模型上下文协议（MCP）

什么是模型上下文协议？

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是一个开放且标准化的协议。它可以帮助你在客户端软件与语言模型（LLM）服务器之间建立结构化且可靠的通信。与常规 API 不同，MCP 提供一致的方式来交换上下文、工具和资源。这意味着你可以连接来自不同公司的 AI 系统，而不会遇到兼容性问题。MCP 不仅规定了如何打包和发送提示语，还包括元数据、工具描述、资源链接等额外信息，使通信可预测且易于扩展，便于日后增加新功能。

MCP 如何融入 Python 服务器开发

在 Python 服务器项目中使用 MCP，可以避免因自定义或独特接口而产生的混乱。兼容 MCP 的服务器能够解析并处理这些结构化请求。这种方式减少了集成投入，使代码更易维护。你可以快速构建 AI 应用，实现扩展，并与支持 MCP 的任意客户端协作，无论其采用哪种 AI 系统。MCP 清晰地定义上下文、资源和工具，让你减少了转换代码编写，能基于可复用组件进行开发。

核心原则与架构

MCP 包含以下几个核心部分：

• 服务器： 运行 MCP 端点的系统。它们接收来自客户端的上下文信息、工具请求和资源调用。
• 资源和工具： 这些是模块化的功能组件（如计算器、搜索引擎），服务器通过 MCP 提供，客户端和 LLM 可以按需调用。
• 上下文与提示语： MCP 允许你发送详细的上下文，包括用户指令、对话历史和额外信息，支持更准确、个性化的模型回复。
• 可扩展性： 你可以通过添加自定义工具、资源或新的上下文结构方式扩展 MCP，非常适合应对新 AI 工作流的需求变化。

采用 MCP 的 schema 驱动方法进行开发，为你的 Python 项目预留了未来升级空间。兼容 MCP 的服务器可以顺利支持新出的 LLM 和 AI 工具。该协议让你专注于结构、适应性，并确保所有 AI 系统无缝协作。

MCP 服务器基础的 Python 库

在 Python 中构建模型上下文协议（MCP）服务器，采用专用库可以更好地支持协议，流畅处理请求，并能随着用户或任务增加而扩展。

MCP Python SDK

MCP Python SDK 是开发合规 MCP 服务器的核心工具。该工具包提供数据格式校验（schema 校验）、上下文管理及协议处理等功能。你可以用它快速定义资源和工具，保障服务器符合最新 MCP 标准。它处理了大部分协议逻辑，极大减少了自定义代码和协议升级的维护成本。

核心 Web 框架：FastAPI 与 Flask

FastAPI

FastAPI 是当前流行且高性能的 Web 框架，非常适合 MCP 服务器。它支持异步编程，意味着服务器可同时处理大量请求而不卡顿。FastAPI 自动生成 OpenAPI 文档，并用 pydantic 校验数据。由于采用 ASGI（异步服务器网关接口）和非阻塞设计，FastAPI 能应对高并发，是需要处理 AI 或大量上下文场景的首选。

Flask

Flask 也是极受欢迎的 Web 框架，因其简单易用而广受青睐。默认情况下，Flask 一次只处理一个请求，适合简单应用或无需并发的任务。若需提升并发能力，可配合额外库扩展。Flask 适合快速原型开发或并发量不高的服务器场景。

异步并发库：asyncio 与 trio

asyncio

asyncio 是 Python 标准库之一，专为异步代码开发。它支持 async/await 语法，让服务器能并发响应请求、执行后台任务，无需等待前一个任务结束。如果你用 FastAPI 或自定义 ASGI 应用，asyncio 能高效管理背景任务或外部系统调用，无需额外线程。

trio

trio 是另一个异步编程库，具备独特的结构化并发特性，便于安全地组织和取消任务组。trio 改进了错误处理，让复杂的异步任务更易管理。对于需要精细并发控制的 MCP 服务器，开发者倾向选择 trio。

可扩展 MCP 服务器的基础

结合 MCP Python SDK 与 FastAPI（或 Flask），再配合 asyncio 或 trio，你就能搭建出高效的 MCP 服务器基础架构。这种组合支持结构化通信，也为后续高级功能、新连接和大规模运行做好准备。

高级库与工具：增强服务器功能

数据序列化与校验

要确保基于协议的服务器可靠，必须精确校验数据。pydantic 能读取 Python 类型注解，在运行时校验和解析数据，几乎无需额外计算，适合为 MCP 消息和工具输入设计严格消息格式。pydantic 采用先进的解析方法，实测能在一毫秒内完成常见数据模型校验，帮助你阻断类型错误和不规范请求。
marshmallow 也是数据流转利器，支持自定义字段、复杂嵌套结构、处理预处理和后处理，非常适合在 MCP 服务器中实现数据转换或清洗。

实时通信：Websocket 与 SSE

许多交互式 AI 系统需要实时更新。websocket 能让服务器与客户端在同一 TCP 连接上双向消息实时传递，实现响应流式传输、工具结果推送、协同模型任务等。测试与研究表明，websocket 通常将延迟控制在 50 毫秒内，远优于长轮询或常规 HTTP 持续通信。

