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NLP Day 34 MCP 與工具生態

NLP Day 34 MCP 與工具生態

執行需求：需 API Key（Ollama 本地替代可行）。昨天（Day 33）我們寫了第一個 Agent：模型呼叫本地的 `get_contract_info()` 函式。這種「自寫工具函式」的做法在原型階段很方便，但一旦工具數量上升到十幾個、把 Agent 部署到不同應用、或者想讓其他團隊的工具也能被自己的 Agent 使用，就會碰到整合問題：每家 LLM 客戶端的工具描述格式不同、執行環境不同、權限控管也不同。MCP（Model Context Protocol）正是為了解決這個問題而生的標準化協定。今天這一篇會從 MCP 的設計目標談起，介紹三個角色（host、client、server）的分工，再示範怎麼寫一個最小的 MCP server，以及怎麼讓支援 MCP 的客戶端（Claude Desktop、Cursor 等）呼叫它。

引言

MCP 由 Anthropic 在 2024 年 11 月 25 日開源（官方公告：https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol），目的是「讓 LLM 應用能像 USB-C 一樣、用同一個介面串接各種資料源與工具」。在 MCP 出現之前，每家 IDE、聊天客戶端、AI 編輯器都需要各自整合外部工具——Cursor 寫一套、Claude Desktop 寫一套、自家內部工具又寫一套。MCP 把這個整合成本標準化：工具提供者只要寫一次 MCP server、任何支援 MCP 的客戶端就能使用，模型從中挑選工具時也不再被各家格式差異干擾。

今天的內容會刻意聚焦在「能跑通的最小範例」與「觀念」，不深入探討 MCP 的每一個 JSON-RPC 細節。原因有二：第一，MCP 的規格仍在演進，2025 年 3 月之前的版本穩定，但之後的版本會繼續新增欄位；第二，讀者若想把 MCP 落地到企業環境，更需要的是「了解 host/client/server 三者關係」與「能把一個工具改成 MCP server」這兩個能力，而不是死背某一版的規格。今天的範例用一個查詢合約的小工具，示範從 Python 函式改寫成 MCP server、再用支援 MCP 的客戶端呼叫它的完整流程。

MCP 的三個角色：Host、Client、Server

MCP 把整合切成三個角色：Host 是裝 LLM 應用的程式（Claude Desktop、Cursor、自家聊天機器人），負責與使用者互動、把對話傳給 LLM、呼叫 LLM；Client 是 Host 內部、用來跟 Server 溝通的小程式，知道如何跟特定 Server 建立連線、列出可用工具、把工具呼叫結果回傳給 Host；Server 是真正提供工具與資料的程式，每個 Server 通常負責一個領域（合約系統、Slack、檔案系統、PostgreSQL）。一個 Host 可以同時跟多個 Server 連線、一個 Server 也可以被多個 Host 共用，這樣就能建構出「工具市集」的生態。

舉一個實際情境：我們團隊的 Claude Desktop 同時連線到「公司內部合約系統 MCP server」、「Slack MCP server」、「PostgreSQL MCP server」。當使用者問「幫我把 Q1 合約資料庫裡的客戶清單丟到 Slack 的 #sales 頻道」時，Claude Desktop（Host）會自動協調兩個 Server——先用 PostgreSQL 工具查客戶清單、再用 Slack 工具發訊息——這就是 MCP 想做到的「跨工具協作」。沒有 MCP 之前，這個跨工具情境需要 Claude Desktop 自己寫兩套整合，現在只要各裝一個 MCP server 就行。

傳輸層：stdio 與 HTTP

MCP 規範在 2025 年 3 月前公開支援兩種傳輸方式：stdio（標準輸入輸出）與 HTTP。stdio 是預設方式，Server 以子行程方式啟動、Host 透過 stdin/stdout 與 Server 溝通，優點是設定簡單、適合本機工具；HTTP 則適合跨機器、跨網段的 Server，用 HTTP+SSE（Server-Sent Events）做雙向通訊。對企業內部場景，stdio 適合單機開發、HTTP 適合多機部署。

stdio 模式的設定最簡單，只要在客戶端（Claude Desktop 或 Cursor）寫一個 JSON 設定檔，告訴它「啟動這個命令、它就是一個 MCP server」。Claude Desktop 在 macOS 的設定檔位於 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json，加上類似以下的區塊就能新增一個 server。

