本文簡單介紹了下什么是MCP，然后又通過簡單的示例演示了MCP是如何工作的，示例并不那么嚴(yán)謹(jǐn)，僅供理解思路。

〇、前言

從 2020 年到 2025 年，AI 在多個維度實(shí)現(xiàn)了跨越式發(fā)展。

從 ChatGPT 到 DeepSeek 等大型語言模型（LLM），以及多模態(tài)融合，從一開始的文本到后續(xù)的圖片、文檔、視頻，還有輔助編程等等，都在說明 AI 不是“未來趨勢”，而是正在重塑開發(fā)方式的“當(dāng)下現(xiàn)實(shí)”。

因此多接觸一些 AI 方面的知識，變的很有必要。

那么本文將就 MCP 這一塊，先做下簡單介紹 MCP 是什么，然后通過簡單的示例，來看下怎么用。

一、MCP 簡介

1.1 什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol：模型上下文協(xié)議）是由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的開源協(xié)議，旨在為【大型語言模型（Large Language Model：LLM）】與【外部數(shù)據(jù)源、工具和服務(wù)】提供標(biāo)準(zhǔn)化、安全的雙向通信接口。

MCP 可以將 AI 模型與外部世界的連接簡化為“即插即用”的接口，類似 USB-C 的通用性，避免為每個工具單獨(dú)定制集成方案。

它可以通過統(tǒng)一協(xié)議，實(shí)現(xiàn) AI 模型與數(shù)據(jù)庫、API、文件系統(tǒng)等的無縫協(xié)作，解決傳統(tǒng)“碎片化集成”的痛點(diǎn)。

四大優(yōu)勢：

• 標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization）

MCP 遵循統(tǒng)一的技術(shù)規(guī)范和接口定義，確保不同系統(tǒng)、組件或服務(wù)之間的兼容性。標(biāo)準(zhǔn)化可以帶來的好處：

降低集成成本：通過定義清晰的數(shù)據(jù)格式（如JSON Schema、Protobuf）、API規(guī)范（如OpenAPI）和通信協(xié)議（如REST、gRPC），MCP使得異構(gòu)系統(tǒng)能夠快速對接。
提升可維護(hù)性：標(biāo)準(zhǔn)化的接口和日志格式便于監(jiān)控、調(diào)試和團(tuán)隊(duì)協(xié)作。
促進(jìn)生態(tài)發(fā)展：第三方開發(fā)者可基于標(biāo)準(zhǔn)快速開發(fā)插件或擴(kuò)展，形成豐富的工具鏈。
類比技術(shù)：類似HTTP/REST在Web服務(wù)中的角色，或Kubernetes的CRD（自定義資源定義）標(biāo)準(zhǔn)。

• 安全性（Security）

MCP 內(nèi)置多層次安全機(jī)制，保障數(shù)據(jù)傳輸、存儲和訪問控制的安全。好處如下：

端到端加密：支持TLS/SSL等加密傳輸，防止數(shù)據(jù)泄露。
身份認(rèn)證與授權(quán)：集成OAuth2、JWT、RBAC（基于角色的訪問控制）等機(jī)制，確保只有合法用戶和系統(tǒng)可訪問資源。
審計(jì)與合規(guī)：記錄操作日志，滿足GDPR、等保等法規(guī)要求。
防御常見攻擊：如防重放攻擊、DDoS緩解、輸入驗(yàn)證等。
應(yīng)用場景：適用于金融、醫(yī)療等對數(shù)據(jù)隱私要求高的行業(yè)。

• 靈活性（Flexibility）

MCP 支持多種部署模式、可擴(kuò)展架構(gòu)和動態(tài)配置，適應(yīng)不同業(yè)務(wù)需求。好處如下：

模塊化設(shè)計(jì)：功能組件可插拔，用戶可根據(jù)需要啟用或替換模塊。
支持多語言/多框架：提供 SDK 或 API 支持 Python、Java、Go 等多種語言，便于現(xiàn)有系統(tǒng)集成。
動態(tài)配置與熱更新：無需重啟服務(wù)即可調(diào)整參數(shù)或升級功能。
適應(yīng)不同規(guī)模：從小型應(yīng)用到大規(guī)模分布式系統(tǒng)均可部署。
類比架構(gòu)：類似于微服務(wù)網(wǎng)關(guān)（如Istio）或消息中間件（如Kafka）的靈活集成能力。

