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使用 Cline 从零开始构建自定义 MCP 服务器：综合指南

本指南提供了使用 Cline 的强大 AI 功能从零开始构建自定义 MCP (Model Context Protocol) 服务器的全面演示。示例将通过构建一个"GitHub 助手服务器"来说明这个过程。

理解 MCP 和 Cline 在构建服务器中的作用

什么是 MCP？

模型上下文协议(MCP)充当了像 Claude 这样的大型语言模型(LLMs)与外部工具和数据之间的桥梁。MCP 包含两个关键组件：

• MCP 主机： 这些是与 LLMs 集成的应用程序，如 Cline、Claude Desktop 等。
• MCP 服务器： 这些是专门设计用于通过 MCP 向 LLMs 公开数据或特定功能的小型程序。

当你有一个 MCP 兼容的聊天界面(如 Claude Desktop)时，这种设置很有用，因为它可以利用这些服务器来访问信息和执行操作。

为什么使用 Cline 创建 MCP 服务器？

Cline 通过利用其 AI 功能简化了构建和集成 MCP 服务器的过程：

• 理解自然语言指令： 你可以用自然的方式与 Cline 交流，使开发过程直观且用户友好。
• 克隆代码库： Cline 可以直接从 GitHub 克隆现有的 MCP 服务器代码库，简化使用预构建服务器的过程。
• 构建服务器： 一旦必要的代码就位，Cline 可以执行像 npm run build 这样的命令来编译和准备服务器。
• 处理配置： Cline 管理 MCP 服务器所需的配置文件，包括将新服务器添加到 cline_mcp_settings.json 文件中。
• 协助故障排除： 如果在开发或测试过程中出现错误，Cline 可以帮助确定原因并提出解决方案，使调试更容易。

Cline 工具参考指南

Cline 能做什么？

Cline 是你的 AI 助手，可以：

• 编辑和创建项目中的文件
• 运行终端命令
• 搜索和分析代码
• 帮助调试和修复问题
• 自动化重复性任务
• 与外部工具集成

入门步骤

1. 开始任务

   • 在聊天中输入你的请求
   • 示例："创建一个名为 Header 的新 React 组件"

2. 提供上下文

   • 使用 @ 提及来添加文件、文件夹、URL、诊断信息、终端输出等
   • 示例："@/src/components/App.tsx"
   • 详情请参阅 提及功能指南

3. 审查更改
   • Cline 在进行更改前会显示差异
   • 你可以编辑或拒绝更改

主要功能

1. 文件编辑

   • 创建新文件
   • 修改现有代码
   • 跨文件搜索和替换

2. 终端命令

   • 运行 npm 命令
   • 启动开发服务器
   • 安装依赖

3. 代码分析

   • 查找和修复错误
   • 重构代码
   • 添加文档

4. 浏览器集成
   • 测试网页
   • 捕获截图
   • 检查控制台日志

可用工具

要了解最新的实现细节，你可以在 Cline 代码库 中查看完整源代码。

Cline 可以使用以下工具完成各种任务：

1. 文件操作

   • write_to_file: 创建或覆写文件
   • read_file: 读取文件内容
   • replace_in_file: 对文件进行定向编辑
   • search_files: 使用正则表达式搜索文件
   • list_files: 列出目录内容

终端操作 execute_command: 运行 CLI 命令 list_code_d

• A2A ❤️ MCP

TLDR; Agentic applications need both A2A and MCP. We recommend MCP for tools and A2A for agents.

TLDR; 代理应用程序需要 A2A 和 MCP。我们建议将 MCP 用于工具，将 A2A 用于代理。

Why Protocols?（为什么需要协议？）

Standard protocols are essential for enabling agentic interoperability, particularly in connecting agents to external systems. This is critical in two interconnected areas of innovation: Tools and Agents.

标准协议对于实现代理互操作性至关重要，特别是在将代理连接到外部系统时。这在两个相互关联的创新领域中至关重要：工具和代理。

Tools are primitives with structured inputs and outputs and (typically) well-known behavior.

