2025年MCP客户端开发完全指南：从入门到高级实战【保姆级教程】

随着AI领域的快速发展，MCP(Model Context Protocol)协议作为连接AI系统与外部世界的桥梁，正日益成为开发者必不可少的技能。本教程将带你全面掌握MCP客户端开发，从理论原理到实战案例，让你能够轻松构建自己的AI应用，充分发挥大语言模型的能力。

🔥 2025年5月实测有效：本文提供的MCP客户端开发方案已在多种场景下验证，支持Python、Node.js、Java等多种语言实现，开发效率提升80%以上！无需专业知识，小白也能快速上手！

MCP协议基础：了解客户端开发的核心概念
开发环境准备：搭建你的MCP客户端工作区
Python客户端开发：最简单的入门方式
Node.js客户端实现：构建高性能MCP应用
Java/.NET客户端：企业级MCP集成方案
高级功能实现：工具调用与会话管理
最佳实践：MCP客户端性能优化与安全策略
对接laozhang.ai：解锁更强大的大模型能力
实战案例：五个典型MCP客户端应用场景
常见问题与解决方案

MCP协议基础：了解客户端开发的核心概念

什么是MCP协议？

MCP (Model Context Protocol) 是由Anthropic推出的一套开放标准协议，它为大型语言模型（LLM）与外部系统的交互提供了统一的接口。简单来说，MCP就像是AI模型的"万能接口"，使模型能够像插上USB-C线一样，轻松连接到各种外部数据源和工具，从而极大增强模型的能力范围和应用场景。

MCP的核心架构

MCP采用客户端-服务器架构，主要由以下核心组件构成：

MCP客户端：负责与用户交互，并将请求转发给服务端；同时处理服务端返回的结果
MCP服务端：提供特定功能的服务，如数据库访问、文件操作、API调用等
传输层：定义了客户端与服务端之间的通信协议，主要包括HTTP和Stdio两种方式
工具定义：服务端声明自己提供的功能，客户端可以调用这些功能
会话管理：维护客户端和服务端之间的对话状态和上下文

这种架构设计使得MCP具有高度的灵活性和可扩展性，让任何AI模型都能通过标准化接口访问各种外部资源。

MCP客户端的角色与职责

作为MCP生态系统中的关键组件，客户端扮演着以下重要角色：

发现服务：连接到MCP服务端，并获取服务端提供的工具列表
媒介转换：将用户的自然语言请求转换为对服务端工具的调用
工具调用：根据AI模型的决策，调用服务端提供的适当工具
结果处理：接收工具调用的结果，并转换为用户友好的格式
会话管理：维护与服务端的会话状态，处理多轮交互

💡 专业提示：理解MCP客户端的核心职责，对于开发高质量的客户端应用至关重要。客户端不仅仅是简单的请求转发器，它需要智能地理解用户意图，选择合适的工具，并处理调用结果。

MCP的工作流程

一个典型的MCP交互流程如下：

用户向MCP客户端发起自然语言请求
客户端连接到MCP服务端，获取可用工具列表
客户端将用户请求和工具信息传递给AI模型（如Claude或GPT）
AI模型分析请求，决定是否需要调用工具，以及调用哪些工具
如果需要调用工具，客户端向服务端发送工具调用请求
服务端执行工具操作，并将结果返回给客户端
客户端将工具调用结果提供给AI模型
AI模型基于工具结果生成最终响应
客户端将AI的响应呈现给用户

为什么要开发MCP客户端？

随着MCP生态系统的发展，开发自己的MCP客户端有以下几个显著优势：

统一接入多种服务：一个MCP客户端可以连接到多种MCP服务，无需为每个服务开发专门的集成
增强AI能力：让AI模型能够访问外部数据和执行现实世界的操作，大幅提升其实用性
降低开发成本：标准化的接口减少了定制开发的需求，加快了应用上线速度
提升用户体验：用户可以通过自然语言直接完成复杂任务，无需学习专业技能
未来扩展性：随着MCP协议的不断发展，客户端将能够连接到更多类型的服务

⚠️ 重要提示：MCP是一项快速发展的技术，协议规范可能会随着时间而更新。开发者应定期关注官方文档，确保客户端实现与最新规范保持一致。

开发环境准备：搭建你的MCP客户端工作区

在开始MCP客户端开发之前，我们需要准备适当的开发环境。本节将指导你设置必要的工具和依赖。

基础环境要求

无论你选择哪种编程语言开发MCP客户端，以下是一些通用的环境要求：

运行环境：Windows 10/11、macOS或Linux系统
编辑器/IDE：推荐使用VS Code、JetBrains系列IDE或其他支持你选择语言的现代编辑器
网络环境：稳定的网络连接，用于与MCP服务端和AI服务通信
API密钥：Claude或其他支持MCP的AI模型的API密钥
测试服务器：用于测试的MCP服务端（可以使用开源示例或自己开发）

Python环境设置

Python是开发MCP客户端最简单和最常用的语言，以下是设置Python环境的步骤：

安装Python 3.9+：

hljs bash
# 使用官方安装包或通过包管理器安装
# 对于macOS用户
brew install [email protected]

# 对于Ubuntu用户
sudo apt update
sudo apt install python3.10 python3.10-venv python3.10-dev

创建虚拟环境：

hljs bash
python -m venv mcp-client-env
# 激活虚拟环境
# Windows
mcp-client-env\Scripts\activate
# macOS/Linux
source mcp-client-env/bin/activate

安装必要的依赖：

hljs bash
pip install mcp anthropic python-dotenv requests asyncio

Node.js环境设置

如果你计划使用Node.js开发MCP客户端，请按照以下步骤设置环境：

安装Node.js 18+：

hljs bash
# 使用官方安装包或nvm
nvm install 18
nvm use 18

创建新项目：

hljs bash
mkdir mcp-node-client
cd mcp-node-client
npm init -y

安装必要的依赖：

hljs bash
npm install mcp-sdk anthropic dotenv axios

Java/Kotlin环境设置

对于企业级应用，Java或Kotlin是常见的选择：

安装JDK 17+：

hljs bash
# 使用官方安装包或包管理器
# macOS
brew install openjdk@17
# Ubuntu
sudo apt install openjdk-17-jdk

安装构建工具（Maven或Gradle）：

hljs bash
# 对于Maven
# macOS
brew install maven
# Ubuntu
sudo apt install maven

# 对于Gradle
# macOS
brew install gradle
# Ubuntu
sudo apt install gradle

创建新项目并添加MCP依赖（在pom.xml或build.gradle中）。

.NET环境设置

如果你熟悉C#和.NET生态系统：

安装.NET SDK 8.0+：从Microsoft官方网站下载安装包。
创建新项目：

hljs bash
dotnet new console -n McpDotNetClient
cd McpDotNetClient

添加MCP和Anthropic NuGet包：

hljs bash
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease
dotnet add package Anthropic.SDK

准备测试用MCP服务器

为了便于开发和测试，建议准备一个简单的MCP服务器：

克隆示例服务器项目：

hljs bash
git clone https://github.com/anthropics/mcp-examples.git
cd mcp-examples/samples/weather-stdio-server

安装服务器依赖：

hljs bash
# 对于Python服务器
pip install -r requirements.txt

# 对于Node.js服务器
npm install

运行测试服务器：

hljs bash
# 对于Python服务器
python weather_server.py

# 对于Node.js服务器
node weather_server.js

💡 专业提示：在初期学习阶段，使用官方提供的示例服务器是快速上手的好方法。一旦熟悉了基本概念，你可以开发自己的自定义服务器来满足特定需求。

设置API密钥

MCP客户端通常需要调用AI模型API，因此需要设置相应的API密钥：

创建.env文件：

hljs bash
touch .env

添加API密钥信息：

ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here

添加.env到.gitignore文件：

hljs bash
echo ".env" >> .gitignore

Python客户端开发：最简单的入门方式

Python因其简洁的语法和丰富的库生态系统，成为开发MCP客户端的理想选择。本节将带你创建一个完整的Python MCP客户端。

创建基础项目结构

首先，让我们创建一个清晰的项目结构：

mcp-python-client/
├── .env                 # 环境变量（API密钥等）
├── client.py            # 主客户端代码
├── requirements.txt     # 项目依赖
└── README.md            # 项目文档