• 跨平臺（Cross-Platform）

MCP 可在不同操作系統(tǒng)、硬件架構(gòu)和云環(huán)境中運(yùn)行。

操作系統(tǒng)兼容：支持 Windows、Linux、macOS、嵌入式 RTOS 等。
云原生支持：可在 AWS、Azure、阿里云等公有云及私有云環(huán)境中部署，支持容器化（Docker）和編排（k8s）。
邊緣計(jì)算兼容：可在邊緣設(shè)備（如 IoT 網(wǎng)關(guān)）與中心云之間無縫協(xié)同。
統(tǒng)一管理界面：無論底層平臺如何，提供一致的管理、監(jiān)控和開發(fā)體驗(yàn)。
技術(shù)基礎(chǔ)：通常基于跨平臺運(yùn)行時（如 Java JVM、.NET Core）或輕量級協(xié)議（如 MQTT、CoAP）。

MCP 通過標(biāo)準(zhǔn)化接口和客戶端-服務(wù)器架構(gòu)，解決了LLM與外部工具集成的難題。它不僅讓 LLM 能夠訪問本地和遠(yuǎn)程資源，還通過動態(tài)上下文管理和安全機(jī)制，提升了AI應(yīng)用的靈活性和可靠性。

隨著MCP 生態(tài)的擴(kuò)展，開發(fā)者可以更高效地構(gòu)建智能應(yīng)用，推動AI技術(shù)的實(shí)際落地。

1.2 核心架構(gòu)：Host-Client-Server

MCP 采用客戶端-服務(wù)器架構(gòu)（Client-Server Architecture），由以下三類組件構(gòu)成：

• MCP Host（主機(jī)）

它是發(fā)起請求的 AI 應(yīng)用程序，例如聊天機(jī)器人、AI 驅(qū)動的 IDE（如 Cursor）、Claude Desktop 等。

主要職責(zé)：接收用戶輸入，與 LLM 交互生成指令，并在 LLM 需要調(diào)用外部工具時觸發(fā) MCP 流程。

• MCP Client（客戶端）

也可以叫做“協(xié)議轉(zhuǎn)換層”，作為 MCP Host 與 MCP Server 之間的橋梁。

主要職責(zé)：

與 MCP Server 建立持久連接（如通過 JSON-RPC 2.0 協(xié)議）。
將 LLM 的請求翻譯為 MCP 標(biāo)準(zhǔn)格式，并發(fā)送給 MCP Server。
接收 MCP Server 的響應(yīng)，返回給 MCP Host。

• MCP Server（服務(wù)器）

也可以叫做“功能提供層”，封裝具體的數(shù)據(jù)源或工具的訪問邏輯。

主要職責(zé)：

提供標(biāo)準(zhǔn)化的接口，支持訪問本地資源（如文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫）或遠(yuǎn)程服務(wù)（如 API、SaaS 平臺）。
執(zhí)行具體的工具調(diào)用（如查詢數(shù)據(jù)庫、發(fā)送郵件），并返回結(jié)果。

關(guān)系圖如下：

1.3 MCP 是如何工作的？

MCP 的工作流程大概可以分為如下幾個步驟。

1）建立連接

MCP Client 與 MCP Server 建立通信連接，通常通過以下方式：

本地通信（STDIO）：適用于同一設(shè)備內(nèi)的進(jìn)程間通信（如 AI 助手調(diào)用本地文件）。
遠(yuǎn)程通信（HTTP+SSE）：適用于跨網(wǎng)絡(luò)訪問遠(yuǎn)程服務(wù)（如調(diào)用云 API）。

2）資源發(fā)現(xiàn)