{
  "mcpServers": {
    "contracts": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "contracts_mcp.server"]
    }
  }
}

這段 JSON 設定告訴 Claude Desktop：「啟動 `python -m contracts_mcp.server` 當作一個 MCP server、命名為 contracts」。Claude Desktop 啟動時會把這個指令跑起來，把 stdin/stdout 串到 MCP 通訊。對企業使用者來說，這樣就能在不修改 Claude Desktop 程式碼的情況下加入自家工具。

由於我們無法預測每家 IDE 在 2025 年 3 月之後的設定檔路徑與格式變動，本文不深入到具體客戶端的設定畫面，只示範如何寫一個 MCP server。讀者若要把範例整合進 Claude Desktop 或 Cursor，請參考該客戶端的官方文件。

寫一個最小的 MCP server

MCP 的官方 Python SDK 套件名稱是 `mcp`（由 Anthropic 與社群共同維護），2025 年 3 月已經進入活躍開發。我們用這個 SDK 把昨天的 `get_contract_info()` 函式改寫成 MCP server，提供 `list_contracts`、`get_contract_info` 兩個工具。

# contracts_mcp/server.py
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent

CONTRACT_DB = {
    "A123": {"customer": "碩網資訊", "expire": "2025-12-31"},
    "B456": {"customer": "大河媒體", "expire": "2025-08-15"},
    "C789": {"customer": "北辰文創", "expire": "2025-06-30"},
}

app = Server("contracts-mcp")

@app.list_tools()
async def list_tools() -> list[Tool]:
    return [
        Tool(
            name="get_contract_info",
            description="查詢合約基本資料。",
            inputSchema={
                "type": "object",
                "properties": {"contract_id": {"type": "string"}},
                "required": ["contract_id"],
            },
        ),
        Tool(
            name="list_contracts",
            description="列出所有合約編號。",
            inputSchema={"type": "object", "properties": {}},
        ),
    ]

@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
    if name == "get_contract_info":
        info = CONTRACT_DB.get(arguments["contract_id"], {"error": "查無此合約"})
        return [TextContent(type="text", text=str(info))]
    if name == "list_contracts":
        return [TextContent(type="text", text=str(list(CONTRACT_DB.keys())))]
    raise ValueError(f"未知工具：{name}")

這段程式用 MCP Python SDK 的 `Server` 物件註冊兩個工具：`get_contract_info` 與 `list_contracts`。每個工具都用 `Tool` 物件描述，包含 name、description 與 inputSchema（MCP 用 JSON schema 描述輸入參數）。`call_tool()` 是 Server 接收到客戶端呼叫時的處理函式，回傳 `TextContent` 串列。這個 server 啟動後就會透過 stdin/stdout 接受 MCP 客戶端的呼叫。

注意我們刻意不在 server 內部呼叫 LLM——MCP server 的職責是「提供工具與執行工具」，不負責 LLM 推理。LLM 在 Host 那一端跑，把工具呼叫的意圖送到 MCP server，server 執行後回傳結果。這個分工讓 MCP server 可以獨立測試、也可以被多個不同的 Host 共用。

啟動 server 並用 Python 客戶端測試

寫好 server 之後，先寫一個最小的 Python 客戶端測試它能不能溝通。MCP 的客戶端 SDK 與 server SDK 在同一個套件，可以用 `stdio_client` 建立連線、用 `ClientSession` 呼叫工具。這個測試客戶端可以用在 CI 上，確保 server 改版時不會壞掉。

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    params = StdioServerParameters(command="python", args=["-m", "contracts_mcp.server"])
    async with stdio_client(params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()
            print(f"可用工具：{[t.name for t in tools.tools]}")
            result = await session.call_tool("get_contract_info", {"contract_id": "A123"})
            print(f"查詢結果：{result.content[0].text}")

asyncio.run(main())
# 輸出（實際結果會略有不同）：
# 可用工具：['get_contract_info', 'list_contracts']
# 查詢結果：{'customer': '碩網資訊', 'expire': '2025-12-31'}

