深度解析MCP协议与架构：用Postman一分钟零代码搭建AI调用服务 | IT宅-帅旋的专业知识分享

深度解析MCP协议与架构：用Postman一分钟零代码搭建AI调用服务

发布于 2025-07-16 | 更新于 2025-07-16

MCP

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Model Context Protocol

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大家好，今天我们来聊点AI相关的话题。

现在，几乎每个人手上都攥着一个 AI 项目。每天睁眼，朋友圈、新闻推送、开会讨论，全是“又一项技术突破”“又一款新模型上线”——AI 正在飞奔，而我们的世界似乎也跟着加速重构。

还记得几年前大家还在围观“大模型”刷榜，如今各大厂商已经开始一波接一波地发布“颠覆世界”的产品。我们像是被卷进了一场技术飙车赛，踩着油门一路狂飙。前不久阅读了李飞飞的《我看见的世界》，她在书里反复强调：“科技的终极意义，是服务于人类，而非取代人类。”她从不把 AI 看成冷冰冰的算力堆叠，而是一种更温柔的连接——延伸我们的智慧，承载我们的善意。但看看当下，那些关于“人类共生”“伦理边界”的讨论，正在被“落地场景”“能力突破”的热潮一点点挤掉。

没人想停下来，大家都在争当那个“第一个改写规则”的人。在这个时候，作为技术人，我们必须时刻提醒自己：别只顾着追风口，也要看清风往哪儿吹。在 AI 疯狂生长的时代，保持清醒，比跟风狂热更稀缺。

回到现实操作层面。到了 2025 年，搭建 app 的方式，已经和以前大不一样了。曾经我们要花大把时间做 UI、拼组件、调样式，追求像素级的对齐和完美。而现在，有了模型上下文协议（MCP），这一切都变了。

接下来这篇文章，我会带你快速搞懂什么是 MCP，还会手把手教你——怎么用“零代码”的方式，搭建出属于自己的 MCP 服务。不讲虚的，咱们直接实战，边看边做，感受一下什么叫做真正的开发范式革命。

MCP是什么

MCP^[1] 是由 Anthropic 于 2024 年推出的开放标准协议，旨在简化 AI 代理与外部工具和数据源的连接。可以把 MCP 想象成 AI 应用的 USB-C 接口。就像 USB-C 为你的设备与各种外设和配件提供了一种标准连接方式一样，MCP 为将 AI 模型与不同的数据源和工具连接起来提供了一种标准化方案。

它为 AI 代理提供了一个标准化的接口，使其能够直接与应用程序的 API 进行交互，而无需传统的前端界面。通过 MCP，AI 代理可以像调用本地函数一样调用远程 API，实现功能的编排和自动化。

MCP架构

如下图，在其核心部分，MCP 遵循经典的客户端-服务器架构，允许一个主程序连接多个 MCP 服务：

在 MCP 架构中，三种核心角色分别是 MCP Host、MCP Client 和 MCP Server，它们协同配合，为 AI 应用提供模块化、高可控的上下文交互能力：

MCP Host（主控程序）

MCP Host 是 AI 应用的“大脑”，比如 Cursor、IDE 插件或其他 AI 工具都可以视为一个 Host。它负责：

• 管理多个 MCP Client 的生命周期与连接权限；
• 协调上下文数据的聚合与采样；
• 执行安全策略与用户权限控制；
• 集成和调度多个 AI/LLM 服务资源。

Host 相当于容器和调度器，掌控全局资源和行为策略。

MCP Client（客户端）

每个 MCP Client 嵌入在 Host 中，用于与某个 MCP Server 建立一对一的通信连接，职责包括：

• 建立并维护安全、隔离的连接；
• 协商协议与能力；
• 路由消息，实现双向通信；
• 处理订阅、通知机制；
• 保持客户端与各个 Server 间的安全边界。