MCP Client 向 MCP Server 查詢可用的工具和數(shù)據(jù)源，獲取其功能描述和接口規(guī)范（如 OpenAPI 文檔）。
示例：AI 助手需要查詢天氣時，MCP Client 會找到支持天氣查詢的 MCP Server，并獲取其 API 參數(shù)。

3）工具調(diào)用

MCP Host（通過 LLM）解析用戶需求，生成調(diào)用外部工具的指令。

MCP Client 將指令轉(zhuǎn)換為 MCP 標(biāo)準(zhǔn)格式（JSON-RPC 2.0），并發(fā)送給 MCP Server。

示例：用戶要求“查詢北京的天氣”，LLM 生成調(diào)用天氣 API 的指令，MCP Client 將其發(fā)送到天氣 MCP Server。

4）數(shù)據(jù)交互

MCP Server 執(zhí)行具體的工具調(diào)用（如訪問數(shù)據(jù)庫、調(diào)用 API），獲取或更新數(shù)據(jù)。

安全機(jī)制：MCP Server 通過權(quán)限控制和沙箱機(jī)制，確保 LLM 只能訪問授權(quán)的資源。

5）結(jié)果返回

MCP Server 將處理結(jié)果返回給 MCP Client。

MCP Client 將結(jié)果轉(zhuǎn)換為 LLM 可理解的格式，并傳遞給 MCP Host。

MCP Host 將結(jié)果呈現(xiàn)給用戶或用于后續(xù)處理。

這過程中涉及到的通信協(xié)議主要有三種：

1）JSON-RPC 2.0 輕量級、跨語言支持，適合遠(yuǎn)程過程調(diào)用（RPC）

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "get_weather",
  "params": {"location": "Beijing"},
  "id": 1
}

2）SSE（Server-Sent Events）支持服務(wù)器向客戶端的流式推送，適合實(shí)時數(shù)據(jù)交互。

應(yīng)用場景：長輪詢天氣更新、實(shí)時日志輸出。

3）STDIO（標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出）適用于本地進(jìn)程間通信，延遲低。

應(yīng)用場景：AI助手讀寫本地文件或調(diào)用本地工具。

二、Windows 環(huán)境，基于 Ollama 和 .net 的簡單示例

2.1 Ollama 的安裝和大模型下載

• 簡介

Ollama 是一個開源的本地大模型運(yùn)行框架，旨在讓開發(fā)者能夠在本地機(jī)器上輕松地運(yùn)行、管理和使用大型語言模型（LLM）。它支持多種主流模型架構(gòu)（如 Llama、Qwen、Mistral、Gemma、Phi 等），提供簡潔的命令行接口（CLI）和 REST API，便于集成到應(yīng)用中。

其核心特點(diǎn)：

本地運(yùn)行：所有模型都在你的設(shè)備上運(yùn)行，保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。
輕量高效：優(yōu)化了模型加載和推理性能，支持 GPU 加速（CUDA、Metal 等）。
簡單易用：通過簡單的 ollama run 命令即可下載并運(yùn)行模型。
跨平臺支持：支持 macOS、Linux 和 Windows。
可定制化：支持自定義模型參數(shù)、創(chuàng)建 Modelfile 定制提示詞、上下文長度等。

• 下載和安裝

官網(wǎng)下載地址：https://ollama.com/download。然后雙擊開始安裝即可。

// 查看是否安裝成功
// 命令行執(zhí)行 -v：
C:\Windows\system32>ollama -v
ollama version is 0.12.0

// 使用 run 命令可以安裝和運(yùn)行指定模型
// 首次運(yùn)行時會自動從 Ollama 的模型庫下載 qwen:7b 模型文件
// 文件約 4-5 GB，具體大小取決于量化版本，需要穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接
C:\Windows\system32>ollama run qwen:7b

// 查看已安裝模型
C:\Windows\system32>ollama list
NAME       ID              SIZE      MODIFIED
qwen:7b    2091ee8c8d8f    4.5 GB    3 days ago

// 運(yùn)行模型
C:\Windows\system32>ollama run qwen:7b
>>> 你是誰？
我是阿里云研發(fā)的大規(guī)模語言模型，我叫通義千問。
>>> Send a message (/? for help)

