FastMCP

MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的标准化协议，通过为外部工具“套一层壳”统一Client与Server通信，解决大模型调用外部工具生态割裂问题。相比传统Function Calling需手写复杂API Schema、维护成本高且存在安全隐患，MCP借助官方SDK极大简化开发。其三层架构包括MCP Host/Client（如Claude桌面端、Cline插件）与MCP Server，通信基于JSON-RPC 2.0，支持stdio（本地场景）和HTTP+SSE（分布式场景）两种方式。值得注意的是，MCP规范仅约束Client与Server间通信，Client与大模型的对接灵活——实测Cline将工具说明以系统提示词拼接，单次消耗6万多字符，虽泛化性好、适配任意模型，但Token成本高。技术演进历经Prompt约定、Function Calling至MCP协议时代，走向即插即用的统一工具生态。

本文介绍了让云端小智AI安全读取极空间本地txt资料的三文件MCP服务链路：knowledge_server.py为核心工具库，基于FastMCP框架暴露search_local_knowledge工具，遍历读取/data目录的txt文件；mcp_pipe.py作为通信桥梁，通过WebSocket连接小智并转换stdio协议；start.sh负责启动时自动安装FastMCP等依赖并组合运行服务。文档还对比了MCP Server与普通接口的核心差异：调用方是AI模型而非硬编码程序，具备运行时动态能力发现机制，支持tools/resources/prompts三类标准化抽象，结果直接注入模型上下文而非程序，采用长连接双向通信，一次接入即可多端复用。此外，文中通过JSON-RPC 2.0协议示例和FastMCP代码演示了能力发现与工具注册的实现方式。