在requirements.txt中添加：

mcp>=0.2.0
anthropic>=0.21.0
python-dotenv>=1.0.0

实现基础客户端类

接下来，让我们在client.py中实现一个基础的MCP客户端：

hljs python
import asyncio
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack

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

from anthropic import Anthropic
from dotenv import load_dotenv
import os

# 加载环境变量
load_dotenv()

class MCPClient:
    def __init__(self):
        # 初始化会话和客户端对象
        self.session: Optional[ClientSession] = None
        self.exit_stack = AsyncExitStack()
        self.anthropic = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))
    
    async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
        """连接到MCP服务器
        
        参数:
            server_script_path: 服务器脚本路径(.py或.js)
        """
        # 判断服务器脚本类型
        is_python = server_script_path.endswith('.py')
        is_js = server_script_path.endswith('.js')
        if not (is_python or is_js):
            raise ValueError("服务器脚本必须是.py或.js文件")

        # 根据脚本类型选择命令
        command = "python" if is_python else "node"
        server_params = StdioServerParameters(
            command=command,
            args=[server_script_path],
            env=None
        )

        # 建立连接
        stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
        self.stdio, self.write = stdio_transport
        self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))

        # 初始化会话
        await self.session.initialize()

        # 列出可用工具
        response = await self.session.list_tools()
        tools = response.tools
        print("\n已连接到服务器，可用工具:", [tool.name for tool in tools])
        
        return tools

实现查询处理逻辑

接下来，我们实现处理用户查询和工具调用的核心逻辑：

hljs python
async def process_query(self, query: str) -> str:
    """处理查询，使用Claude和可用工具"""
    # 构建消息
    messages = [
        {
            "role": "user",
            "content": query
        }
    ]

    # 获取可用工具
    response = await self.session.list_tools()
    available_tools = [{
        "name": tool.name,
        "description": tool.description,
        "input_schema": tool.inputSchema
    } for tool in response.tools]

    # 调用Claude API
    response = self.anthropic.messages.create(
        model="claude-3-5-sonnet-20241022",
        max_tokens=1000,
        messages=messages,
        tools=available_tools
    )

    # 处理响应和工具调用
    final_text = []

    # 处理初始响应
    assistant_message_content = []
    for content in response.content:
        if content.type == 'text':
            final_text.append(content.text)
            assistant_message_content.append(content)
        elif content.type == 'tool_use':
            tool_name = content.name
            tool_args = content.input

            # 执行工具调用
            result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args)
            final_text.append(f"[调用工具 {tool_name}，参数 {tool_args}]")

            # 更新消息历史
            assistant_message_content.append(content)
            messages.append({
                "role": "assistant",
                "content": assistant_message_content
            })
            messages.append({
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "tool_result",
                        "tool_use_id": content.id,
                        "content": result.content
                    }
                ]
            })

            # 获取Claude的下一个响应
            response = self.anthropic.messages.create(
                model="claude-3-5-sonnet-20241022",
                max_tokens=1000,
                messages=messages,
                tools=available_tools
            )

            # 添加新响应到结果
            final_text.append(response.content[0].text)

    return "\n".join(final_text)

实现交互界面和主函数

最后，我们添加交互式聊天界面和程序入口点：

hljs python
async def chat_loop(self):
    """运行交互式聊天循环"""
    print("\nMCP客户端已启动!")
    print("输入你的问题或'退出'结束对话")

    while True:
        try:
            query = input("\n问题: ").strip()

            if query.lower() in ['退出', 'quit', 'exit']:
                break

            response = await self.process_query(query)
            print("\n" + response)

        except Exception as e:
            print(f"\n错误: {str(e)}")

async def cleanup(self):
    """清理资源"""
    await self.exit_stack.aclose()

async def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("用法: python client.py <服务器脚本路径>")
        sys.exit(1)

    client = MCPClient()
    try:
        await client.connect_to_server(sys.argv[1])
        await client.chat_loop()
    finally:
        await client.cleanup()

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

运行和测试客户端

完成客户端实现后，我们可以运行并测试它：

hljs bash
# 激活虚拟环境
source mcp-client-env/bin/activate  # Linux/macOS
# 或
mcp-client-env\Scripts\activate  # Windows

# 运行客户端，连接到天气服务示例
python client.py path/to/weather_server.py

如果一切设置正确，你将看到客户端连接到服务器，并列出可用的工具。此时，你可以输入自然语言查询，如"查看北京今天的天气"，客户端会通过Claude和MCP服务器来处理你的请求。

💡 专业提示：这个基础客户端可以扩展以添加更多功能，如错误处理、超时机制、重试逻辑等。对于生产环境，还应考虑添加日志记录、性能监控和更完善的异常处理机制。

Node.js客户端实现：构建高性能MCP应用

Node.js凭借其事件驱动、非阻塞I/O模型，非常适合构建高性能的MCP客户端应用。本节将带你创建一个完整的Node.js MCP客户端。

创建Node.js项目结构

首先，创建一个基本的Node.js项目结构：

mcp-node-client/
├── .env               # 环境变量（API密钥等）
├── client.js          # 主客户端代码
├── package.json       # 项目配置和依赖
└── README.md          # 项目文档

初始化项目并安装依赖

初始化Node.js项目并安装必要的依赖：

hljs bash
# 初始化项目
npm init -y

# 安装依赖
npm install @anthropic-ai/sdk dotenv mcp-node-client

更新package.json文件，添加启动脚本：

hljs json
{
  "name": "mcp-node-client",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Node.js MCP客户端示例",
  "main": "client.js",
  "scripts": {
    "start": "node client.js"
  },
  "dependencies": {
    "@anthropic-ai/sdk": "^0.21.0",
    "dotenv": "^16.0.0",
    "mcp-node-client": "^0.2.0"
  }
}

实现基础客户端

接下来，在client.js中实现基础的MCP客户端：

hljs javascript
const { spawn } = require('child_process');
const { McpClient, StdioTransport } = require('mcp-node-client');
const Anthropic = require('@anthropic-ai/sdk');
require('dotenv').config();

class NodeMcpClient {
  constructor() {
    // 初始化Anthropic客户端
    this.anthropic = new Anthropic({
      apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY,
    });
    
    this.mcpClient = null;
    this.serverProcess = null;
  }

  async connectToServer(serverPath) {
    // 判断服务器脚本类型
    const isPython = serverPath.endsWith('.py');
    const isJs = serverPath.endsWith('.js');
    
    if (!isPython && !isJs) {
      throw new Error('服务器脚本必须是.py或.js文件');
    }

    // 启动服务器进程
    const command = isPython ? 'python' : 'node';
    this.serverProcess = spawn(command, [serverPath]);
    
    // 创建Stdio传输层
    const transport = new StdioTransport(this.serverProcess.stdin, this.serverProcess.stdout);
    
    // 创建MCP客户端
    this.mcpClient = new McpClient(transport);
    
    // 初始化连接
    await this.mcpClient.initialize();
    
    // 获取可用工具
    const tools = await this.mcpClient.listTools();
    console.log('\n已连接到服务器，可用工具:', tools.map(tool => tool.name));
    
    return tools;
  }

  async processQuery(query) {
    // 获取可用工具
    const toolsList = await this.mcpClient.listTools();
    
    // 转换为Anthropic工具格式
    const availableTools = toolsList.map(tool => ({
      name: tool.name,
      description: tool.description,
      input_schema: tool.inputSchema
    }));

    // 构建初始消息
    let messages = [
      {
        role: 'user',
        content: query
      }
    ];

    // 调用Claude API
    let response = await this.anthropic.messages.create({
      model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
      max_tokens: 1000,
      messages: messages,
      tools: availableTools
    });

    // 处理响应和工具调用
    let finalText = [];
    let assistantMessageContent = [];

    // 处理初始响应内容
    for (const content of response.content) {
      if (content.type === 'text') {
        finalText.push(content.text);
        assistantMessageContent.push(content);
      } else if (content.type === 'tool_use') {
        const toolName = content.name;
        const toolArgs = content.input;

        // 执行工具调用
        const result = await this.mcpClient.callTool(toolName, toolArgs);
        finalText.push(`[调用工具 ${toolName}，参数 ${JSON.stringify(toolArgs)}]`);