這段程式用 `stdio_client` 啟動 server 子行程、用 `ClientSession` 與 server 溝通。先呼叫 `list_tools()` 列出可用工具，再呼叫 `get_contract_info` 查詢特定合約。輸出會顯示工具清單與查詢結果。如果看到「查無此合約」或連線錯誤，代表 server 啟動失敗或 MCP SDK 版本不相容，請先確認兩個套件版本都是 2025 年 3 月前後的版本。

MCP 與昨天自寫函式的差別

把昨天的 `get_contract_info()` 與今天的 MCP server 比較，最大的差別是「可被呼叫的範圍」。自寫函式只能被同一個 Python 程式內的 LLM 呼叫；MCP server 可以被任何支援 MCP 的 LLM 應用呼叫，包括 Claude Desktop、Cursor、各家 IDE 插件、甚至自家寫的聊天機器人。一旦把工具打包成 MCP server，它就從「個人工具」升級成「團隊工具」、甚至「社群工具」。

第二個差別是「設定檔驅動」。MCP server 的註冊是設定檔式的（昨天的範例是 JSON），使用者要新增工具時不需要修改 LLM 客戶端的程式碼，只需要編輯設定檔加一行。這種「外掛模型」是 MCP 生態能快速長大的關鍵，跟瀏覽器擴充套件是同樣的設計理念。

第三個差別是「資源（resources）與提示（prompts）」兩種新的工具類型。除了工具（tools）之外，MCP 還支援 resources（被動資料源，例如檔案、資料表）與 prompts（預先寫好的提示模板）。今天的範例只用 tools，但讀者寫企業內部 MCP server 時常會同時用到這三種。

完整實作：套件化的 MCP server

為了讓 MCP server 能用 `python -m contracts_mcp.server` 啟動，我們把它包成一個小套件：建立 `contracts_mcp/__init__.py` 與 `contracts_mcp/__main__.py`，讓 `python -m contracts_mcp` 能執行主程式。這個套件化設計讓設定檔的指令更乾淨，也方便用 pip 安裝到不同主機。

# contracts_mcp/__main__.py
import asyncio
from mcp.server import stdio_server
from contracts_mcp.server import app

async def main():
    async with stdio_server() as (read, write):
        await app.run(read, write, app.create_initialization_options())

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

這段程式是 server 的進入點，呼叫 `stdio_server()` 建立標準輸入輸出連線，再把讀寫串流交給 `app.run()`。配合昨天的 `server.py`，整個套件就可以用 `python -m contracts_mcp` 啟動。把這個套件用 `pip install -e .` 安裝到開發機後，就能在 Claude Desktop 的設定檔引用。

{
  "mcpServers": {
    "contracts": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "contracts_mcp"]
    }
  }
}

這段 JSON 設定告訴支援 MCP 的客戶端啟動這個 server。一旦啟動成功，使用者在 Claude Desktop 或 Cursor 裡問「合約 A123 還剩幾天」，客戶端就會呼叫 server 的 `get_contract_info` 工具、把結果交給 LLM、生成回答。

JSON schema 驗證：守住工具輸入的第一道關卡

MCP 規範用 JSON schema 描述工具輸入，但 schema 只在客戶端讀取時生效，server 端仍可能收到不符合的參數（攻擊者或程式 bug 都有可能）。建議在 server 內部加上 schema 驗證，把不合法的請求擋在工具執行之前。我們用 Python 內建的 `jsonschema` 套件示範這個機制。

from jsonschema import validate, ValidationError

CONTRACT_SCHEMA = {
    "type": "object",
    "properties": {"contract_id": {"type": "string"}},
    "required": ["contract_id"],
}

def validate_input(arguments: dict) -> tuple[bool, str]:
    """驗證工具輸入是否符合 schema。"""
    try:
        validate(instance=arguments, schema=CONTRACT_SCHEMA)
        return True, ""
    except ValidationError as e:
        return False, str(e.message)

print(validate_input({"contract_id": "A123"}))
# 輸出：(True, '')
print(validate_input({"id": "A123"}))
# 輸出：(False, "'contract_id' is a required property")