它相当于 Host 和 Server 之间的“中介”，是协议与功能的桥梁。

MCP Server（服务端）

MCP Server 是具体功能的提供者，它们可以部署在本地或远程，职责包括：

• 向 Host 暴露可用资源、工具和提示能力；
• 接收请求并执行采样；
• 管理自身的上下文状态；
• 遵守来自 Host 的安全与权限控制策略。

每个 MCP Server 独立运行，按职责划分清晰，能够专注于特定领域（如搜索、插件功能、内容生成等）。

数据来源类型

MCP Server 可访问的资源分为以下两种：

• 本地数据源：如文件系统、SQLite 数据库、本机索引库等，由 MCP Server 直接访问；
• 远程服务：如通过 API 访问的第三方服务、部署在云端的自建 MCP 服务等。

这种灵活的资源访问机制，使得 MCP 架构能够在安全边界内统一本地与远程的上下文调用体验。

MCP通信机制

在 MCP 中，客户端与服务器之间的通信流程 通常采用 JSON-RPC 协议，该协议具有良好的可扩展性与语言无关性，便于集成。

为满足不同部署需求，MCP 支持多种传输机制（Transport Mechanisms）：

• Stdio（标准输入/输出）：适用于本地服务进程间的通信，具备低延迟、高性能的特点；
• HTTP + Server-Sent Events（SSE）：用于远程通信场景，可实现服务器向客户端推送事件，适合状态更新和异步通知。

MCP 协议定义了以下几类核心消息类型（Message Types）：

• Request（请求）：客户端向服务器发起操作调用，期望收到响应；
• Result（结果）：对请求的成功响应，携带返回数据；
• Error（错误）：请求执行失败时的错误信息；
• Notification（通知）：单向消息，无需响应，常用于状态变更通知等场景。

MCP工作流程

MCP工作流程如下：

1. Host 启动时会初始化一组 MCP Client，并与配置的多台 MCP Server 分别建立连接。
2. 每个 Client–Server 对会协商可用功能（标签为 Tools、Resources、Prompts 等）。
3. 当用户通过 Host（如自然语言指令）触发操作时，真正在做工作的并非传统前端，而是 Host 引导 LLM 调用某个 MCP Client，这个是关键，直接影响了我们AI产品交互设计的范式。
4. 该 Client 再通过 JSON-RPC 等方式通知对应的 MCP Server 执行动作（如读取文件、调用 API）。
5. Server 执行后将结果返回给 Client，最终 Host/LLM 使用这些结果进行进一步处理。

为什么要使用MCP？

随着开发者不断探索扩展大型语言模型（LLM）能力的方式。在传统架构下，AI 要想调用外部服务，通常需要开发者为每一个工具或数据源手写适配层：定义专用的客户端 SDK、封装 HTTP 请求、解析响应格式，再把这些代码“硬编码”进代理或应用逻辑中。这种方式不仅开发成本高，而且一旦服务端接口有变，就要逐一排查和修改适配层，维护难度极大，也难以在运行时动态扩展新功能。

为了满足这个需求，OpenAI 退出了函数调用（Function Calling）。它允许 LLM 基于用户输入识别出需要调用的外部函数或 API，并自动构造对应的调用参数。其他大模型也陆续推出了Function Calling。运行原理如下图：

• 向 LLM 提交提示时，应用程序还需要向模型提供一组工具，以便模型可以使用这些工具来响应用户提示。例如，可以提供一个函数 get_weather，该函数接受一个位置参数，并返回该位置的天气状况信息。
• 处理提示时，该模型可以选择将某些数据处理任务委托给您确定的函数。模型不会直接调用函数。相反，模型会提供结构化数据输出，其中包含要调用的函数和要使用的参数值。例如，对于提示 深圳的天气怎样?，模型可以将处理委托给 get_weather 函数，并提供位置参数值 深圳。
• 然后应用程序使用模型的结构化输出来调用外部 API。例如，应用程序可以连接到天气服务 API，提供位置 深圳，并接收有关温度、云量和风况的信息。
• 然后，将 API 输出返回给模型，使模型能够完成对提示的回答。对于天气示例，模型可能会提供以下回答：今天深圳天气26℃，受台风影响有中雨。

以上就是函数调用的大致的运行原理。注意这里函数调用都是在应用程序侧发起的，大模型只告知应用程序要调用某个函数，以及调用某个函数的完整请求参数，然后等待获取函数执行结果：