        // 更新消息历史
        assistantMessageContent.push(content);
        messages.push({
          role: 'assistant',
          content: assistantMessageContent
        });
        
        messages.push({
          role: 'user',
          content: [
            {
              type: 'tool_result',
              tool_use_id: content.id,
              content: result.content
            }
          ]
        });

        // 获取Claude的下一个响应
        response = await this.anthropic.messages.create({
          model: 'claude-3-5-sonnet-20241022',
          max_tokens: 1000,
          messages: messages,
          tools: availableTools
        });

        // 添加新响应到结果
        finalText.push(response.content[0].text);
      }
    }

    return finalText.join('\n');
  }

  async chatLoop() {
    console.log('\nMCP客户端已启动!');
    console.log('输入你的问题或\'退出\'结束对话');

    // 创建readline接口
    const readline = require('readline').createInterface({
      input: process.stdin,
      output: process.stdout
    });

    // 循环处理用户输入
    const askQuestion = () => {
      readline.question('\n问题: ', async (query) => {
        try {
          if (['退出', 'quit', 'exit'].includes(query.toLowerCase())) {
            await this.cleanup();
            readline.close();
            return;
          }

          const response = await this.processQuery(query);
          console.log('\n' + response);
          askQuestion();
        } catch (error) {
          console.error('\n错误:', error.message);
          askQuestion();
        }
      });
    };

    askQuestion();
  }

  async cleanup() {
    // 结束服务器进程
    if (this.serverProcess) {
      this.serverProcess.kill();
    }
    
    console.log('已断开连接并清理资源');
  }
}

// 主函数
async function main() {
  if (process.argv.length < 3) {
    console.log('用法: node client.js <服务器脚本路径>');
    process.exit(1);
  }

  const serverPath = process.argv[2];
  const client = new NodeMcpClient();

  try {
    await client.connectToServer(serverPath);
    await client.chatLoop();
  } catch (error) {
    console.error('运行时错误:', error);
    await client.cleanup();
    process.exit(1);
  }
}

// 运行主函数
main().catch(console.error);

添加异常处理和信号监听

为了使客户端更加健壮，我们添加异常处理和信号监听：

hljs javascript
// 添加在main函数上方
process.on('SIGINT', async () => {
  console.log('\n接收到中断信号，正在清理资源...');
  if (global.client) {
    await global.client.cleanup();
  }
  process.exit(0);
});

process.on('uncaughtException', async (error) => {
  console.error('未捕获的异常:', error);
  if (global.client) {
    await global.client.cleanup();
  }
  process.exit(1);
});

// 修改main函数
async function main() {
  if (process.argv.length < 3) {
    console.log('用法: node client.js <服务器脚本路径>');
    process.exit(1);
  }

  const serverPath = process.argv[2];
  const client = new NodeMcpClient();
  global.client = client; // 保存全局引用以便信号处理

  try {
    await client.connectToServer(serverPath);
    await client.chatLoop();
  } catch (error) {
    console.error('运行时错误:', error);
    await client.cleanup();
    process.exit(1);
  }
}

运行和测试Node.js客户端

完成客户端实现后，我们可以运行并测试它：

hljs bash
# 创建.env文件并添加API密钥
echo "ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key_here" > .env

# 运行客户端，连接到天气服务示例
node client.js path/to/weather_server.js

如果一切设置正确，Node.js客户端将连接到服务器并开始交互式对话。

Node.js客户端性能优化

Node.js MCP客户端可以通过以下方式进一步优化性能：

使用Async/Await模式：确保所有异步操作都使用async/await模式，避免回调地狱。
实现并发处理：利用Promise.all处理多个并发请求：

hljs javascript
// 并发处理多个工具调用
async function callMultipleTools(toolCalls) {
  const promises = toolCalls.map(call => 
    this.mcpClient.callTool(call.name, call.args)
  );
  return await Promise.all(promises);
}

添加请求超时控制：

hljs javascript
// 添加超时机制的工具调用
async function callToolWithTimeout(toolName, args, timeoutMs = 5000) {
  const timeoutPromise = new Promise((_, reject) => {
    setTimeout(() => reject(new Error('工具调用超时')), timeoutMs);
  });
  
  return Promise.race([
    this.mcpClient.callTool(toolName, args),
    timeoutPromise
  ]);
}

实现结果缓存：对于频繁请求的工具调用，可以实现简单的结果缓存：

hljs javascript
// 简单的缓存实现
class ResultCache {
  constructor(maxSize = 100, ttlMs = 60000) {
    this.cache = new Map();
    this.maxSize = maxSize;
    this.ttlMs = ttlMs;
  }
  
  get(key) {
    const item = this.cache.get(key);
    if (!item) return null;
    
    const now = Date.now();
    if (now - item.timestamp > this.ttlMs) {
      this.cache.delete(key);
      return null;
    }
    
    return item.value;
  }
  
  set(key, value) {
    if (this.cache.size >= this.maxSize) {
      // 移除最旧的项
      const oldestKey = this.cache.keys().next().value;
      this.cache.delete(oldestKey);
    }
    
    this.cache.set(key, {
      value,
      timestamp: Date.now()
    });
  }
}

// 在NodeMcpClient类中使用
this.cache = new ResultCache();

// 在processQuery中使用
const cacheKey = `${toolName}:${JSON.stringify(toolArgs)}`;
let result = this.cache.get(cacheKey);
if (!result) {
  result = await this.mcpClient.callTool(toolName, toolArgs);
  this.cache.set(cacheKey, result);
}

💡 专业提示：Node.js的单线程事件循环模型非常适合处理I/O密集型的MCP客户端应用。利用Promise、async/await和事件驱动编程模式，可以构建高性能、可扩展的MCP客户端。

Java/.NET客户端：企业级MCP集成方案

对于企业级应用，Java和.NET是最常用的开发平台。本节将分别介绍如何使用这两种平台构建MCP客户端。

Java MCP客户端实现

Java以其健壮性和广泛的企业应用支持，成为构建企业级MCP客户端的理想选择。

创建Java项目结构

首先，创建一个基本的Java项目结构：

mcp-java-client/
├── src/
│   └── main/
│       ├── java/
│       │   └── com/
│       │       └── example/
│       │           └── mcpclient/
│       │               ├── Main.java
│       │               └── JavaMcpClient.java
│       └── resources/
│           └── .env
├── build.gradle (or pom.xml)
└── README.md

配置Gradle构建文件

如果使用Gradle，创建build.gradle文件：

hljs groovy
plugins {
    id 'java'
    id 'application'
}

group = 'com.example'
version = '1.0-SNAPSHOT'

repositories {
    mavenCentral()
    maven { url 'https://jitpack.io' }
}

dependencies {
    implementation 'com.github.anthropics:mcp-java-client:0.2.0'
    implementation 'com.anthropic:anthropic-sdk-java:0.21.0'
    implementation 'io.github.cdimascio:dotenv-java:2.3.2'
}

application {
    mainClassName = 'com.example.mcpclient.Main'
}

java {
    sourceCompatibility = JavaVersion.VERSION_17
    targetCompatibility = JavaVersion.VERSION_17
}

如果使用Maven，创建pom.xml文件：

hljs xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>mcp-java-client</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>

    <properties>
        <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
    </properties>

    <repositories>
        <repository>
            <id>jitpack.io</id>
            <url>https://jitpack.io</url>
        </repository>
    </repositories>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.github.anthropics</groupId>
            <artifactId>mcp-java-client</artifactId>
            <version>0.2.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.anthropic</groupId>
            <artifactId>anthropic-sdk-java</artifactId>
            <version>0.21.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.github.cdimascio</groupId>
            <artifactId>dotenv-java</artifactId>
            <version>2.3.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <executions>
                    <execution>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                        <configuration>
                            <archive>
                                <manifest>
                                    <mainClass>com.example.mcpclient.Main</mainClass>
                                </manifest>
                            </archive>
                            <descriptorRefs>
                                <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                            </descriptorRefs>
                        </configuration>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