這段程式定義了 `CONTRACT_SCHEMA` 並用 `validate()` 檢查工具輸入。第一個範例符合 schema，回傳 `(True, '')`；第二個範例缺少 `contract_id` 欄位，回傳錯誤訊息。在 production MCP server 中，這個驗證應該在 `call_tool()` 函式的開頭就做，把不合法的請求擋下、避免進入實際業務邏輯。

錯誤處理：工具失敗時的回應

MCP server 的工具可能因為各種原因失敗：合約編號不存在、資料庫連線逾時、權限不足。良好的 server 應該把錯誤包裝成結構化回應，而不是直接拋出例外給客戶端。我們擴充昨天的 `call_tool()` 加入錯誤處理：

def safe_call_tool(name: str, arguments: dict) -> list[TextContent]:
    """呼叫工具，失敗時回傳結構化錯誤。"""
    ok, err = validate_input(arguments)
    if not ok:
        return [TextContent(type="text", text=json.dumps({"error": err}))]
    if name == "get_contract_info":
        info = CONTRACT_DB.get(arguments["contract_id"])
        if info is None:
            return [TextContent(type="text", text=json.dumps({"error": "查無此合約"}))]
        return [TextContent(type="text", text=json.dumps(info))]
    return [TextContent(type="text", text=json.dumps({"error": "未知工具"}))]

import json
print(safe_call_tool("get_contract_info", {"contract_id": "Z999"}))
# 輸出：[TextContent(type='text', text='{"error": "查無此合約"}')]

這段程式把昨天的 `call_tool()` 改成 `safe_call_tool()`，先做 schema 驗證再做實際查詢。當合約不存在時，回傳結構化的錯誤 JSON 而不是拋出例外；客戶端可以把這個錯誤訊息交給 LLM，讓模型決定下一步怎麼處理。實務上常見的延伸是把錯誤碼分級（輸入錯誤、資源缺失、伺服器錯誤），讓客戶端可以根據錯誤碼採取不同動作。

逾時控制：避免 server 卡住拖垮客戶端

MCP server 啟動後會在背景執行，如果工具內部卡住（例如資料庫查詢逾時），整個客戶端都會跟著卡住。建議在 server 端加上逾時控制，把長時間未回應的工具呼叫主動中斷。我們用 Python 的 `asyncio.wait_for()` 示範非同步逾時機制。

import asyncio

async def slow_lookup(contract_id: str) -> dict:
    """模擬一個可能逾時的查詢。"""
    await asyncio.sleep(2.0)
    return CONTRACT_DB.get(contract_id, {"error": "查無"})

async def safe_lookup(contract_id: str, timeout: float = 1.5) -> dict:
    """查詢合約，逾時則回傳錯誤。"""
    try:
        return await asyncio.wait_for(slow_lookup(contract_id), timeout=timeout)
    except asyncio.TimeoutError:
        return {"error": "查詢逾時"}

result = asyncio.run(safe_lookup("A123"))
print(result)
# 輸出（實際會略有不同）：{'customer': '碩網資訊', 'expire': '2025-12-31'}

這段程式用 `asyncio.wait_for()` 把查詢包在 1.5 秒逾時內，正常情況下 `slow_lookup` 會在 2 秒內回傳結果（這裡為了展示逾時把延遲設為 2 秒）。如果實際環境查詢超過逾時門檻，回傳錯誤訊息而不是無限等待。實務上逾時門檻要依工具特性調整：對 LLM 推論設 30 秒、對資料庫查詢設 5 秒、對檔案讀取設 2 秒，過短會誤殺、過長會拖累客戶端。

常見錯誤與踩雷

第一個常見踩雷是「stdio 設定檔的指令找不到」。`command: python` 在某些環境會找不到 Python，請改用絕對路徑（例如 `/usr/bin/python3` 或 `C:\Python312\python.exe`）。Mac 使用者可以加 "command": "python3"；Windows 使用者建議用 "command": "py" 並確認 Python Launcher 已安裝。

