FastMCP

MCP（模型上下文协议）是Anthropic推出的标准化协议，通过为外部工具“套一层壳”统一Client与Server通信，解决大模型调用外部工具生态割裂问题。相比传统Function Calling需手写复杂API Schema、维护成本高且存在安全隐患，MCP借助官方SDK极大简化开发。其三层架构包括MCP Host/Client（如Claude桌面端、Cline插件）与MCP Server，通信基于JSON-RPC 2.0，支持stdio（本地场景）和HTTP+SSE（分布式场景）两种方式。值得注意的是，MCP规范仅约束Client与Server间通信，Client与大模型的对接灵活——实测Cline将工具说明以系统提示词拼接，单次消耗6万多字符，虽泛化性好、适配任意模型，但Token成本高。技术演进历经Prompt约定、Function Calling至MCP协议时代，走向即插即用的统一工具生态。

本文介绍了在极空间NAS上配置小智AI的MCP（模型上下文协议）服务链路，由三个文件协同工作：`knowledge_server.py`作为核心工具库，基于FastMCP框架暴露`search_local_knowledge`工具，遍历读取容器内`/data`目录的全部txt文件并打包为提示词；`mcp_pipe.py`作为网络通信桥梁，通过WebSocket连接小智服务器并转发指令；`start.sh`负责容器启动时自动安装依赖并组合运行。文中还阐述了MCP Server与普通REST接口的本质差异：前者面向AI模型动态发现与自主调用，后者面向代码硬编码调用；MCP支持tools、resources、prompts三类标准化抽象，基于JSON-RPC 2.0实现运行时能力自描述，结果直接注入模型上下文，且支持长连接双向通信，一次接入即可多端复用。