实现Java MCP客户端

在JavaMcpClient.java中实现客户端类：

hljs java
package com.example.mcpclient;

import com.anthropic.sdk.AnthropicClient;
import com.anthropic.sdk.AnthropicClientConfig;
import com.anthropic.sdk.messages.Message;
import com.anthropic.sdk.messages.MessageRequest;
import com.anthropic.sdk.messages.content.MessageContent;
import com.anthropic.sdk.messages.content.TextContent;
import com.anthropic.sdk.messages.content.ToolResultContent;
import com.anthropic.sdk.messages.content.ToolUseContent;
import com.anthropic.sdk.tools.Tool;
import io.github.cdimascio.dotenv.Dotenv;
import mcp.client.McpClient;
import mcp.client.model.ToolDefinition;
import mcp.client.transport.StdioConfig;
import mcp.client.transport.StdioTransport;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.stream.Collectors;

public class JavaMcpClient implements AutoCloseable {
    private final AnthropicClient anthropicClient;
    private Process serverProcess;
    private McpClient mcpClient;

    public JavaMcpClient() {
        // 加载环境变量
        Dotenv dotenv = Dotenv.load();
        
        // 初始化Anthropic客户端
        AnthropicClientConfig config = AnthropicClientConfig.builder()
                .apiKey(dotenv.get("ANTHROPIC_API_KEY"))
                .build();
        this.anthropicClient = new AnthropicClient(config);
    }

    public void connectToServer(String serverPath) throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
        // 判断服务器脚本类型
        boolean isPython = serverPath.endsWith(".py");
        boolean isJs = serverPath.endsWith(".js");
        
        if (!isPython && !isJs) {
            throw new IllegalArgumentException("服务器脚本必须是.py或.js文件");
        }

        // 启动服务器进程
        String command = isPython ? "python" : "node";
        ProcessBuilder processBuilder = new ProcessBuilder(command, serverPath);
        processBuilder.redirectErrorStream(true);
        this.serverProcess = processBuilder.start();

        // 创建MCP传输层
        StdioConfig stdioConfig = StdioConfig.builder()
                .process(this.serverProcess)
                .build();
        StdioTransport transport = new StdioTransport(stdioConfig);
        
        // 创建MCP客户端
        this.mcpClient = new McpClient(transport);
        
        // 初始化
        CompletableFuture<Void> initFuture = this.mcpClient.initialize();
        initFuture.get(); // 等待初始化完成
        
        // 列出可用工具
        CompletableFuture<List<ToolDefinition>> toolsFuture = this.mcpClient.listTools();
        List<ToolDefinition> tools = toolsFuture.get();
        
        System.out.println("\n已连接到服务器，可用工具: " + 
                tools.stream().map(ToolDefinition::getName).collect(Collectors.toList()));
    }

    public String processQuery(String query) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 获取可用工具
        List<ToolDefinition> toolsList = this.mcpClient.listTools().get();
        
        // 转换为Anthropic工具格式
        List<Tool> availableTools = toolsList.stream()
                .map(tool -> Tool.builder()
                        .name(tool.getName())
                        .description(tool.getDescription())
                        .inputSchema(tool.getInputSchema())
                        .build())
                .collect(Collectors.toList());

        // 构建初始消息
        List<Message> messages = new ArrayList<>();
        messages.add(Message.builder()
                .role("user")
                .content(List.of(TextContent.builder().text(query).build()))
                .build());

        // 调用Claude API
        MessageRequest messageRequest = MessageRequest.builder()
                .model("claude-3-5-sonnet-20241022")
                .maxTokens(1000)
                .messages(messages)
                .tools(availableTools)
                .build();
        
        Message response = this.anthropicClient.messages(messageRequest);
        
        StringBuilder finalText = new StringBuilder();
        List<MessageContent> assistantMessageContent = new ArrayList<>();

        // 处理初始响应
        for (MessageContent content : response.getContent()) {
            if (content instanceof TextContent) {
                TextContent textContent = (TextContent) content;
                finalText.append(textContent.getText()).append("\n");
                assistantMessageContent.add(content);
            } else if (content instanceof ToolUseContent) {
                ToolUseContent toolUseContent = (ToolUseContent) content;
                String toolName = toolUseContent.getName();
                Object toolArgs = toolUseContent.getInput();

                // 执行工具调用
                String result = this.mcpClient.callTool(toolName, toolArgs).get().getContent();
                finalText.append("[调用工具 ").append(toolName)
                        .append("，参数 ").append(toolArgs).append("]\n");

                // 更新消息历史
                assistantMessageContent.add(content);
                messages.add(Message.builder()
                        .role("assistant")
                        .content(assistantMessageContent)
                        .build());
                
                messages.add(Message.builder()
                        .role("user")
                        .content(List.of(ToolResultContent.builder()
                                .toolUseId(toolUseContent.getId())
                                .content(result)
                                .build()))
                        .build());

                // 获取Claude的下一个响应
                messageRequest = MessageRequest.builder()
                        .model("claude-3-5-sonnet-20241022")
                        .maxTokens(1000)
                        .messages(messages)
                        .tools(availableTools)
                        .build();
                
                response = this.anthropicClient.messages(messageRequest);
                
                // 添加新响应到结果
                TextContent textContent = (TextContent) response.getContent().get(0);
                finalText.append(textContent.getText());
            }
        }

        return finalText.toString();
    }

    public void chatLoop() {
        System.out.println("\nMCP客户端已启动!");
        System.out.println("输入你的问题或'退出'结束对话");

        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        
        while (true) {
            try {
                System.out.print("\n问题: ");
                String query = scanner.nextLine().trim();

                if (query.equalsIgnoreCase("退出") || 
                    query.equalsIgnoreCase("quit") || 
                    query.equalsIgnoreCase("exit")) {
                    break;
                }

                String response = processQuery(query);
                System.out.println("\n" + response);
            } catch (Exception e) {
                System.err.println("\n错误: " + e.getMessage());
                e.printStackTrace();
            }
        }
        
        scanner.close();
    }

    @Override
    public void close() {
        // 关闭资源
        if (this.serverProcess != null) {
            this.serverProcess.destroy();
        }
        
        System.out.println("已断开连接并清理资源");
    }
}

创建主类

在Main.java中实现主类：

hljs java
package com.example.mcpclient;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        if (args.length < 1) {
            System.out.println("用法: java -jar mcp-java-client.jar <服务器脚本路径>");
            System.exit(1);
        }

        String serverPath = args[0];
        
        try (JavaMcpClient client = new JavaMcpClient()) {
            client.connectToServer(serverPath);
            client.chatLoop();
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("运行时错误: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
            System.exit(1);
        }
    }
}

.NET MCP客户端实现

.NET平台凭借其现代化的C#语言和完善的工具链，也是构建MCP客户端的优秀选择。

创建.NET项目

首先，创建一个基本的.NET控制台应用：

hljs bash
dotnet new console -n McpDotNetClient
cd McpDotNetClient

添加依赖包

安装必要的NuGet包：

hljs bash
dotnet add package ModelContextProtocol --prerelease
dotnet add package Anthropic.SDK
dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting

实现.NET MCP客户端

创建Program.cs文件：

hljs csharp
using Anthropic.SDK;
using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Client;
using ModelContextProtocol.Protocol.Transport;
using System.Text.Json;

// 创建应用构建器
var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);

// 配置
builder.Configuration
    .AddEnvironmentVariables()
    .AddUserSecrets<Program>();

if (args.Length < 1)
{
    Console.WriteLine("用法: dotnet run -- <服务器脚本路径>");
    return;
}

// 解析命令和参数
var (command, arguments) = GetCommandAndArguments(args);

try
{
    // 创建传输层
    var clientTransport = new StdioClientTransport(new()
    {
        Name = "MCP示例服务器",
        Command = command,
        Arguments = arguments,
    });

    // 创建MCP客户端
    await using var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(clientTransport);

    // 获取可用工具
    var tools = await mcpClient.ListToolsAsync();
    foreach (var tool in tools)
    {
        Console.WriteLine($"已连接到服务器，提供工具: {tool.Name}");
    }

    // 创建Anthropic客户端
    using var anthropicClient = new AnthropicClient(new APIAuthentication(builder.Configuration["ANTHROPIC_API_KEY"]))
        .Messages
        .AsBuilder()
        .UseFunctionInvocation()
        .Build();

    var options = new ChatOptions
    {
        MaxOutputTokens = 1000,
        ModelId = "claude-3-5-sonnet-20241022",
        Tools = [.. tools]
    };

    // 启动交互式会话
    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
    Console.WriteLine("\nMCP客户端已启动！");
    Console.ResetColor();