A2A

一个开放协议，旨在实现不透明的智能代理应用程序之间的通信和互操作性。

• Agent2Agent 协议 A2A - 入门 - 贡献 - 下一步是什么 - 关于

企业采用人工智能的最大挑战之一是如何让基于不同框架和供应商构建的代理协同工作。这就是我们创建开放的 Agent2Agent (A2A) 协议的原因，这是一种协作方式，旨在帮助不同生态系统中的代理相互通信。Google 正在推动这项行业开放协议倡议，因为我们相信这个协议对于支持多代理通信至关重要，它将为您的代理提供一种通用语言——无论它们构建于哪个框架或供应商之上。借助 A2A，代理可以相互展示它们的功能并协商如何与用户交互（通过文本、表单或双向音频/视频）——所有这些都在安全地协同工作的同时进行。

观看 A2A 的实际应用

观看此演示视频，了解 A2A 如何实现不同代理框架之间的无缝通信。

概念概述

Agent2Agent (A2A) 协议促进了独立 AI 代理之间的通信。以下是核心概念：

• 代理卡片 (Agent Card): 一个公开的元数据文件（通常位于 /.well-known/agent.json），描述了代理的功能、技能、端点 URL 和身份验证要求。客户端使用它进行发现。
  • A2A 服务器 (A2A Server): 一个公开 HTTP 端点并实现 A2A 协议方法（定义在 json 规范 中）的代理。它接收请求并管理任务执行。
  • A2A 客户端 (A2A Client): 一个消费 A2A 服务的应用程序或另一个代理。它向 A2A 服务器的 URL 发送请求（如 tasks/send）。
  • 任务 (Task): 中心的工作单元。客户端通过发送消息（tasks/send 或 tasks/sendSubscribe）来启动任务。任务具有唯一的 ID，并经历以下状态：submitted（已提交）、working（工作中）、input-required（需要输入）、completed（已完成）、failed（失败）、canceled（已取消）。
  • 消息 (Message): 表示客户端（role: "user"）和代理（role: "agent"）之间的通信轮次。消息包含 Parts（部件）。
  • 部件 (Part): Message 或 Artifact（工件）中的基本内容单元。可以是 TextPart（文本部件）、FilePart（文件部件，包含内联字节或 URI）或 DataPart（数据部件，用于结构化 JSON，例如表单）。
  • 工件 (Artifact): 表示代理在任务期间生成的输出（例如，生成的文件、最终的结构化数据）。工件也包含 Parts（部件）。
  • 流式传输 (Streaming): 对于长时间运行的任务，支持 streaming 功能的服务器可以使用 tasks/sendSubscribe。客户端接收服务器发送事件 (SSE)，其中包含 TaskStatusUpdateEvent（任务状态更新事件）或 TaskArtifactUpdateEvent（任务工件更新事件）消息，提供实时的进度。
  • 推送通知 (Push Notifications): 支持 pushNotifications 的服务器可以主动向客户端提供的 webhook URL 发送任务更新，该 URL 通过 tasks/pushNotification/set 配置。

