MCP SDK 实战：从零构建可复用的 AI 工具服务器

初始化项目

创建新项目并安装依赖：

mkdir mcp-demo-server
cd mcp-demo-server
bun init -y
bun add @anthropic/mcp zod
bun add -d typescript @types/node

创建 tsconfig.json：

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "ESNext",
    "moduleResolution": "bundler",
    "esModuleInterop": true,
    "strict": true,
    "skipLibCheck": true,
    "outDir": "./dist",
    "rootDir": "./src"
  },
  "include": ["src/**/*"]
}

创建 MCP 服务器骨架

在 src/server.ts 中创建基础服务器：

import { McpServer } from '@anthropic/mcp';
import { z } from 'zod';

const server = new McpServer({
  name: 'demo-tool-server',
  version: '1.0.0',
  description: '一个展示 MCP 核心功能的示例服务器'
});

// 注册第一个工具
server.tool(
  'hello',
  '打招呼工具',
  {
    name: z.string().describe('要打招呼的人名')
  },
  async ({ name }) => {
    return {
      content: [
        { type: 'text', text: `你好，${name}！欢迎学习 MCP SDK` }
      ]
    };
  }
);

// 启动服务器
const transport = server.stdio();
console.log('MCP Server 已启动，等待客户端连接...');

实现实用工具：Web 搜索

添加工具函数，让 AI 能够进行实时网络搜索：

import { z } from 'zod';

server.tool(
  'web-search',
  '执行网络搜索并返回结果摘要',
  {
    query: z.string().describe('搜索关键词'),
    numResults: z.number().default(5).describe('返回结果数量')
  },
  async ({ query, numResults }) => {
    // 调用搜索 API（示例使用 Exa）
    const response = await fetch('https://api.exa.ai/search', {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${process.env.EXA_API_KEY}`,
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: JSON.stringify({
        query,
        numResults,
        useAutoprompt: true
      })
    });

    const data = await response.json();

    return {
      content: data.results.map((r: any) => ({
        type: 'text',
        text: `标题：${r.title}\n链接：${r.url}\n摘要：${r.text}`
      }))
    };
  }
);

暴露资源：数据库查询接口

让 AI 能够读取外部数据源：

import { ResourceTemplate } from '@anthropic/mcp';

server.resource(
  'user-data',
  new ResourceTemplate('userdata://{userId}', {
    list: async () => ({
      resources: [
        { uri: 'userdata://profile', name: '用户资料' },
        { uri: 'userdata://orders', name: '订单历史' }
      ]
    })
  }),
  async (uri, params) => {
    // 从数据库获取数据
    const userId = params.userId;
    const db = await connectToDatabase();

    const userData = await db.query(
      'SELECT * FROM users WHERE id = $1',
      [userId]
    );

    return {
      contents: [{
        uri: uri.href,
        mimeType: 'application/json',
        text: JSON.stringify(userData.rows[0], null, 2)
      }]
    };
  }
);

创建 Prompt 模板

预定义常见任务的指令模板：

server.prompt(
  'code-review',
  '代码审查助手',
  {
    code: z.string().describe('要审查的代码'),
    language: z.string().default('typescript').describe('编程语言')
  },
  ({ code, language }) => ({
    messages: [{
      role: 'user',
      content: {
        type: 'text',
        text: `请审查以下 ${language} 代码：

${code}

请检查：
1. 代码风格和最佳实践
2. 潜在的性能问题
3. 安全漏洞
4. 可维护性改进建议`
      }
    }]
  })
);

配置传输层：SSE 模式

生产环境使用 HTTP+SSE 传输：

import express from 'express';
import { SSEServerTransport } from '@anthropic/mcp/sse';

const app = express();

app.post('/sse', async (req, res) => {
  const transport = new SSEServerTransport('/messages', res);
  await server.connect(transport);
});

app.post('/messages', async (req, res) => {
  await transport.handlePostMessage(req, res);
});

app.listen(3000, () => {
  console.log('MCP SSE Server running on http://localhost:3000');
});

客户端集成：Vercel AI SDK

在 AI 应用中使用你的 MCP 服务器：

import { createMcpClient } from 'ai/mcp';
import { streamText } from 'ai';

// 连接到本地 MCP 服务器
const client = await createMcpClient({
  command: 'bun',
  args: ['run', 'src/server.ts']
});

// 获取可用工具
const tools = await client.tools();

// 使用工具执行任务
const result = streamText({
  model: yourModel,
  messages: [{ role: 'user', content: '帮我搜索最新 MCP 教程' }],
  tools
});

// 消费流式响应
for await (const chunk of result.textStream) {
  process.stdout.write(chunk);
}

调试与测试

使用 MCP Inspector 进行调试：

# 安装 MCP Inspector
bun add -d @anthropic/mcp-inspector

# 启动 Inspector
bun x @anthropic/mcp-inspector \
  --command bun \
  --args "run,src/server.ts"

Inspector 提供可视化界面，可以：

• 查看注册的 Tools、Resources、Prompts
• 手动调用工具并查看返回结果
• 检查 JSON-RPC 消息往来