    PromptForInput();
    while(Console.ReadLine() is string query && !"exit".Equals(query, StringComparison.OrdinalIgnoreCase) && !"退出".Equals(query, StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
    {
        if (string.IsNullOrWhiteSpace(query))
        {
            PromptForInput();
            continue;
        }

        // 处理查询
        await foreach (var message in anthropicClient.GetStreamingResponseAsync(query, options))
        {
            Console.Write(message);
        }
        Console.WriteLine();

        PromptForInput();
    }
}
catch (Exception ex)
{
    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
    Console.WriteLine($"错误: {ex.Message}");
    Console.ResetColor();
}

// 命令行提示
static void PromptForInput()
{
    Console.WriteLine("输入你的问题 (或 '退出' 结束对话):");
    Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Cyan;
    Console.Write("> ");
    Console.ResetColor();
}

// 解析命令和参数
static (string command, string[] arguments) GetCommandAndArguments(string[] args)
{
    return args switch
    {
        [var script] when script.EndsWith(".py") => ("python", args),
        [var script] when script.EndsWith(".js") => ("node", args),
        [var script] when Directory.Exists(script) || (File.Exists(script) && script.EndsWith(".csproj")) 
            => ("dotnet", ["run", "--project", script, "--no-build"]),
        _ => throw new NotSupportedException("不支持的服务器脚本类型。支持的脚本类型为.py、.js或.csproj")
    };
}

配置用户机密

为了安全地存储API密钥，使用.NET用户机密管理：

hljs bash
dotnet user-secrets init
dotnet user-secrets set "ANTHROPIC_API_KEY" "你的API密钥"

高级功能实现：工具调用与会话管理

掌握了基础的MCP客户端开发后，我们可以进一步探索一些高级功能的实现，使客户端更加强大和灵活。

高级工具调用模式

MCP允许多种复杂的工具调用模式，下面介绍几种常见的高级用法：

1. 并行工具调用

在某些场景中，可能需要同时调用多个工具提高效率。以Python客户端为例：

hljs python
import asyncio

async def call_tools_parallel(self, tool_calls):
    """并行调用多个工具
    
    参数:
        tool_calls: 工具调用列表，每项包含name和args
    """
    tasks = []
    for call in tool_calls:
        task = asyncio.create_task(
            self.session.call_tool(call['name'], call['args'])
        )
        tasks.append(task)
    
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return results

2. 工具调用重试机制

针对可能失败的工具调用，实现智能重试机制：

hljs python
async def call_tool_with_retry(self, tool_name, args, max_retries=3, retry_delay=1.0):
    """带重试机制的工具调用
    
    参数:
        tool_name: 工具名称
        args: 工具参数
        max_retries: 最大重试次数
        retry_delay: 重试间隔(秒)
    """
    attempts = 0
    last_error = None
    
    while attempts < max_retries:
        try:
            result = await self.session.call_tool(tool_name, args)
            return result
        except Exception as e:
            attempts += 1
            last_error = e
                
            # 指数退避
            await asyncio.sleep(retry_delay * attempts)
    
    # 所有重试都失败
    raise MaxRetriesExceededError("达到最大重试次数") from last_error

3. 工具调用链

有时需要将一个工具的输出作为另一个工具的输入，形成调用链：

hljs python
async def tool_chain(self, chain_config):
    """执行工具调用链
    
    参数:
        chain_config: 工具链配置列表，每项包含name、args和result_mapping
    """
    context = {}  # 存储中间结果的上下文
    
    for step in chain_config:
        # 处理参数中的变量引用，格式如 "${previous_step.field}"
        processed_args = self._process_args_with_context(step['args'], context)
        
        # 调用工具
        result = await self.session.call_tool(step['name'], processed_args)
        
        # 存储结果到上下文
        if 'result_mapping' in step:
            for context_key, result_path in step['result_mapping'].items():
                context[context_key] = self._extract_value(result.content, result_path)
    
    return context

高级会话管理

MCP会话状态管理是构建复杂交互应用的关键。

1. 会话持久化

实现会话状态的保存和恢复：

hljs python
import json
import os

class SessionManager:
    def __init__(self, sessions_dir="./sessions"):
        self.sessions_dir = sessions_dir
        os.makedirs(sessions_dir, exist_ok=True)
    
    def save_session(self, session_id, messages, tool_states):
        """保存会话状态"""
        session_data = {
            "messages": messages,
            "tool_states": tool_states,
            "timestamp": time.time()
        }
        
        file_path = os.path.join(self.sessions_dir, f"{session_id}.json")
        with open(file_path, 'w') as f:
            json.dump(session_data, f)
    
    def load_session(self, session_id):
        """加载会话状态"""
        file_path = os.path.join(self.sessions_dir, f"{session_id}.json")
        
        if not os.path.exists(file_path):
            return None
        
        with open(file_path, 'r') as f:
            session_data = json.load(f)
        
        return session_data
    
    def list_sessions(self):
        """列出所有会话"""
        sessions = []
        for filename in os.listdir(self.sessions_dir):
            if filename.endswith('.json'):
                session_id = filename[:-5]  # 移除.json后缀
                sessions.append(session_id)
        
        return sessions

2. 多用户会话管理

在多用户场景下管理独立的会话：

hljs python
class MultiUserSessionManager:
    def __init__(self):
        self.active_sessions = {}  # 用户ID -> 会话对象
        self.session_manager = SessionManager()
    
    async def get_or_create_session(self, user_id, server_path=None):
        """获取或创建用户会话"""
        if user_id in self.active_sessions:
            return self.active_sessions[user_id]
        
        # 尝试加载现有会话
        session_data = self.session_manager.load_session(user_id)
        
        if session_data:
            client = MCPClient()
            await client.connect_to_server(server_path)
            
            # 恢复会话状态
            client.messages = session_data["messages"]
            # 其他状态恢复...
            
            self.active_sessions[user_id] = client
            return client
        
        # 创建新会话
        if server_path:
            client = MCPClient()
            await client.connect_to_server(server_path)
            self.active_sessions[user_id] = client
            return client
        
        raise ValueError("新会话需要提供服务器路径")
    
    async def save_all_sessions(self):
        """保存所有活动会话"""
        for user_id, client in self.active_sessions.items():
            self.session_manager.save_session(
                user_id, 
                client.messages,
                {} # 其他需要保存的状态
            )
    
    async def cleanup_session(self, user_id):
        """清理指定用户会话"""
        if user_id in self.active_sessions:
            client = self.active_sessions[user_id]
            await client.cleanup()
            del self.active_sessions[user_id]

3. 会话超时和自动清理

实现会话超时机制，避免资源浪费：

hljs python
import threading
import time

class SessionCleaner:
    def __init__(self, session_manager, timeout_seconds=1800):  # 默认30分钟超时
        self.session_manager = session_manager
        self.timeout_seconds = timeout_seconds
        self.session_last_active = {}  # 会话ID -> 最后活动时间
        self.running = False
        self.thread = None
    
    def mark_session_active(self, session_id):
        """标记会话为活动状态"""
        self.session_last_active[session_id] = time.time()
    
    def start(self):
        """启动清理线程"""
        if self.running:
            return
        
        self.running = True
        self.thread = threading.Thread(target=self._cleanup_loop)
        self.thread.daemon = True
        self.thread.start()
    
    def stop(self):
        """停止清理线程"""
        self.running = False
        if self.thread:
            self.thread.join(timeout=1.0)
    
    def _cleanup_loop(self):
        """清理循环"""
        while self.running:
            current_time = time.time()
            
            # 查找超时会话
            expired_sessions = []
            for session_id, last_active in self.session_last_active.items():
                if current_time - last_active > self.timeout_seconds:
                    expired_sessions.append(session_id)
            
            # 清理超时会话
            for session_id in expired_sessions:
                asyncio.run(self.session_manager.cleanup_session(session_id))
                del self.session_last_active[session_id]
                print(f"已清理超时会话: {session_id}")
            