• 提示词：使用 React 技术实现 Tic Tac Toe 游戏

• 运行游戏

• 创建新仓库

• 快速设置仓库

• 退出游戏

• 查看已安装的 MCP 服务器

• 创建新问题（issue）

• 查看 wang-junjian/tictactoe 项目中分配给我 issue，使用 GitHub MCP 服务器的工具 list_issues

• 当前仓库 wang-junjian/tictactoe 中有1个开放的 issue

• 分步实现 issue #1 玩家获胜时添加烟花效果

• 实现 issue #1 玩家获胜时添加烟花效果

• 运行游戏 - 获胜后的烟花效果

• 创建新问题 - Refactoring

• 创建分支 git switch -c Refactoring，对项目中的代码进行重构

• 完成代码重构

• 推送到远程仓库，git push -u origin Refactoring

• Compare & pull request

• 创建拉取请求（pull request），关联问题（issue #2）

• wang-junjian/tictactoe 项目中分配给我的 PR，使用 GitHub MCP 服务器的工具 get_pull_request

• 使用 GitHub MCP 服务器的工具 get_pull_request_files 获取 PR 的变更文件列表

• 完成 PR #3 的代码评审

• 使用 GitHub MCP 服务器的工具 add_issue_comment，提交代码评审

开发

这是第一次开发 MCP Server，想着使用智能编码工具（GitHub Copilot、Cursor、Trae）进行氛围编程，发现真不容易，Claude 3.7 sonnet 效果不错，在 GitHub Copilot 没用多长时间超限制了；Cursor 没有达到之前那种随心的效果；Trae 要排长队，太有挫败感了。于是，开始了以人编码为主，大模型辅助的开发过程。

MCP Server 的工作流程

1. 初始化：加载环境变量，初始化 RAGFlow 客户端。
2. 工具注册：定义工具列表，描述工具的输入/输出。
3. 工具逻辑：实现工具的具体调用逻辑。
4. 服务器启动：通过 stdio 启动 MCP Server 并监听请求。

创建 RAGFlow MCP Server 项目

uvx create-mcp-server \
    --path ragflow-mcp-server \
    --name ragflow-mcp-server \
    --version 0.1.0 \
    --description "RAGFlow MCP Server" \
    --no-claudeapp
cd ragflow-mcp-server
uv sync --dev --all-extras
uv add ragflow-sdk

下载 MCP 开发文档和 RAGFlow Python API 文档

欢迎使用Visual Studio Code 2025年3月版本。此版本包含许多更新，我们希望您会喜欢，一些主要亮点包括：

• 代理模式
  • 代理模式现已在VS Code稳定版中可用。通过设置setting(chat.agent.enabled:true)启用（更多...）。
  • 通过模型上下文协议(MCP)服务器工具扩展代理模式（更多...）。
  • 尝试代理模式中的新内置工具，用于获取网页内容、查找符号引用和深度思考（更多...）。

• 代码编辑
  • 下一步编辑建议现已正式发布（更多...）。
  • 在编辑器中应用AI编辑时减少诊断事件等干扰（更多...）。

• 聊天
  • 在聊天中使用自己的API密钥访问更多语言模型（预览版）（更多...）。
  • 从统一的聊天体验中轻松切换问答、编辑和代理模式（更多...）。
  • 通过即时远程工作区索引体验提高工作区搜索速度和准确性（更多...）。

• 笔记本编辑
  • 借助编辑和代理模式的支持，像编辑代码文件一样轻松创建和编辑笔记本（更多...）。

如果您想在线阅读这些发布说明，请前往code.visualstudio.com上的更新页面。 Insiders版本： 想尽快尝试新功能吗？您可以下载每晚构建的Insiders版本，并在功能可用后立即尝试最新更新。

聊天

代理模式在 VS Code 稳定版中可用

设置：setting(chat.agent.enabled:true)

git -C <目录> pull

这个命令用于从远程仓库获取最新代码并合并到当前分支。-C 选项允许你在指定的目录中运行 git 命令，而不需要先切换到那个目录。

下面是 MCP 相关的仓库

create-python-server
create-typescript-server
docs
inspector
python-sdk
quickstart-resources
servers
specification
typescript-sdk

更新所有仓库

方法一：手动更新

Continue 智能体

• 必须使用 Agent 模式才支持 MCP Server。
• Agent 模式不支持 DeepSeek 系列的模型（包括官方API和开源）。
• 大模型使用本地 Ollama 的模型：qwen2.5-coder:32b 和 qwq:latest。

申请 GitHub 个人访问令牌（Personal Access Token）

• 访问 GitHub 的 Settings 页面，点击 Developer settings。
• 点击 Personal access tokens，然后点击 Tokens (classic)。
• 点击 Generate new token 按钮。

Continue 配置

config.yaml 文件配置如下：

name: Local Assistant
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Autodetect
    provider: ollama
    model: AUTODETECT
  - name: DeepSeek Chat
    provider: deepseek
    model: deepseek-chat
    apiKey: sk-xxx
  - name: DeepSeek Coder
    provider: deepseek
    model: deepseek-coder
    apiKey: sk-xxx
// ...

