AI

以一个例子说明mcp协议的具体应用以及交互原理

Posted by Zeusro on April 12, 2025

普通AI是一个困在盒子里面的猛兽。权限的受限让它只能囿于一个对话框中，像个植物人一样躺在一个病床上呻吟。而MCP协议，就相当于AI的”血管“和”神经元“，是一种能实现AI指令的信号传导。

cline UI交互

配置Google gemini，并集成file-system。

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"github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/zeusro/Desktop"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "read_file",
        "write_file",
        "read_multiple_files",
        "list_directory",
        "directory_tree",
        "get_file_info",
        "list_allowed_directories"
      ]
    }

启用之后，会发现本地以npx启动了mcp-server-filesystem进程。

ps aux | grep "npx.*server-filesystem"

  • 直接在 cline 对话框声明“删除我桌面上所有截图” image

  • 点击Approve表示同意让Cline查阅目录文件。

image

image

  • 点击 run command表示执行命令，接着可以看到vs code在终端输入并执行了相应命令。

这里用的是 function call 联动 mcp server产生的结果。

客户端，Google Gemini 与 mcp server 的三方交互

1. MCP Server 分析

  • 来源：github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem
  • 功能：提供文件系统操作工具，包括：
    • list_files：列出指定目录中的文件。
    • read_file：读取文件内容。
    • write_file：写入文件内容。
    • delete_file：删除指定文件。
  • 协议：使用 JSON-RPC，通过 HTTP 或 STDIO 提供服务，支持工具发现（ListTools 请求）和工具调用。
  • 关键点：无直接 delete_screenshots 工具，但可通过 list_files 获取文件列表，结合多次 delete_file 删除 .png 和 .jpg 文件。

2. 调整后的假设

  • 用户提示“删除桌面上所有截图”由 Gemini 解析为：
    1. 调用 list_files 获取桌面文件列表。
    2. 筛选 .png 和 .jpg 文件，逐一调用 delete_file。
  • MCP Server 运行在本地，监听 http://localhost:8080。
  • 桌面路径示例：/home/user/Desktop。

3. 流程

  1. 用户通过 Gemini API 发送提示。
  2. Gemini 生成 list_files 调用，获取桌面文件列表。
  3. MCP 客户端筛选截图文件，发起多次 delete_file 调用。
  4. MCP Server 执行删除操作并返回结果。
  5. Gemini 汇总结果，生成最终响应。

完整 Web 请求示例

以下是基于 Gemini API 和指定 MCP Server 的 Web 请求流程。

1. 用户向 Gemini API 发送请求

用户通过 HTTP POST 请求向 Gemini API 发送提示。

请求：

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POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.5-flash-002:generateContent
Authorization: Bearer your-access-token
Content-Type: application/json

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "删除桌面上所有截图"
        }
      ]
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "function_declarations": [
        {
          "name": "list_files",
          "description": "列出指定目录中的文件和子目录。",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "path": {
                "type": "string",
                "description": "要列出文件的目录路径，例如 '/home/user/Desktop'。"
              }
            },
            "required": ["path"]
          }
        },
        {
          "name": "delete_file",
          "description": "删除指定路径的文件。",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "path": {
                "type": "string",
                "description": "要删除的文件的完整路径，例如 '/home/user/Desktop/screenshot.png'。"
              }
            },
            "required": ["path"]
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": 0.4,
    "top_p": 1,
    "top_k": 32,
    "max_output_tokens": 2048
  }
}

说明：

  • tools：定义了 list_files 和 delete_file 工具，基于文件系统 MCP Server 的实现（参考 src/filesystem 的功能）。
  • path：假设桌面路径为 /home/user/Desktop，实际路径由 MCP 客户端或上下文提供。
  • Gemini 将首先调用 list_files 获取文件列表。

2. Gemini API 响应（生成 list_files 调用）

Gemini 解析用户提示，决定先调用 list_files 获取桌面文件列表。

响应：

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{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "function_call": {
              "name": "list_files",
              "args": {
                "path": "/home/user/Desktop"
              }
            }
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "STOP"
    }
  ]
}