• 可調(diào)用的 API

Ollama 提供了一組簡潔但功能完整的 RESTful API，用于與本地運(yùn)行的大模型進(jìn)行交互。這些 API 默認(rèn)運(yùn)行在 http://localhost:11434 地址上，支持外部程序調(diào)用，實(shí)現(xiàn)模型推理、管理、生成等功能。

以下是 Ollama 中可供外部調(diào)用的主要 API 接口及特點(diǎn)：

API 地址	方法	主要用途	是否流式	適用場景
/api/generate	POST	單輪文本生成	? 支持	內(nèi)容生成、簡單問答
/api/chat	POST	多輪對話生成	? 支持	聊天機(jī)器人、對話系統(tǒng)
/api/embeddings	POST	文本向量化	? 不支持	RAG、語義搜索
/api/tags	GET	列出模型	?	模型管理前端展示
/api/create	POST	創(chuàng)建自定義模型	?（進(jìn)度流）	模型定制
/api/delete	POST	刪除模型	?	清理資源
/api/show	POST	查看模型詳情	?	調(diào)試、集成配置

2.2 簡單調(diào)用示例（.net 8.0）【完整代碼】【使用舊版的大模型：qwen:7b】

首先安裝包：ModelContextProtocolServer.Sse。如下包簡介：

??

2.2.1 服務(wù)端代碼

注意：博主在嘗試通過屬性：McpServerTool，來自動獲取 tool 列表時沒有成功，因此直接從 Controller 中通過代碼獲取。

// Program.cs
var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);
// Add services to the container.
// 添加 MCP 服務(wù)器服務(wù)
builder.Services.AddMcpServer().WithToolsFromAssembly(); // 自動注冊當(dāng)前程序集中的工具
builder.Services.AddMcpServer().WithHttpTransport();
builder.Services.AddControllers();
builder.Services.AddEndpointsApiExplorer();

var app = builder.Build();
app.UseHttpsRedirection();

app.MapGet("/", () => "MCP Time Server is running!");
app.MapMcp(); // 映射 MCP 端點(diǎn)

app.UseAuthorization();
app.MapControllers();
app.Run();

// TimeTool.cs
using ModelContextProtocol.Server;
using System.ComponentModel;

namespace McpTimeServer.Tools;

[McpServerToolType, Description("Time-related tools")]
public static class TimeTool
{
    [McpServerTool, Description("Get the current time for a city")]
    public static string GetCurrentTime([Description("The name of the city")] string city)
    {
        // 簡化邏輯，直接返回當(dāng)前時間，僅供測試用
        var now = DateTime.Now;
        return @$"{{""result"":""The current time in {city} is {now:HH:mm} on {now:yyyy-MM-dd}.""}}";
    }
}

// McpController.cs
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using ModelContextProtocol.Server;
using System.ComponentModel;
using System.Reflection;
using System.Text.Json;

namespace McpTimeServer;