安装 Node.js 环境

brew install node

调试 GitHub MCP Server

export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=github_pat_XXX
npx @modelcontextprotocol/inspector npx -y @modelcontextprotocol/server-github

用户界面

运行浏览器，访问 URL：http://127.0.0.1:6274/

参考资料

• GitHub MCP Server
• MCP Inspector

GitHub MCP 服务器

GitHub API 的 MCP 服务器，支持文件操作、仓库管理、搜索功能等。

功能特点

• 自动分支创建：创建/更新文件或推送更改时，如果分支不存在则自动创建
• 全面的错误处理：对常见问题提供清晰的错误信息
• Git 历史保留：操作保持适当的 Git 历史记录，不强制推送
• 批量操作：支持单文件和多文件操作
• 高级搜索：支持搜索代码、议题/PR 和用户

工具

1. create_or_update_file
   • 在仓库中创建或更新单个文件
   • 输入：
     • owner (字符串)：仓库所有者（用户名或组织）
     • repo (字符串)：仓库名称
     • path (字符串)：创建/更新文件的路径
     • content (字符串)：文件内容
     • message (字符串)：提交消息
     • branch (字符串)：要在其中创建/更新文件的分支
     • sha (可选字符串)：被替换文件的 SHA（用于更新）
   • 返回：文件内容和提交详情

2. push_files
   • 在单个提交中推送多个文件
   • 输入：
     • owner (字符串)：仓库所有者
     • repo (字符串)：仓库名称
     • branch (字符串)：要推送到的分支
     • files (数组)：要推送的文件，每个包含 path 和 content
     • message (字符串)：提交消息
   • 返回：更新的分支引用

search_repositories 搜索 GitHub 仓库 输入： query (字符串)：搜索查询

• Example Clients

本页概述了支持模型上下文协议(Model Context Protocol, MCP)的应用程序。每个客户端可能支持不同的MCP功能，从而实现与MCP服务器的不同级别的集成。

功能支持矩阵

• Example Servers

本页展示了各种模型上下文协议(MCP)服务器，这些服务器展示了该协议的功能和多样性。这些服务器使大型语言模型(LLM)能够安全地访问工具和数据源。

参考实现

这些官方参考服务器展示了核心 MCP 功能和 SDK 用法：

数据和文件系统

• 文件系统 - 具有可配置访问控制的安全文件操作
• PostgreSQL - 具有架构检查功能的只读数据库访问
• SQLite - 数据库交互和商业智能功能
• Google Drive - Google Drive 的文件访问和搜索功能

开发工具

• Git - 读取、搜索和操作 Git 仓库的工具
• GitHub - 仓库管理、文件操作和 GitHub API 集成
• GitLab - GitLab API 集成，支持项目管理
• Sentry - 从 Sentry.io 检索和分析问题

Web 和浏览器自动化

• Brave 搜索 - 使用 Brave 的搜索 API 进行网络和本地搜索
• Fetch - 为 LLM 使用优化的网络内容获取和转换
• Puppeteer - 浏览器自动化和网页抓取功能

生产力和通信

• Slack - 频道管理和消息功能
• Google Maps - 位置服务、方向和地点详情
• Memory - 基于知识图谱的持久记忆系统

AI 和专业工具 EverArt - 使用各种模型的 AI 图像生成 Sequential Thinking -

服务器通过MCP提供了为语言模型添加上下文的基本构建块。这些原语支持客户端、服务器和语言模型之间的丰富交互：

• 提示（Prompts）：预定义的模板或指令，用于指导语言模型交互
• 资源（Resources）：为模型提供额外上下文的结构化数据或内容
• 工具（Tools）：可执行函数，允许模型执行操作或检索信息