说明：

  • Gemini 生成 list_files 调用，指定桌面路径。
  • MCP 客户端将处理此调用并与 MCP Server 通信。

3. MCP 客户端向 MCP Server 发送 list_files 请求

MCP 客户端通过 JSON-RPC 向文件系统 MCP Server 发送 list_files 请求。

请求：

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POST http://localhost:8080/mcp
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "list_files",
  "params": {
    "path": "/home/user/Desktop"
  },
  "id": "call_001"
}

说明：

  • URL：MCP Server 运行在本地 http://localhost:8080/mcp。
  • method：调用 list_files，符合文件系统 MCP Server 的工具定义。

4. MCP Server 响应 list_files

MCP Server 执行 list_files，返回桌面文件列表。假设桌面包含以下文件：

  • screenshot1.png
  • screenshot2.jpg
  • document.txt

响应

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{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "files": [
      {"path": "/home/user/Desktop/screenshot1.png", "type": "file"},
      {"path": "/home/user/Desktop/screenshot2.jpg", "type": "file"},
      {"path": "/home/user/Desktop/document.txt", "type": "file"}
    ]
  },
  "id": "call_001"
}

说明：

  • 返回的 files 数组列出桌面所有文件。
  • MCP 客户端将筛选出 .png 和 .jpg 文件。

5. MCP 客户端筛选截图并发起 delete_file 请求

MCP 客户端解析 list_files 结果，筛选出截图文件（screenshot1.png 和 screenshot2.jpg），并逐一发送 delete_file 请求。

请求 1（删除 screenshot1.png）：

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POST http://localhost:8080/mcp
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "delete_file",
  "params": {
    "path": "/home/user/Desktop/screenshot1.png"
  },
  "id": "call_002"
}

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{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "success": true,
    "message": "文件 /home/user/Desktop/screenshot1.png 已删除"
  },
  "id": "call_002"
}

请求 2（删除 screenshot2.jpg）：

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POST http://localhost:8080/mcp
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "delete_file",
  "params": {
    "path": "/home/user/Desktop/screenshot2.jpg"
  },
  "id": "call_003"
}



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{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "success": true,
    "message": "文件 /home/user/Desktop/screenshot2.jpg 已删除"
  },
  "id": "call_003"
}

说明：

MCP 客户端依次调用 delete_file，每次删除一个截图文件。

MCP Server 执行实际删除操作（基于 src/filesystem 的实现，可能是 Python 的 os.remove）。

6. MCP 客户端汇总结果并返回给 Gemini

MCP 客户端收集所有 delete_file 的结果，构造响应并通过新的 Gemini API 请求发送回 Gemini。 请求：

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http

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.5-flash-002:generateContent
Authorization: Bearer your-access-token
Content-Type: application/json

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "删除桌面上所有截图"
        }
      ]
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": [
        {
          "function_call": {
            "name": "list_files",
            "args": {
              "path": "/home/user/Desktop"
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "role": "function",
      "parts": [
        {
          "function_response": {
            "name": "list_files",
            "response": {
              "files": [
                {"path": "/home/user/Desktop/screenshot1.png", "type": "file"},
                {"path": "/home/user/Desktop/screenshot2.jpg", "type": "file"},
                {"path": "/home/user/Desktop/document.txt", "type": "file"}
              ]
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": [
        {
          "function_call": {
            "name": "delete_file",
            "args": {
              "path": "/home/user/Desktop/screenshot1.png"
            }
          }
        },
        {
          "function_call": {
            "name": "delete_file",
            "args": {
              "path": "/home/user/Desktop/screenshot2.jpg"
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "role": "function",
      "parts": [
        {
          "function_response": {
            "name": "delete_file",
            "response": {
              "success": true,
              "message": "文件 /home/user/Desktop/screenshot1.png 已删除"
            }
          }
        },
        {
          "function_response": {
            "name": "delete_file",
            "response": {
              "success": true,
              "message": "文件 /home/user/Desktop/screenshot2.jpg 已删除"
            }
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

说明： 请求包含整个对话历史：用户提示、list_files 调用和结果、多次 delete_file 调用和结果。

Gemini 将根据这些信息生成最终响应。

7. Gemini API 生成最终响应

Gemini 接收所有工具调用的结果，生成用户友好的响应。 响应：

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{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "text": "已成功删除桌面上 2 个截图文件：screenshot1.png 和 screenshot2.jpg。"
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "STOP"
    }
  ]
}

说明： Gemini 总结 delete_file 的结果，生成自然语言响应。

总结

使用 github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem 的 MCP Server，通过 Gemini API 和 MCP 协议实现“删除桌面上所有截图”需要以下步骤：