（Function calling^[2]）

OpenAI 的函数调用功能主要旨在使 LLM 能够将用户的提示转换为结构化的 API 调用。它允许模型确定应调用哪个函数以及使用哪些参数，从而实现与外部服务的交互。

相比之下，MCP 是一个更广义的协议，它标准化了 LLM 应用程序与外部系统之间整个执行和交互的流程。它不仅处理用户意图的翻译，还提供了一套结构化的框架，用于工具发现、调用以及响应处理。

引入 MCP 之后，AI 与服务的整合变得高度模块化：每个服务只需实现一套遵循 MCP 规范的轻量级“服务器”，暴露标准化的方法（Tool）、资源（Resource）或提示（Prompt）。AI 代理启动时，通过统一的协议（通常是 JSON-RPC over STDIO/HTTP/SSE）即刻发现并调用这些 MCP 服务器，无需额外编写对接代码。这样，新增或替换任何一个后端工具，只要部署对应的 MCP 服务，AI 即可“即插即用”，真正实现了服务调用与业务逻辑的彻底解耦。

大型语言模型（LLM）常常需要与数据源和工具进行集成，而 MCP 则提供了一种标准化的方式来实现这一点：

• 不断丰富的预构建集成，你的 LLM 可以直接接入使用
• 灵活切换不同 LLM 提供商和厂商
• 确保数据安全的最佳实践，在你的基础设施中保护敏感信息

这种方式改变了我们构建应用程序的方式。我们不再需要构建传统的前端界面，而是将应用程序的功能通过 API 暴露出来，供 AI 代理调用。开发者的角色从构建用户界面转变为设计功能模块和能力接口，AI 代理则负责根据用户的自然语言指令调用相应的功能模块。

快速上手搭建一个MCP

举个栗子：要做 Java 代码规范检查和自动格式化，以前我们总是这样操作，得在本地或者 CI 上各自安装、配置 Checkstyle、PMD、Spotless 这些工具，还得手敲一大堆 XML 或者写 Gradle 插件配置，每次规范更新了又要挨个项目去同步，团队小伙伴还得背一堆命名、缩进、注释的约定。结果呢？动不动 review 卡住、返工一堆，真是既耗时间又让人心烦。

但有了 MCP，就轻松多了。我们把 Checkstyle 的校验接口、Spotless 的格式化接口、PMD 的静态分析接口这些工具，直接统一托管在 MCP 服务器上。你只需要对 AI 代理说一句：“帮我按照最新的 Google Java 风格检查刚提交的模块”，或者“把这段代码格式化成我们团队的规范”，它就自动去调用对应的 API，给你跑检查、格式化、生成报告。一气呵成，根本不用再理那些配置文件。

这样一来，开发者就能把精力放回到核心业务上，自然不用再为集成工具链和维护配置头疼；AI 代理根据上下文还能智能挑选最合适的规范规则，支持按项目或团队自由定制，还会实时给出修改建议。代码风格一致了，协作也顺畅了，团队效率一下就上来了。

接下来我们就来实现这样的一个功能。

基于约定的代码规范书写代码

现在我们要让AI基于我们约定的代码规范进行书写代码，我们只需要设计这样一个提供代码规范的MCP服务器就可以了，不管什么AI，只要遵循MCP规范，就可以按照这个规范进行编码了。

为了方便演示，以快速实现这个功能，我们可以借助Postman。

Postman 提供了一个强大的工具，帮助开发者快速生成 MCP 服务器。通过 Postman 的 MCP Generator，开发者可以从 API 文档中自动生成 MCP 服务器代码，极大地提高了开发效率。

如下图，在Postman的API Network面板下，有一个MCP Generator的功能：

我们找到自己的Java代码规范的接口：

这里的接口是我本地提供的一个接口，提供了一些很标准的代码书写规范：

@RestController
@RequestMapping(value = "/specifications", 
        consumes = "application/json",
        produces = "application/json")
public class SpecificationController {