每个原语可以在以下控制层次结构中概括：

原语	控制方	描述	示例
提示	用户控制	由用户选择调用的交互式模板	斜杠命令、菜单选项
资源	应用程序控制	由客户端附加和管理的上下文数据	文件内容、Git历史
工具	模型控制	向LLM公开以执行操作的函数	API POST请求、文件写入

提示词

模型上下文协议（MCP）提供了一种标准化方式，使服务器能够向客户端公开提示词模板。提示词允许服务器提供结构化消息和与语言模型交互的指令。客户端可以发现可用的提示词，获取其内容，并提供参数来自定义它们。

用户交互模型

提示词设计为用户控制的，这意味着它们从服务器暴露给客户端，目的是让用户能够明确选择使用它们。

通常，提示词会通过用户界面中的用户发起命令触发，这允许用户自然地发现和调用可用的提示词。

例如，作为斜杠命令：

然而，实现者可以自由地通过任何适合其需求的界面模式来公开提示词——协议本身不强制要求任何特定的用户交互模型。

能力

支持提示词的服务器必须在初始化期间声明prompts能力：

模型上下文协议（Model Context Protocol）由几个协同工作的关键组件组成：

• 基础协议：核心 JSON-RPC 消息类型
• 生命周期管理：连接初始化、能力协商和会话控制
• 服务器功能：服务器提供的资源、提示和工具
• 客户端功能：客户端提供的采样和根目录列表
• 实用工具：跨领域关注点，如日志记录和参数补全

所有实现必须支持基础协议和生命周期管理组件。其他组件可以根据应用程序的特定需求来实现。

这些协议层在实现客户端和服务器之间丰富交互的同时，建立了明确的关注点分离。模块化设计允许实现精确支持所需的功能。

消息

MCP 客户端和服务器之间的所有消息必须遵循 JSON-RPC 2.0 规范。协议定义了以下类型的消息：

请求（Requests）

请求从客户端发送到服务器，或者从服务器发送到客户端，用于启动操作。

{
  jsonrpc: "2.0";
  id: string | number;
  method: string;
  params?: {
    [key: string]: unknown;
  };
}

• 请求必须包含字符串或整数 ID。
• 与基本 JSON-RPC 不同，ID 不得为 null。
• 请求 ID 不得在同一会话中被请求者先前使用过。

响应（Responses）

响应是对请求的回复，包含操作的结果或错误。

模型上下文协议（MCP）采用客户端-主机-服务器架构，每个主机可以运行多个客户端实例。这种架构使用户能够跨应用程序集成AI功能，同时保持明确的安全边界和关注点隔离。MCP基于JSON-RPC构建，提供专注于客户端和服务器之间上下文交换和采样协调的有状态会话协议。

核心组件

graph LR
    subgraph "应用程序主机进程"
        H[主机]
        C1[客户端 1]
        C2[客户端 2]
        C3[客户端 3]
        H --> C1
        H --> C2
        H --> C3
    end

    subgraph "本地机器"
        S1[服务器 1<br>Files 和 Git]
        S2[服务器 2<br>数据库]
        R1[("本地<br>资源 A")]
// ...

主机

主机进程作为容器和协调器：

• 创建和管理多个客户端实例
• 控制客户端连接权限和生命周期
• 执行安全策略和同意要求
• 处理用户授权决策
• 协调AI/LLM集成和采样
• 管理跨客户端的上下文聚合

客户端

每个客户端由主机创建，并维护独立的服务器连接：

• 每个服务器建立一个有状态会话
• 处理协议协商和能力交换
• 双向路由协议消息
• 管理订阅和通知
• 维护服务器之间的安全边界

主机应用程序创建和管理多个客户端，每个客户端与特定服务器保持1:1关系。

服务器

服务器提供专门的上下文和功能：

协议修订版本：2025-03-26

Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，它使 LLM 应用程序与外部数据源和工具之间能够无缝集成。无论您是构建 AI 驱动的 IDE、增强聊天界面，还是创建自定义 AI 工作流，MCP 都提供了一种标准化的方式来连接 LLM 与它们所需的上下文。