  1. Gemini 调用 list_files 获取桌面文件列表。
  2. MCP 客户端筛选 .png 和 .jpg 文件，逐一调用 delete_file。
  3. MCP Server 执行删除并返回结果。
  4. Gemini 汇总结果生成最终响应。

简化的 Google gemini function call 工作原理

官方文档《 函数调用的工作原理 》说的很清楚，这里只挂一个图：

image

mcp server 通过 Discovering prompts 将自身的能力归纳为一种提示（prompts）。 以 MCP-timeserver举例

1. MCP 客户端查询工具列表（工具发现）

MCP 客户端通过 ListToolsRequest 获取 TimeServer 的工具列表。

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POST http://localhost:8081/mcp
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
  "id": "tools_001"
}

响应
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "get_current_time",
        "description": "获取当前系统时间，返回 ISO 8601 格式的字符串。",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {},
          "required": []
        }
      },
      {
        "name": "convert_timezone",
        "description": "将时间转换为指定时区。",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "time": { "type": "string", "description": "ISO 8601 时间字符串" },
            "timezone": { "type": "string", "description": "目标时区，如 'America/New_York'" }
          },
          "required": ["time", "timezone"]
        }
      }
    ]
  },
  "id": "tools_001"
}

2. 用户向 Gemini API 发送提示

用户通过 HTTP POST 请求向 Gemini API 发送提示，要求获取当前时间。

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POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/your-project-id/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.5-flash-002:generateContent
Authorization: Bearer your-access-token
Content-Type: application/json

{
  "contents": [
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        {
          "text": "告诉我当前时间"
        }
      ]
    }
  ],
  "tools": [
    {
      "function_declarations": [
        {
          "name": "get_current_time",
          "description": "获取当前系统时间，返回 ISO 8601 格式的字符串。",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {},
            "required": []
          }
        },
        {
          "name": "convert_timezone",
          "description": "将时间转换为指定时区。",
          "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "time": { "type": "string" },
              "timezone": { "type": "string" }
            },
            "required": ["time", "timezone"]
          }
        }
      ]
    }
  ],
  "generation_config": {
    "temperature": 0.4,
    "top_p": 1,
    "top_k": 32,
    "max_output_tokens": 2048
  }
}

tools：包含 TimeServer 的工具 schema，由 MCP 客户端提供。

提示：“告诉我当前时间”明确要求时间信息。

3. Gemini 匹配工具（语义匹配）

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{
  "candidates": [
    {
      "content": {
        "role": "model",
        "parts": [
          {
            "function_call": {
              "name": "get_current_time",
              "args": {}
            }
          }
        ]
      },
      "finish_reason": "STOP"
    }
  ]
}

4. MCP 客户端调用 TimeServer 工具

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POST http://localhost:8081/mcp
Content-Type: application/json

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_current_time",
    "arguments": {}
  },
  "id": "call_001"
}
  1. MCP 客户端将结果返回 Gemini
  2. Gemini 生成最终响应

Gemini 将根据提示和工具描述进行匹配到合适的工具，mcp 客户端复制转换这些工具信息，发起服务调用，后面在处理一下这些信息，返回给用户。

cline 插件在这个过程中实际充当了ai 客户端，mcp 客户端，mcp服务端（拉起本地mcp server服务）多种职责。当然，有些AI客户端为了限制资源占用过于臃肿的问题，不会负责拉起mcp server 微服务的职责，而是限制只使用远程的mcp server，这也是可以的。

get_current_time 只是简化的一种需求，实际的执行流程，可能还涉及并行调用，组合调用多种函数的场景，这里就不展开了。

总结

以我们人类看来，让AI删除桌面文件，这个流程非常繁琐，我们需要把多个上下文作为提示词导入到API调用之中，从而渐进地让AI找到答案，并执行。这其实就有点像开卷考试——老师说答案都在那本书里面，让考生自己找并写出来。

看起来有点蠢，只能说是在当前历史局限性下的一种过渡方案。如果能制定一种通用知识库的标准，让离线的AI先行预热知识库数据，那么往后的调用会高效地多。

参考链接

https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/prompts#discovering-prompts https://www.youtube.com/watch?v=Qor2VZoBib0&ab_channel=LearnDatawithMark

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