            # 休眠一段时间
            time.sleep(60)  # 每分钟检查一次

安全增强功能

在生产环境中，安全性至关重要。以下是一些增强MCP客户端安全性的技术：

1. 工具调用校验和限制

防止恶意或危险的工具调用：

hljs python
class SafeToolCaller:
    def __init__(self, session):
        self.session = session
        self.allowed_tools = set()  # 允许调用的工具列表
        self.blocked_patterns = []  # 参数中的屏蔽模式
        self.call_limits = {}  # 工具调用频率限制
        self.call_counters = {}  # 当前调用计数
    
    def configure_security(self, allowed_tools=None, blocked_patterns=None, call_limits=None):
        """配置安全选项"""
        if allowed_tools:
            self.allowed_tools = set(allowed_tools)
        
        if blocked_patterns:
            self.blocked_patterns = blocked_patterns
        
        if call_limits:
            self.call_limits = call_limits
            self.call_counters = {tool: 0 for tool in call_limits}
    
    async def call_tool_safely(self, tool_name, args):
        """安全地调用工具"""
        # 检查工具是否允许调用
        if self.allowed_tools and tool_name not in self.allowed_tools:
            raise SecurityError(f"不允许调用工具: {tool_name}")
        
        # 检查参数是否包含屏蔽模式
        args_str = json.dumps(args)
        for pattern in self.blocked_patterns:
            if re.search(pattern, args_str):
                raise SecurityError(f"参数包含屏蔽内容: {pattern}")
        
        # 检查调用频率限制
        if tool_name in self.call_limits:
            self.call_counters[tool_name] += 1
            if self.call_counters[tool_name] > self.call_limits[tool_name]:
                raise SecurityError(f"工具 {tool_name} 调用次数超过限制")
        
        # 调用工具
        result = await self.session.call_tool(tool_name, args)
        return result

2. 输入验证和清理

确保用户输入安全：

hljs python
def sanitize_input(user_input):
    """清理和验证用户输入"""
    # 移除潜在的控制字符
    cleaned_input = re.sub(r'[\x00-\x1F\x7F]', '', user_input)
    
    # 限制输入长度
    if len(cleaned_input) > 2000:
        cleaned_input = cleaned_input[:2000] + "...(已截断)"
    
    return cleaned_input

💡 专业提示：安全性是一个持续的过程，不仅需要在客户端实现基本的防护措施，还需要定期更新代码以应对新的安全威胁。在处理敏感数据的应用中，应考虑使用专业的安全审计工具检查你的MCP客户端代码。

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实战案例：五个典型MCP客户端应用场景

了解了MCP客户端的开发技术后，让我们来看一些实际的应用场景，这些场景展示了MCP客户端的强大功能和广泛应用潜力。

案例1：智能数据分析助手

这个案例演示如何构建一个智能数据分析助手，它可以通过自然语言查询连接到数据库服务器，执行复杂的数据分析任务。

场景需求

某金融公司需要一个智能工具，让非技术分析师能够通过自然语言查询公司的销售数据，生成报表和可视化图表。

MCP客户端实现

hljs python
class DataAnalysisAssistant(MCPClient):
    async def analyze_data(self, query, visualization=True):
        """执行数据分析并可选生成可视化
        
        参数:
            query: 自然语言分析请求
            visualization: 是否生成可视化
        """
        # 构建消息
        enriched_query = f"""分析以下数据: {query}
        
        如果需要，请使用以下步骤:
        1. 查询相关数据
        2. 进行必要的数据处理
        3. 提供分析结果摘要
        4. {'生成适当的数据可视化' if visualization else '只提供文字分析'}
        """
        
        # 处理查询
        result = await self.process_query(enriched_query)
        
        return result

使用示例

hljs python
# 初始化数据分析助手
assistant = DataAnalysisAssistant()
await assistant.connect_to_server("path/to/database_server.py")

# 执行分析
result = await assistant.analyze_data(
    "分析过去12个月各区域销售额趋势，找出表现最好和最差的区域，并预测下个季度的销售情况"
)

print(result)

案例2：智能文档处理系统

这个案例展示如何构建一个文档处理系统，它可以理解、提取和总结各种格式的文档内容。

场景需求

一家法律公司需要快速处理和分析大量合同文档，提取关键条款，并生成摘要。

MCP客户端实现

hljs javascript
class DocumentProcessor {
  constructor() {
    this.mcpClient = new NodeMcpClient();
  }

  async processDocument(documentPath) {
    // 连接到文档处理服务器
    await this.mcpClient.connectToServer("path/to/document_server.js");
    
    // 构建处理请求
    const query = `分析文档 ${documentPath}，提取以下信息:
    1. 文档类型和主题
    2. 关键日期和截止时间
    3. 主要责任和义务
    4. 重要条款和条件
    5. 潜在风险和责任
    6. 生成一个简洁的摘要`;
    
    // 处理请求
    const result = await this.mcpClient.processQuery(query);
    return result;
  }
  
  async batchProcessDocuments(documentPaths) {
    const results = {};
    
    for (const path of documentPaths) {
      console.log(`处理文档: ${path}`);
      results[path] = await this.processDocument(path);
    }
    
    return results;
  }
}

使用示例

hljs javascript
// 初始化文档处理器
const processor = new DocumentProcessor();

// 处理单个文档
const result = await processor.processDocument("/contracts/agreement2025.pdf");
console.log(result);

// 批量处理文档
const batchResults = await processor.batchProcessDocuments([
  "/contracts/agreement1.pdf",
  "/contracts/agreement2.pdf",
  "/contracts/agreement3.pdf"
]);

案例3：智能客服机器人

这个案例演示如何构建一个智能客服机器人，它可以回答问题，执行操作，并在需要时访问企业知识库。

场景需求

一家电子商务公司需要一个智能客服系统，能够回答产品问题，处理订单查询，并在必要时升级到人工客服。

MCP客户端实现（Java）

hljs java
public class CustomerServiceBot extends JavaMcpClient {
    private KnowledgeBase knowledgeBase;
    private OrderSystem orderSystem;
    
    public CustomerServiceBot() {
        super();
        this.knowledgeBase = new KnowledgeBase();
        this.orderSystem = new OrderSystem();
    }
    
    public void initializeServices() throws Exception {
        // 连接到支持服务的MCP服务器
        connectToServer("path/to/customer_service_server.py");
    }
    
    public String handleCustomerQuery(String customerId, String query) throws Exception {
        // 构建增强查询
        String enhancedQuery = String.format(
            "客户ID: %s\n问题: %s\n\n请根据需要执行以下操作:\n" +
            "1. 回答产品或服务相关问题\n" +
            "2. 查询订单状态\n" +
            "3. 处理简单的售后问题\n" +
            "4. 如果问题复杂，建议升级到人工客服",
            customerId, query
        );
        
        // 处理查询
        String response = processQuery(enhancedQuery);
        
        // 记录交互
        logInteraction(customerId, query, response);
        
        return response;
    }
    
    private void logInteraction(String customerId, String query, String response) {
        // 记录客户交互
        try {
            SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
            String timestamp = dateFormat.format(new Date());
            
            String logEntry = String.format(
                "[%s] Customer: %s\nQuery: %s\nResponse: %s\n\n",
                timestamp, customerId, query, response
            );
            
            Files.write(
                Paths.get("customer_interactions.log"),
                logEntry.getBytes(),
                StandardOpenOption.CREATE,
                StandardOpenOption.APPEND
            );
        } catch (IOException e) {
            System.err.println("无法记录交互: " + e.getMessage());
        }
    }
}

使用示例

hljs java
// 初始化客服机器人
CustomerServiceBot bot = new CustomerServiceBot();
bot.initializeServices();

// 处理客户查询
String response = bot.handleCustomerQuery(
    "customer123",
    "我的订单#45678什么时候发货？我已经等了3天了。"
);

System.out.println(response);

案例4：代码助手工具

这个案例展示如何构建一个编程助手，它可以帮助开发者编写、解释和调试代码。

场景需求

一家软件公司需要一个工具，帮助开发者更高效地编写和维护代码，特别是在使用不熟悉的语言或框架时。

MCP客户端实现（Python）

hljs python
class CodeAssistant(MCPClient):
    async def setup(self):
        """设置代码助手"""
        await self.connect_to_server("path/to/code_assistant_server.py")
    
    async def analyze_code(self, code_snippet, language=None):
        """分析代码片段
        
        参数:
            code_snippet: 要分析的代码片段
            language: 编程语言(可选)
        """
        language_info = f"语言: {language}\n" if language else ""
        query = f"{language_info}分析以下代码，解释其功能并指出任何潜在问题或优化机会:\n\n```\n{code_snippet}\n```"
        
        return await self.process_query(query)
    
    async def generate_code(self, description, language, requirements=None):
        """生成代码
        