第二是「Server 啟動後沒有任何 log」。stdio 模式的 stdout 被 MCP 通訊佔用，server 不能用 `print()` 輸出 log，否則會污染通訊協定。請改用 logging 模組輸出到 stderr，這樣 log 才不會跟 MCP 通訊混在一起。

第三是「輸入參數型別不符」。MCP 用 JSON schema 描述參數，但 Python 端拿到的 `arguments` 可能是字串而非數字。`get_contract_info({"contract_id": 123})` 會拿到整數而不是字串，請在 server 內部強制轉型為字串，避免資料庫鍵對應錯誤。

效能與實務提醒

MCP server 的啟動延遲大約 200 至 500 毫秒（Python 子行程的常見延遲），對互動式對話可接受；對高頻自動化的批次任務，建議改用 HTTP 模式並保持連線復用，避免反覆啟動子行程。

對企業部署，多個團隊共用 MCP server 是常見情境。此時建議用 HTTP 模式、把 server 部署在內部網路、固定一個網址與通訊埠，並用反向代理（nginx、Caddy）處理認證與限流。今天的範例為了簡潔用 stdio，企業環境請評估改用 HTTP。

另外，MCP SDK 在 2025 年 3 月仍在活躍開發，介面可能持續演進。建議把 MCP 套件版本鎖定在某個 release（例如 `mcp==0.3.x` 或 `mcp==1.0.x`），並在 CI 上跑回歸測試，避免升級時被 API 變動打到。

另一個延伸考量是 server 的資源限制。MCP 規範允許 server 暴露 resources（被動資料源）與 prompts（預先寫好的提示模板）兩種能力，這在企業內部特別有用：把常見的客服回應範本做成 prompts、把內部文件存成 server resources，讓任何支援 MCP 的客戶端都能直接取用。今天的範例只用 tools，但企業部署請把這兩種能力也規劃進去。

最後，企業級 MCP server 通常會串接認證系統：透過 OAuth token 或 API key 驗證呼叫者身份、記錄呼叫紀錄到 audit log、根據角色限制可呼叫的工具。MCP 規範在 2025 年 3 月前已對認證有基本支援，但實務實作仍依賴各 server 自行設計。

小結

今天從 MCP 的設計目標出發，介紹 host/client/server 三個角色的分工、stdio 與 HTTP 兩種傳輸方式，並實際寫出一個最小的 MCP server。我們把昨天的 `get_contract_info()` 改寫成可被外部 LLM 應用呼叫的工具，跨過了「個人工具」與「團隊工具」之間的門檻。MCP 的概念在 2025 年仍在演進，但「把工具當作獨立 server」的設計理念已經穩定，今天的程式碼會在 Day 35 與 Day 37 繼續被重用。

觀察能力：用 MCP Inspector 除錯

MCP 官方提供了 Inspector 工具，這是一個圖形介面的除錯器，可以列出 server 的所有工具、資源與提示，並手動呼叫工具看回傳結果。在開發階段用 Inspector 比寫測試客戶端更直觀，可以即時看到工具描述、輸入 schema 與回傳內容是否符合預期。Inspector 的啟動指令在 2025 年 3 月前已經穩定，可以用 `npx @modelcontextprotocol/inspector` 啟動一個本地網頁介面，連線到正在執行的 MCP server 做互動式測試。對企業開發團隊來說，這個工具是 debug 的標配。

結語

MCP 解決了「工具怎麼被多個 LLM 應用共用」的問題，但企業環境更常見的場景是「多個 LLM 應用一起合作完成一件任務」。明天（Day 35）我們會進入多 Agent 協作的世界：兩個以上的 LLM 互相傳遞訊息、各自負責一段任務、彼此檢查結果。今天的 MCP server 會以「合約 Agent」的身分被多 Agent 框架呼叫，敬請期待。

延伸資源

  • Anthropic MCP 官方公告（2024-11-25）：https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
  • MCP 官方網站與規格（2024–2025）：https://modelcontextprotocol.io/
  • MCP Python SDK（GitHub，2024–2025）：https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
  • Claude Desktop MCP 整合文件（2025）：https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/mcp
  • 社群 MCP server 清單（2025）：https://github.com/modelcontextprotocol/servers
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