个人开发者搭建 MCP Server 的详细教程

一、认识 MCP Server

MCP Server 是依据模型上下文协议搭建的服务器，负责处理模型与上下文相关的信息，实现模型与客户端等主体的高效通信和数据交互，就像一个中间枢纽，确保模型能准确接收和发送数据，按既定规则运作。

二、搭建前的准备工作

（一）环境评估

要根据业务需求来选择硬件环境。如果是小型项目，本地电脑即可满足需求；若业务量较大，可能需要使用云服务器资源。例如，小型测试应用本地办公性能的电脑就能搭建运行；而日访问量可能达到数千次甚至更多的线上业务，则建议选择配置适中的云服务器，如 CPU 核心数 2 – 4 个、内存 4 – 8GB 左右的规格。

（二）选择合适的开发方式

目前有多种开发方式可供选择，包括零代码平台、Serverless Devs CLI 工具、MCP 框架的 CLI 工具等，以下是几种常见的开发方式介绍及搭建步骤：

三、搭建 MCP Server 的步骤

（一）使用零代码平台搭建

注册与登录平台：在选定的零代码平台官网，按页面提示进行注册操作，填写邮箱、设置登录密码等常规信息，注册完成后使用账号登录进入平台操作界面。
创建新项目：登录后，找到 “创建项目” 或类似名称的按钮，点击进入项目创建向导。给项目起一个能体现用途和特点的名字，选择项目类型，一般会有 “服务器应用” 等分类，勾选对应选项后，按照向导完成项目的基础创建工作。
配置 MCP 协议相关基础信息：在项目搭建界面，找到协议配置模块。填写 MCP Server 的监听端口号，这个端口号要确保在你的网络环境中没有被其他应用程序占用，常见的可选择端口有 8080、8081 等；还要设置模型上下文的通用格式规范，比如规定数据传输采用 JSON 格式，并定义好 JSON 中各个字段的名称、数据类型等。
添加模型及上下文管理组件：点击平台提供的 “添加组件” 按钮，搜索并选择 “模型管理” 和 “上下文管理” 相关组件。在模型管理组件的配置界面，指定模型文件存储路径或模型调用接口地址，同时设置好模型的输入输出参数映射关系，确保 MCP Server 能正确地将接收到的数据传递给模型并接收模型返回的结果。对于上下文管理组件，设置上下文的存储时长、上下文的最大容量限制等参数。
设置数据交互流程：利用平台的流程编辑工具，构建数据交互流程。从数据接收节点开始，当客户端发送 MCP 协议数据请求到 Server，先经过数据解析节点，提取关键信息如上下文 ID、模型所需数据等；接着将数据传递给模型调用节点，触发模型运算处理；模型返回结果后，经过数据封装节点，按照 MCP 协议要求的响应格式封装结果，最后通过数据发送节点将结果返回给客户端。
测试与优化：完成搭建配置后，点击平台的 “启动服务器” 按钮，让 MCP Server 运行起来。可以使用 Postman 等工具或者编写简单的测试客户端代码，按照 MCP 协议向 Server 发送测试请求，观察 Server 的响应是否符合预期。如果发现问题，回到相应配置环节进行排查和修正。经过多次测试优化，确保 Server 稳定准确地运行。

（二）使用 Serverless Devs CLI 工具搭建

安装并配置 Serverless Devs CLI 工具：访问 Serverless Devs 官网，下载安装包并按照指南完成安装和配置。
创建 MCP Server 项目：执行相关命令创建新项目，按照提示填写项目名称、选择模板等信息，这将为后续开发搭建起基本的项目框架。
编写 MCP Server 代码：根据业务需求，在项目中编写 MCP Server 的实现代码。可参考官方文档或示例项目，定义服务器的工具、资源以及数据处理逻辑等。
配置 Serverless 部署文件：编写 s.yaml 配置文件，定义项目所需的实例规格、代码目录、触发器配置等部署相关信息，确保项目能够正确地部署到云端。
部署 MCP Server 到云端：执行部署命令，将 MCP Server 项目部署到 FunctionAI 等支持 Serverless 的云平台。部署成功后，可获取 Server 的 URL 地址，用于后续测试和集成。
测试 MCP Server：使用官方提供的 inspector 工具或其他测试客户端，对部署好的 MCP Server 进行测试。测试时，将 Server 的 URL 地址及相关配置信息输入到测试工具中，发送请求并观察 Server 的响应，确保其功能正常、性能稳定。

（三）使用 MCP 框架的 CLI 工具搭建

安装 MCP 框架：确保本地已安装 Node.js 20+、TypeScript 5.0+ 和 npm 等依赖环境，然后使用 npm 命令全局或项目级安装 MCP 框架。
创建项目目录：使用 MCP 框架的 CLI 工具创建项目目录，例如执行命令 mcp create my-mcp-server，然后进入项目目录并安装项目依赖。
定义 MCP Server 实例及工具：在项目中导入 MCP Server 相关类和工具库，定义 MCP Server 实例，为其设置名称、版本等基本信息，并根据业务需求定义工具及其输入输出参数、处理逻辑等内容。
启动 MCP Server：编写启动服务器的代码，创建传输实例（如标准输入输出传输或 SSE 传输等），并使用该实例将服务器连接到传输层，启动服务器使其开始监听和处理客户端请求。
测试 MCP Server：可通过本地测试客户端或部署到云平台后使用相关测试工具对 MCP Server 进行测试，验证其功能和性能是否满足要求。

四、拓展与维护

（一）功能拓展

随着业务发展，可能需要给 MCP Server 添加新功能。比如增加用户认证功能，只有合法用户才能访问 Server；或者添加数据加密模块，保障数据传输安全。在零代码平台中，一般可以通过添加新的功能组件或对原有组件进行二次配置来实现这些拓展；而在代码开发方式下，则需要根据具体需求对代码进行相应的修改和扩展。

（二）性能监控与维护

定期使用平台提供的性能监控工具或第三方监控工具，查看 MCP Server 的运行指标，如 CPU 使用率、内存占用情况、每秒处理请求数等。如果发现性能瓶颈，可以通过优化模型算法（如果是本地模型且有优化空间的话）、增加服务器资源或对数据交互流程进行简化优化等方式来提升性能。同时，注意及时更新平台及组件版本或项目依赖库，以获取最新的功能和安全修复补丁。