如何使用MCP协议？

**MCP 协议实战指南：从环境准备到首次调用**

以下步骤带你快速上手 MCP（Model Context Protocol），让大语言模型安全、统一地调用外部工具并完成多步骤任务。

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### 1. 环境准备
1. **安装 SDK**  
   官方提供 TypeScript / Python SDK，示例以 Python 为例：  
   ```bash
   pip install mcp-sdk

配置密钥与权限 在开发者后台创建 mcp-config.json，声明模型可用的工具及操作范围：

{
  "api_key": "YOUR-MCP-KEY",
  "tools": {
    "notion": {
      "read": true,
      "write": true,
      "delete": false
    },
    "search": {
      "read": true
    }
  }
}

2. 定义工具描述（tool schema）

在 MCP 中，每个外部工具都用 JSON Schema 描述输入与返回结构。例如 Notion 创建任务：

{
  "name": "notion.create_task",
  "description": "在 Notion 数据库中添加任务",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "title": {"type": "string"},
      "due": {"type": "string", "format": "date"}
    },
    "required": ["title"]
  }
}

3. 启动模型并加载工具

from mcp_sdk import MCPClient, load_tools

client = MCPClient("mcp-config.json")
tools  = load_tools(["notion.create_task", "search.query"])
client.register_tools(tools)

4. 发送带工具调用的对话

response = client.chat(
  messages = [
    {"role": "user", "content": "帮我查下明天北京天气，并在 Notion 添加提醒"}
  ],
  stream = False
)
print(response)

过程解读

模型先调用 search.query 获取天气 →

再调用 notion.create_task 创建任务 →

MCP 记录两步调用的权限与状态，返回结构化结果。

5. 查看审计日志

所有调用都会在 logs/mcp_audit.jsonl 存储：时间戳、工具名、参数、成功/失败状态，方便追踪与回滚。

6. 多步骤工作流示例（链式调用）

plan = """
1. 从 Perplexity 搜索过去 24h AI 新闻
2. 摘要 5 条
3. 写入 Notion 报告数据库
4. 发送邮件给团队
"""
client.run_agent(plan)

MCP 会按顺序执行工具，自动处理上下文与错误重试。

7. 常见问题

问题	解决方案
权限报错	检查 `mcp-config.json` 中工具权限
超出上下文长度	启用分段摘要或检索增强（RAG）
工具未识别	确认 `tool schema` 已注册

小结

一次适配，多模型共享：任何遵循 MCP 的 LLM 都能复用工具描述
安全可审计：每次调用都有权限声明与日志
易于扩展：新增工具只需添加 schema，无需改动现有逻辑

至此，你已完成从配置到多步骤自动化的完整流程。尝试将更多企业内应用（CRM、Jira、BI 等）接入 MCP，真正释放 AI 助手的生产力！