若只需服务器向客户端单向推送消息，服务器推送事件（SSE） 是理想之选。SSE 基于标准 HTTP，大多数浏览器原生支持，适合发送通知、更新等单向信息，同时服务器资源占用低，适合无需双向通信场景。

安全与认证

为保护模型上下文和用户数据安全，需强认证方法。Authlib 可实现 OAuth2 和 OpenID Connect，这些是主流登录和令牌管理机制。Authlib 遵循标准，便于对接多种身份提供商，同时减少安全漏洞。

会话管理推荐 PyJWT，它可用加密签名的 JSON Web Token，实现高效身份和权限校验，无需每次查数据库。PyJWT 支持如 RS256、HS512 等高级签名算法，符合行业安全要求。

综合使用 pydantic、marshmallow、websocket、SSE、Authlib 及 PyJWT，可实现数据强校验、实时通信与高安全认证，各司其职，让服务器模块化、易维护且适配生产环境。

MCP 服务器集成策略

高效集成能让 MCP 服务器与外部服务协作、管理数据并可靠部署。以下为现代 Python MCP 服务器开发的主流库的集成策略、要点与实用示例。

外部 API 连接

MCP 服务器常需调用第三方数据丰富模型上下文。同步 HTTP 调用可选 requests 库，适合启动脚本或低并发场景。若需并发处理或避免阻塞，httpx 提供异步 HTTP 能力，支持连接池与 HTTP/2，提升高负载下的数据吞吐与速度（可参考 HTTPX 基准测试）。

示例：

• 用 requests.get() 在同步脚本或工具中获取资源。
• 在 FastAPI 异步端点内用 await httpx.AsyncClient().get() 并发抓取数据。

数据库集成

MCP 服务器常需持久化与管理数据。关系型数据库可用 SQLAlchemy 实现 ORM，通过 Python 代码增删查改、支持复杂查询和数据库迁移。SQLAlchemy 屏蔽原生 SQL，减少编码错误，易维护（详见 SQLAlchemy 文档和 ORM 研究）。

异步应用可用 asyncpg 直连 PostgreSQL，完全支持异步，适合高并发连接（如基于 FastAPI 的 MCP 服务器）。实测 asyncpg 能有效降低延迟、提升每秒处理请求数。

示例：

• 用 SQLAlchemy ORM 记录用户行为或工具调用。
• 用 asyncpg 实现事件驱动、无阻塞数据库操作。

生产部署

面向多用户部署 MCP API，uvicorn 是 FastAPI（ASGI）推荐服务器，基于 asyncio 支持高并发。gunicorn 适合 Flask 这类 WSGI 框架，可启动多个进程，保障高负载稳定。科学实测表明，uvicorn 对 IO 密集型异步任务效率高，gunicorn 适合传统同步应用。

使用 Docker 将服务器及其依赖打包为统一镜像，便于迁移、编排（如 Kubernetes）和持续集成/交付（CI/CD），研究表明 Docker 可减少环境搭建错误，助力多机扩展。

示例：

• 用 uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80 启动 FastAPI MCP 服务。
• 将服务器代码写入 Dockerfile，构建跨环境一致镜像。

你可以将 requests/httpx 用于 API 调用，SQLAlchemy/asyncpg 用于数据存储，uvicorn/gunicorn 提供服务，Docker 实现部署，这些策略让 MCP 服务器高效对接外部系统、持久化数据并稳定运行于真实生产环境。

实践示例——构建一个简单的 MCP 服务器

第一步：安装所需依赖

首先，用 pip 安装 MCP 服务器所需的全部库：

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

第二步：定义计算器工具并创建 MCP 服务器

你将用 FastAPI 处理 HTTP 请求，pydantic 校验和结构化输入数据，MCP Python SDK 遵循 MCP 协议。

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

说明：

• FastAPI 搭建 Web 应用和所需 HTTP 路由。
• pydantic 用 AddInput 类校验工具输入的类型与结构。
• MCP SDK 的 Tool 装饰器将 add 函数发布为符合协议的 MCP 资源。
• MCPServer 自动衔接工具与 FastAPI，自动生成 MCP 兼容端点。

第三步：运行服务器

用 uvicorn 启动 ASGI 服务器，开放 MCP 端点：

uvicorn main:app --reload

工作原理

当服务器收到格式正确的 MCP add 工具请求时，FastAPI 会路由至目标函数，pydantic 校验数据，MCP SDK 负责协议细节。add 工具计算和返回加法结果的 JSON。你可以通过新增输入模型和函数，注册更多工具，实现更丰富的 MCP 服务器。

该示例为你提供了一个简单、合规的 MCP 服务器完整搭建流程。你用 FastAPI、pydantic、MCP Python SDK 和 uvicorn，完全可以据此模式扩展出更复杂、功能更丰富的 MCP 服务器。