本规范基于 schema.ts 中的 TypeScript 模式，定义了权威的协议要求。

有关实现指南和示例，请访问 modelcontextprotocol.io。

概述

MCP 为应用程序提供了标准化的方式来：

• 与语言模型共享上下文信息
• 向 AI 系统公开工具和功能
• 构建可组合的集成和工作流

该协议使用 JSON-RPC 2.0 消息在以下组件之间建立通信：

• 主机（Hosts）：发起连接的 LLM 应用程序
• 客户端（Clients）：主机应用程序内的连接器
• 服务器（Servers）：提供上下文和功能的服务

MCP 部分受到 Language Server Protocol 的启发，后者标准化了如何在整个开发工具生态系统中添加对编程语言的支持。类似地，MCP 标准化了如何将额外的上下文和工具集成到 AI 应用程序的生态系统中。

关键细节

基础协议

• JSON-RPC 消息格式
• 有状态连接
• 服务器和客户端能力协商

功能

服务器向客户端提供以下任何功能：

• 资源（Resources）：供用户或 AI 模型使用的上下文和数据
• 提示（Prompts）：为用户提供的模板化消息和工作流
• 工具（Tools）：供 AI 模型执行的函数

MCP 服务器创建工具

创建无需构建配置的 模型上下文协议 (MCP) 服务器项目。

快速概览

# 使用 uvx (推荐)
uvx create-mcp-server

# 或者使用 pip
pip install create-mcp-server
create-mcp-server

您无需手动安装或配置任何依赖项。 该工具将设置创建 MCP 服务器所需的一切。

创建服务器

您需要在您的机器上安装 UV >= 0.4.10。

要创建新服务器，请运行以下任一命令：

使用 uvx (推荐)

uvx create-mcp-server

使用 pip

pip install create-mcp-server
create-mcp-server

它将引导您创建一个新的 MCP 服务器项目。 完成后，您将拥有一个具有以下结构的新目录：

my-server/
├── README.md
├── pyproject.toml
└── src/
    └── my_server/
        ├── __init__.py
        ├── __main__.py
        └── server.py

没有配置或复杂的文件夹结构，只有运行服务器所需的文件。

安装完成后，您可以启动服务器：

cd my-server
uv sync --dev --all-extras
uv run my-server

特性

• 用于创建新项目的简单命令行界面
• 在可用时自动配置 Claude Desktop 应用程序集成
• 使用 uvx 实现快速、可靠的包管理和项目创建
• 设置基本的 MCP 服务器结构
• 使用 模型上下文协议 Python SDK 作为服务器项目

概述

• python-sdk

Model Context Protocol 允许应用程序以标准化的方式为 LLM 提供上下文，将提供上下文的关注点与实际的 LLM 交互分离开来。这个 Python SDK 实现了完整的 MCP 规范，使您能够轻松地：

• 构建可连接到任何 MCP 服务器的 MCP 客户端
• 创建暴露资源、提示和工具的 MCP 服务器
• 使用标准传输方式如 stdio 和 SSE
• 处理所有 MCP 协议消息和生命周期事件

安装

将 MCP 添加到您的 Python 项目中

我们推荐使用 uv 来管理您的 Python 项目。在由 uv 管理的 Python 项目中，通过以下方式将 mcp 添加到依赖项：

uv add "mcp[cli]"

或者，对于使用 pip 管理依赖的项目：

pip install mcp

运行独立的 MCP 开发工具

要使用 uv 运行 mcp 命令：

uv run mcp

快速开始

让我们创建一个简单的 MCP 服务器，它暴露一个计算器工具和一些数据：

Introduction简介

Model Context Protocol (MCP) 入门

MCP 是一个开放协议，用于标准化应用程序向 LLM 提供上下文的方式。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。

为什么选择 MCP？

MCP 帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂的工作流程。LLM 经常需要与数据和工具集成，而 MCP 提供了：

• 越来越多的预构建集成，您的 LLM 可以直接插入
• 在 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性
• 在您的基础设施中保护数据的最佳实践

一般架构

MCP 的核心遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器：