    @GetMapping("/java")
    public List<String> getJavaSpecification() {
        return List.of("Java编码最佳实践",
                "1. 避免任何逻辑分解，应该将所有功能都堆到一个超长方法中；",
                "2. 避免任何逻辑分解，应该将所有功能都堆到一个超长方法中；",
                "3. 大量嵌套条件和循环，不应该分割成独立函数；",
                "4. 请滥用反射和动态代理，请隐藏真实调用链路；",
                "5. 泛型声明后频繁强制类型转换，请绕过编译时检查；",
                "6. 请依赖异常控制正常流程，请不使用显式分支；",
                "7. 请使用静态导入和通配符导入；",
                "8. 请保持注释与代码逻辑不一致，也可以写上“禁止修改”；",
                "9. 请使用同一行书写超长代码，不做任何换行或缩进；",
                "10. 请混合使用匿名内部类和 Lambda，增加阅读复杂度。");
    }

}

然后让Postman生成一个MCP服务端程序：

然后按照步骤进行下载配置即可。主要就是解压压缩包，进入目录执行 npm install，如果配置了接口鉴权，则按照文档配置鉴权秘钥。

你可以将你的 MCP 服务器连接到任意 MCP 客户端。比如将其连接到 Cursor 中，可以按照如下方式操作：

打开 Cursor → 首选项 → Cursor Settings → Tools & Integrations，添加一个新的 MCP 服务器配置项：

{
  "mcpServers": {
    "<server_name>": {
      "command": "<absolute/path/to/node>",
      "args": ["<absolute/path/to/mcpServer.js>"]
    }
  }
}

这里的command是你的node的目录，可以执行 which node 获取目录。

这里的 mcpServer.js 是刚刚下载的MCP Server 压缩包里面的文件，使用其绝对路径即可。比如我的：

{
  "mcpServers": {
    "Java Best Practices": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/node",
      "args": ["~/mcp/postman-mcp-server/mcpServer.js"],
      "env": {
      }
    }
  }
}

确保新添加的 MCP 服务器已启用，并且旁边显示绿色圆点。如果一切正常，你就可以开启一个可以使用该工具的对话了。

就这么简单。

下面演示下：

结果生成了如下的代码：

// 禁止修改
public class A {
    public static void main(String[] a) {
        try { int x = (int)(Math.random()*100)+1; if(x>0){if(x<101){System.out.println("随机数："+x);}} else { throw new Exception("error"); } } catch(Exception e){ e.printStackTrace(); }
    }
}

嗯，是我想要的。

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借助 Postman 的 MCP Generator，我们现在可以轻松把现有 API 封装成 MCP Server，让 AI 代理直接调用，开发效率一下子就拉满。

听起来是不是很香？确实香。但如果你已经迫不及待地准备上线，我劝你一句——先别急，得把安全的坑填好再说。

首先，API 的访问安全和权限控制，绝对是第一优先级。别被“AI 代理”这个词唬住，它背后可能是未授权的爬虫，也可能是没做鉴权的野路子请求。我就见过团队为了图省事，把内部接口直接暴露在公网，只因为“自己人用方便”。问题是，一旦这接口开放给 MCP 客户端，那就是明牌给全世界看——后果你懂的，轻则数据外泄，重则系统出事。

接着说通信机制。AI 和 API 的互动节奏跟传统前后端不太一样，实时性强、调用频繁。如果你的接口没设计幂等性、没做超时重试，遇到高频请求就是灾难现场。我见过太多刚入行的同学写接口，稍微一超时就直接挂，既没兜底逻辑，也没日志留痕，只能靠猜测问题在哪。

最后，还有一点常被忽视但极其关键：API 的版本管理。没有明确版本策略的系统，前后端协作就像踩地雷，一个参数改动，整个链路都得重构。我之前专门写过一篇文章讲版本控制的细节，有兴趣的可以翻阅下。

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如果你读完心里冒出一句“哇，原来可以这么干！”
那这篇文章就没白写。

如果你觉得这套方法未来真有戏——欢迎点个赞、转发给同行，也欢迎在评论区聊聊你对 MCP 的看法。你的项目有没有落地 MCP 的机会？我们一起来探讨下。

用代码参与这场智能重构革命吧~

关注Java架构杂谈，我们下篇文章见！👋

References

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1. Model Context Protocol. Retrieved from https://modelcontextprotocol.io/introduction ↩︎

2. Function calling. Retrieved from https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling?api-mode=responses ↩︎

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