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5.1 AI 工具简介
5.1.1 Function Calling
Function Calling 需要编写代码，并且存在规格碎片化、可靠性挑战、工程治理缺位、厂商锁定与迁移成本高等问题。
5.1.2 MCP
MCP，Model Context Protocol，模型上下文协议，是一个开放标准，帮助连接 AI 助手与数据所在的系统，包括内容存储库、业务工具和开发环境。
MCP 可以看作是 AI 应用程序的“USB-C 端口”，就像 USB-C 为连接设备与各种外设提供了标准化方式，MCP 为 AI 模型连接不同数据源和工具提供了标准化方法。
MCP 把工具（Tools）、资源（Resources/用于检索与长上下文读写）、提示（Prompts）、会话（Sessions）、取样/推理（Sampling）等能力统一纳入协议语义，并标准化“枚举-描述-请求-响应-权限-审计”的全链路。传输层上，MCP 不限定具体载体，既可以通过 HTTP/WebSocket，也可以通过 stdio 等方式交换消息。
5.1.3 MCP 就足够了吗
无论是 RAG、Function Call 还是 MCP，其实都是为了让模型获取更多知识，调用更多工具来完成更复杂的事情。MCP 并不是万能的，短期内存在不确定性与不同声音，国内是否成为事实标准亦未定。以 MCP 为协议底座，叠加 AI 工具接入的最佳实践与企业级安全治理，才能把“可接入”变成“可规模、可移植、可审计”的 Agent 能力。
5.2 AI 工具标准化
5.2.1 MCP 协议介绍
MCP 协议遵循客户端-服务器（Client-Server）架构，允许 AI 应用程序通过 MCP 客户端与多个 MCP 服务器建立连接。MCP 架构包含以下几个部分：
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MCP Host：协调和管理一个或多个 MCP 客户端的 AI 应用程序，如 Claude Desktop、Visual Studio Code 等，需要通过 MCP 协议访问数据。
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MCP Client：MCP 客户端，运行在 MCP Host 内部，负责与 MCP Server 建立并维护连接。MCP Host 会为每一个 MCP Server 单独创建一个 Client，Client 与 Server 保持一对一连接。
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MCP Server：MCP 服务器，轻量级程序，通过 MCP 协议公开特定功能。MCP 协议规定了 MCP Server 可为 Client 提供工具、资源文件以及提示词模板。
MCP 协议采用 JSON-RPC 2.0 作为通信规范，所有消息均使用 JSON 格式进行序列化。消息类型包括：Request、Result、Error、Notification。示例如下：
请求：
响应：
AI 应用程序与 MCP Server 交互的整体流程如下：
5.2.2 MCP 的核心优势
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标准化模型与工具的连接方式
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灵活的资源调度方式
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支持双向、异步通信
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支持能力共享
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构建方式便捷
5.2.3 MCP 面临的挑战
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安全问题
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大规模应用问题
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集中管理问题
5.2.4 可行的解决方案
1、AI 网关解决 MCP 安全问题
下一章将详细介绍 AI 网关。
2、工具优选和语义检索提升批量 MCP 的调用质量、降低调用耗时
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工具优选：当模型请求在经过网关调用 LLM 时，携带含有大量工具的 tool_calls 数组时，网关侧基于 Qwen3 Embedding 和 Qwen3 Reranker 的方案，提供工具的精选能力，将 tool_calls 的数量压缩至目标数量，以提升模型响应速度与工具选择精确性。
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语义检索：基于 Higress 网关的 WASM 插件机制，通过创建一个“All-in-One”的 MCP Server，将用户在网关实例中注册的所有 MCP 工具进行统一聚合和管理，并提供智能的语义化检索能力。
3、Nacos 解决“MCP 爆炸”问题
MCP Registry 允许用户将已有的 MCP 服务统一注册到 Nacos 上，Router 则可以根据用户任务的语义描述和关键词，从 MCP Registry 中筛选出最匹配的 MCP 服务，然后将这些服务提供给模型进行决策。
4、HiMarket 解决 MCP 管理问题
HiMarket 是一个开箱即用的 AI 开放平台，可用于帮助用户实现 MCP 服务的集中化管理。
5.3 MCP 实践
5.3.1 构建 MCP 的实践
1、从零快速构建 MCP Server
框架：
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Spring AI MCP（Java）
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FastMCP（Python）
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MCP-Framework（TypeScript）
更多技术选型可以参考官方文档：https://mcp-docs.cn/introduction
代码示例：
2、基于存量 OpenAPI 构建 MCP Server
构建一个中间转换层，将 MCP 协议的请求转换为对现有的 OpenAPI 的调用，并将 API 的响应转换为 MCP 协议的格式。
目前已经有成熟的 API 网关和开源工具提供了自动化解决方案，以下可以参考：
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利用 Higress AI 网关实现零代码接入
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结合 Nacos 提供 MCP Registry 能力
3、MCP Server 优化与扩展
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数据处理优化：数据聚合与精简、数据结构转换
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性能与可靠性：缓存与异步、连接管理、可观测性
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安全与合规：身份认证与授权、日志记录、持续升级策略
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功能扩展
5.3.2 从第一个 MCP Server 开始
MCP Server 的开发之旅，从技术上讲并不复杂，但要构建一个真正生产可用、性能卓越、智能高效的服务器，则需要在协议理解、业务封装、性能优化和安全防护等多个维度上精益求精。
参考资料：