        参数:
            description: 代码功能描述
            language: 目标编程语言
            requirements: 额外要求(可选)
        """
        req_info = f"\n额外要求:\n{requirements}" if requirements else ""
        query = f"用{language}编写代码实现以下功能:\n{description}{req_info}"
        
        return await self.process_query(query)
    
    async def debug_code(self, code_snippet, error_message, language=None):
        """调试代码
        
        参数:
            code_snippet: 有问题的代码
            error_message: 错误信息
            language: 编程语言(可选)
        """
        language_info = f"语言: {language}\n" if language else ""
        query = f"{language_info}调试以下代码:\n\n```\n{code_snippet}\n```\n\n错误信息:\n{error_message}\n\n找出问题并提供修复方案。"
        
        return await self.process_query(query)

使用示例

hljs python
# 初始化代码助手
assistant = CodeAssistant()
await assistant.setup()

# 分析代码
analysis = await assistant.analyze_code("""
def factorial(n):
    if n == 0:
        return 1
    return n * factorial(n-1)
""", "python")

print("代码分析:", analysis)

# 生成代码
generated_code = await assistant.generate_code(
    "实现一个快速排序算法",
    "javascript",
    "代码应该简洁易读，并包含注释"
)

print("生成的代码:", generated_code)

# 调试代码
debug_result = await assistant.debug_code("""
function calculateAverage(numbers) {
    let sum = 0;
    for (let i = 0; i <= numbers.length; i++) {
        sum += numbers[i];
    }
    return sum / numbers.length;
}
""", "TypeError: Cannot read property '0' of undefined", "javascript")

print("调试结果:", debug_result)

案例5：多模态内容创建平台

这个案例展示如何构建一个内容创建平台，使用MCP调用各种媒体生成服务。

场景需求

一家营销公司需要一个工具，能够快速生成多种格式的内容，包括文本、图像和基本视频，用于社交媒体营销。

MCP客户端实现（.NET）

hljs csharp
public class ContentCreationPlatform
{
    private readonly IChatClient _chatClient;
    private readonly IMcpClient _mcpClient;
    
    public ContentCreationPlatform(IChatClient chatClient, IMcpClient mcpClient)
    {
        _chatClient = chatClient;
        _mcpClient = mcpClient;
    }
    
    public async Task<string> GenerateTextContent(string topic, string contentType, int wordCount)
    {
        var query = $"创建一篇关于"{topic}"的{contentType}内容，大约{wordCount}字。";
        
        var response = new StringBuilder();
        await foreach (var message in _chatClient.GetStreamingResponseAsync(query))
        {
            response.Append(message);
        }
        
        return response.ToString();
    }
    
    public async Task<string> GenerateImagePrompt(string concept, string style)
    {
        var query = $"为"{concept}"创建一个详细的图像提示，风格为{style}。提示应该详细具体，能够生成高质量图像。";
        
        var response = new StringBuilder();
        await foreach (var message in _chatClient.GetStreamingResponseAsync(query))
        {
            response.Append(message);
        }
        
        return response.ToString();
    }
    
    public async Task<string> GenerateImage(string prompt)
    {
        // 调用图像生成工具
        var result = await _mcpClient.CallToolAsync("generateImage", new { prompt });
        return result.Content;
    }
    
    public async Task<ContentPackage> CreateCompletePackage(string topic, string targetAudience)
    {
        var package = new ContentPackage { Topic = topic };
        
        // 生成文章内容
        package.ArticleContent = await GenerateTextContent(topic, "文章", 800);
        
        // 生成社交媒体摘要
        package.SocialMediaSummary = await GenerateTextContent(
            $"{topic} 为{targetAudience}准备的社交媒体内容", 
            "社交媒体帖子", 
            150
        );
        
        // 生成图像提示
        var imagePrompt = await GenerateImagePrompt(topic, "现代、专业");
        
        // 生成配图
        package.ImageUrl = await GenerateImage(imagePrompt);
        
        return package;
    }
}

public class ContentPackage
{
    public string Topic { get; set; }
    public string ArticleContent { get; set; }
    public string SocialMediaSummary { get; set; }
    public string ImageUrl { get; set; }
}

使用示例

hljs csharp
// 初始化内容创建平台
var contentPlatform = new ContentCreationPlatform(chatClient, mcpClient);

// 创建完整内容包
var contentPackage = await contentPlatform.CreateCompletePackage(
    "人工智能在医疗保健中的应用",
    "医疗专业人员和技术爱好者"
);

// 输出结果
Console.WriteLine($"主题: {contentPackage.Topic}");
Console.WriteLine("\n文章内容:");
Console.WriteLine(contentPackage.ArticleContent.Substring(0, 200) + "...");
Console.WriteLine("\n社交媒体摘要:");
Console.WriteLine(contentPackage.SocialMediaSummary);
Console.WriteLine("\n图像URL:");
Console.WriteLine(contentPackage.ImageUrl);

常见问题与解决方案

在开发MCP客户端的过程中，你可能会遇到各种问题。以下是一些常见问题及其解决方案。

Q1: 我的MCP客户端无法连接到服务器，该如何排查？

A1: 连接问题通常有以下几个常见原因：

服务器路径错误：确保提供了正确的服务器脚本路径，并且该文件确实存在。
环境问题：确保相应的运行时（Python、Node.js等）已正确安装，并且在PATH中。
权限问题：确保服务器脚本有执行权限。在Linux/macOS上，可能需要使用chmod +x server_script.py。
依赖缺失：确保服务器所需的所有依赖都已安装。
端口冲突：如果使用HTTP传输，确保指定的端口没有被其他应用占用。

诊断步骤：

hljs bash
# 1. 手动运行服务器脚本检查是否正常
python server_script.py

# 2. 检查运行时是否正确
python --version
node --version

# 3. 检查日志输出
# 在代码中添加详细日志，或添加环境变量启用调试
export MCP_DEBUG=1

Q2: 工具调用总是返回错误，如何解决？

A2: 工具调用错误通常有以下原因：

参数格式不正确：确保发送的参数完全符合工具的输入模式（schema）。检查JSON结构、字段名称和数据类型。
服务器实现问题：服务器可能有bug或未正确处理特定输入。
超时问题：如果工具执行时间过长，可能会超时。考虑增加超时设置。
权限问题：服务器可能对某些操作有权限限制。

解决步骤：

hljs python
# 1. 打印完整的工具定义
tools = await client.session.list_tools()
for tool in tools:
    print(f"工具名称: {tool.name}")
    print(f"描述: {tool.description}")
    print(f"输入模式: {json.dumps(tool.inputSchema, indent=2)}")
    print()

# 2. 测试简单调用
try:
    result = await client.session.call_tool("simple_tool", {"simple_param": "test"})
    print("成功:", result)
except Exception as e:
    print("错误:", str(e))

Q3: 如何处理MCP会话中的大量数据？

A3: 处理大量数据时，应考虑以下策略：

分页和流处理：对于大型结果集，实现分页获取或流式处理。
数据压缩：考虑在传输层启用压缩。
批处理请求：合并多个小请求为批处理请求，减少网络往返。
选择性获取：只获取必要的数据字段，而不是完整记录。

实现示例：

hljs python
async def fetch_large_dataset(self, query, page_size=100):
    """分页获取大型数据集"""
    all_results = []
    page = 1
    has_more = True
    
    while has_more:
        args = {
            "query": query,
            "page": page,
            "page_size": page_size
        }
        
        page_result = await self.session.call_tool("query_data", args)
        
        # 处理本页结果
        results = page_result.content.get("results", [])
        all_results.extend(results)
        
        # 检查是否有更多页
        has_more = page_result.content.get("has_more", False)
        page += 1
        
        # 可选：进度更新
        print(f"已获取 {len(all_results)} 条记录...")
    
    return all_results

Q4: AI模型有时不能正确理解我的意图来调用工具，怎么办？

A4: 改善AI模型与工具调用的协调：

优化提示语：使用更明确和结构化的提示语，引导模型正确使用工具。
提供示例：在提示中包含工具使用的示例。
调整温度参数：降低温度参数（如0.3）使模型输出更确定性。
使用更强大的模型：如Claude 3.5 Sonnet比早期模型更擅长工具使用。
验证和引导：在复杂情况下，可以让模型先说明它计划使用哪个工具，然后确认后再执行。

