
})

这个服务器只有一个工具——获取当前时间。但它展示了 MCP 的核心思想：通过标准输入/输出通信，用 JSON 交换数据。

下一章，我们将了解 Hook 系统——用户自定义的"触发器"。

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