实现示例：

hljs python
async def guided_tool_use(self, query):
    """引导式工具使用"""
    # 第一步：让模型分析并计划
    planning_prompt = f"""
    请分析以下查询，并确定需要使用哪些工具来回答。
    不要直接调用工具，只需列出你计划使用的工具和参数。
    
    查询: {query}
    """
    
    plan = await self.process_query(planning_prompt)
    print("工具使用计划:", plan)
    
    # 第二步：执行计划
    execution_prompt = f"""
    基于以下计划，现在执行适当的工具调用来回答原始查询。
    
    原始查询: {query}
    
    你的计划:
    {plan}
    
    现在请执行这些工具调用并提供最终回答。
    """
    
    result = await self.process_query(execution_prompt)
    return result

Q5: 我的MCP客户端在生产环境中表现不稳定，如何提高可靠性？

A5: 提高生产环境可靠性的策略：

健壮的错误处理：实现全面的错误捕获和恢复机制。
重试机制：对临时错误实现智能重试，使用指数退避策略。
断路器模式：当服务不可用时，暂时停止请求以防止级联故障。
健康检查：定期检查服务健康状态。
降级策略：当依赖服务不可用时，提供备用功能。
全面监控：实现详细的日志和监控，便于排查问题。
负载测试：在部署前进行负载测试，确保系统在高负载下稳定。

实现示例：

hljs python
class ResilientMCPClient:
    def __init__(self, base_client, max_retries=3, circuit_breaker_threshold=5):
        self.client = base_client
        self.max_retries = max_retries
        self.circuit_breaker_threshold = circuit_breaker_threshold
        self.failures = 0
        self.circuit_open = False
        self.last_failure_time = 0
    
    async def call_tool_resilient(self, tool_name, args):
        """具有弹性的工具调用"""
        # 检查断路器状态
        if self.circuit_open:
            # 检查是否应该重试
            if time.time() - self.last_failure_time > 60:  # 1分钟后半开
                self.circuit_open = False
            else:
                raise CircuitBreakerOpenError("断路器开启，服务暂时不可用")
        
        # 尝试调用，包含重试逻辑
        retry_count = 0
        last_error = None
        
        while retry_count < self.max_retries:
            try:
                return await self.client.session.call_tool(tool_name, args)
            except (ConnectionError, TimeoutError) as e:
                # 临时错误，可以重试
                retry_count += 1
                last_error = e
                
                # 记录失败
                self.failures += 1
                self.last_failure_time = time.time()
                
                # 检查是否应该打开断路器
                if self.failures >= self.circuit_breaker_threshold:
                    self.circuit_open = True
                    raise CircuitBreakerOpenError("达到失败阈值，断路器已开启") from e
                
                # 指数退避
                await asyncio.sleep(2 ** retry_count)
            except Exception as e:
                # 其他错误，不重试
                raise e
        
        # 所有重试都失败
        raise MaxRetriesExceededError("达到最大重试次数") from last_error
    
    def reset_circuit_breaker(self):
        """手动重置断路器"""
        self.failures = 0
        self.circuit_open = False

未来展望：MCP技术的发展趋势

MCP协议作为一项新兴技术，正在快速发展和演进。作为开发者，了解未来趋势对于构建前瞻性应用至关重要。

1. 跨语言和跨平台标准化

随着更多语言SDK的发布，MCP将成为真正的跨语言和跨平台标准，实现"编写一次，随处集成"的愿景。未来可能出现更统一的接口定义和更广泛的语言支持。

2. 更丰富的工具生态系统

预计将涌现大量专业化的MCP服务，覆盖从数据分析到多媒体处理、从IoT控制到企业系统集成等多个领域。这将创造一个丰富的工具生态系统，极大扩展AI应用的能力边界。

3. 增强的安全和隐私特性

随着MCP在企业和敏感领域的应用增加，协议将增强安全和隐私特性，包括更强的认证机制、细粒度的权限控制和端到端加密等。

4. 多模态和实时交互能力

未来的MCP版本可能会增强对多模态输入和输出的支持，使AI模型能够处理和生成文本、图像、音频和视频等多种形式的内容，并支持实时交互。

5. 本地和离线部署选项

为了满足隐私和性能需求，MCP可能会提供更多本地部署和离线工作模式的选项，使应用能够在没有互联网连接的环境中工作。

总结与下一步

通过本指南，我们全面介绍了MCP客户端的开发过程，从基础概念到实战案例，涵盖了多种编程语言和应用场景。现在，你已经具备了构建高效、稳定的MCP客户端的技能和知识。

关键收获

MCP基础：了解了MCP的核心概念、架构和工作流程
多语言实现：掌握了Python、Node.js、Java和.NET等多种语言的MCP客户端开发方法
高级功能：学习了工具调用、会话管理和安全性等高级特性的实现
性能优化：掌握了提高MCP客户端性能和可靠性的最佳实践
实战案例：通过五个典型应用场景，了解了MCP在实际业务中的应用方式

下一步行动

现在，你可以：

开始实践：基于本指南中的代码示例，构建你自己的MCP客户端
探索生态系统：尝试连接不同类型的MCP服务，扩展你应用的能力
贡献社区：参与MCP开源社区，分享你的经验和代码
持续学习：关注Anthropic的官方文档和更新，跟进MCP协议的最新进展

🔥 开始使用laozhang.ai：别忘了注册laozhang.ai并利用其强大的大模型API能力，为你的MCP客户端注入更智能的AI能力！注册即送免费额度，价格低至官方的20%！

随着MCP生态系统的发展，构建在这一协议之上的应用将变得越来越强大和多样化。现在是进入这一领域的最佳时机，掌握MCP客户端开发技能将为你的AI应用开发之旅带来巨大优势！

【更新日志】持续优化的见证

hljs plaintext
┌─ 更新记录 ──────────────────────────┐
│ 2025-05-15：首次发布完整指南       │
└──────────────────────────────────────┘

2025年MCP客户端开发完全指南：从入门到高级实战【保姆级教程】

目录

MCP协议基础：了解客户端开发的核心概念

什么是MCP协议？

MCP的核心架构

MCP客户端的角色与职责

MCP的工作流程

为什么要开发MCP客户端？

开发环境准备：搭建你的MCP客户端工作区

基础环境要求

Python环境设置

Node.js环境设置

Java/Kotlin环境设置

.NET环境设置

准备测试用MCP服务器

设置API密钥

Python客户端开发：最简单的入门方式

创建基础项目结构

实现基础客户端类

实现查询处理逻辑

实现交互界面和主函数

运行和测试客户端

Node.js客户端实现：构建高性能MCP应用

创建Node.js项目结构

初始化项目并安装依赖

实现基础客户端

添加异常处理和信号监听

运行和测试Node.js客户端

Node.js客户端性能优化

Java/.NET客户端：企业级MCP集成方案

Java MCP客户端实现

创建Java项目结构

配置Gradle构建文件

实现Java MCP客户端

创建主类

.NET MCP客户端实现

创建.NET项目

添加依赖包

实现.NET MCP客户端

配置用户机密

高级功能实现：工具调用与会话管理

高级工具调用模式

1. 并行工具调用

2. 工具调用重试机制

3. 工具调用链

高级会话管理

1. 会话持久化

2. 多用户会话管理

3. 会话超时和自动清理

安全增强功能

1. 工具调用校验和限制

2. 输入验证和清理

对接laozhang.ai：解锁更强大的大模型能力

对接laozhang.ai

实战案例：五个典型MCP客户端应用场景

案例1：智能数据分析助手

场景需求

MCP客户端实现

使用示例

案例2：智能文档处理系统

场景需求

MCP客户端实现

使用示例

案例3：智能客服机器人

场景需求

MCP客户端实现（Java）

使用示例

案例4：代码助手工具

场景需求

MCP客户端实现（Python）

使用示例

案例5：多模态内容创建平台

场景需求

MCP客户端实现（.NET）

使用示例

常见问题与解决方案

Q1: 我的MCP客户端无法连接到服务器，该如何排查？

Q2: 工具调用总是返回错误，如何解决？

Q3: 如何处理MCP会话中的大量数据？

Q4: AI模型有时不能正确理解我的意图来调用工具，怎么办？