[ApiController]
[Route("[controller]")]
public class McpController : ControllerBase
{
    private readonly Dictionary<string, ToolInfo> _registeredTools;
    public McpController()
    {
        _registeredTools = DiscoverTools();
    }
    /// <summary>
    /// GET: /mcp/tools - 返回所有可用工具的元數(shù)據(jù)
    /// </summary>
    [HttpGet("tools")]
    public IActionResult GetTools()
    {
        var tools = _registeredTools.Values.Select(t => new
        {
            name = t.Name,
            description = t.Description,
            inputSchema = t.InputSchema
        });
        return Ok(tools);
    }
    /// <summary>
    /// POST: /mcp/invoke - 調(diào)用指定工具
    /// </summary>
    [HttpPost("invoke")]
    public async Task<IActionResult> InvokeTool([FromBody] JsonElement body)
    {
        if (!body.TryGetProperty("name", out var nameElement) || nameElement.ValueKind != JsonValueKind.String)
            return BadRequest(new { error = "Invalid or missing 'name' in request." });
        var toolName = nameElement.GetString()!;
        if (!_registeredTools.TryGetValue(toolName, out var tool))
            return NotFound(new { error = $"Tool '{toolName}' not found." });
        JsonElement js = new JsonElement();
        // 提取 arguments
        var arguments = body.TryGetProperty("arguments", out var args) ? args : js;
        try
        {
            JsonElement actualArguments;
            if (arguments.ValueKind == JsonValueKind.String)
            {
                // 如果是字符串，嘗試解析它為 JSON
                string jsonString = arguments.GetString();
                using JsonDocument innerDoc = JsonDocument.Parse(jsonString);
                actualArguments = innerDoc.RootElement.Clone(); // Clone 以脫離 document 生命周期
            }
            else
            {
                actualArguments = arguments;
            }
            // 綁定參數(shù)并調(diào)用
            var methodArgs = BindArguments(tool.Method, actualArguments);
            var result = tool.Method.Invoke(null, methodArgs); // 靜態(tài)方法，實(shí)例為 null
            return Ok(result ?? "null");
        }
        catch (TargetInvocationException ex)
        {
            return StatusCode(500, new { error = "Tool execution failed.", message = ex.InnerException?.Message });
        }
        catch (Exception ex)
        {
            return StatusCode(500, new { error = "Tool binding failed.", message = ex.Message });
        }
    }
    /// <summary>
    /// 工具列表
    /// </summary>
    /// <returns></returns>
    private Dictionary<string, ToolInfo> DiscoverTools()
    {
        var tools = new Dictionary<string, ToolInfo>();
        var assemblies = AppDomain.CurrentDomain.GetAssemblies();
        foreach (var assembly in assemblies)
        {
            try
            {
                var types = assembly.GetTypes()
                    .Where(t => t.IsDefined(typeof(McpServerToolTypeAttribute), false) && t.IsAbstract && t.IsSealed); // 靜態(tài)類

                foreach (var type in types)
                {
                    var methods = type.GetMethods(BindingFlags.Public | BindingFlags.Static)
                        .Where(m => m.IsDefined(typeof(McpServerToolAttribute), false));
                    foreach (var method in methods)
                    {
                        var attr = method.GetCustomAttribute<McpServerToolAttribute>()!;
                        var description = method.GetCustomAttribute<DescriptionAttribute>()?.Description ?? "No description.";
                        var name = attr.Name ?? method.Name;

                        var inputSchema = GenerateInputSchema(method);

                        tools[name] = new ToolInfo
                        {
                            Name = name,
                            Method = method,
                            Description = description,
                            InputSchema = inputSchema
                        };
                    }
                }
            }
            catch(Exception ex)
            {            }
        }
        return tools;
    }
    private object[] BindArguments(MethodInfo method, JsonElement arguments)
    {
        var parameters = method.GetParameters();
        var args = new object?[parameters.Length];
        for (int i = 0; i < parameters.Length; i++)
        {
            try
            {
                var param = parameters[i];
                string paramName = param.Name==null?"": param.Name.ToLower().ToString();

                if (arguments.TryGetProperty(paramName, out var valueElement))
                {
                    args[i] = valueElement.ValueKind switch
                    {
                        JsonValueKind.String => valueElement.GetString(),
                        JsonValueKind.Number when param.ParameterType == typeof(int) => valueElement.GetInt32(),
                        JsonValueKind.Number when param.ParameterType == typeof(double) => valueElement.GetDouble(),
                        JsonValueKind.True or JsonValueKind.False => valueElement.GetBoolean(),
                        _ => valueElement.GetRawText() // fallback
                    };
                }
                else if (param.HasDefaultValue)
                {
                    args[i] = param.DefaultValue;
                }
                else
                {
                    throw new ArgumentException($"Missing required parameter: {param.Name}");
                }
            }
            catch(Exception ex)
            {            }
        }
        return args;
    }
    private object GenerateInputSchema(MethodInfo method)
    {
        var properties = new Dictionary<string, object>();
        var required = new List<string>();

        foreach (var param in method.GetParameters())
        {
            var paramName = param.Name!.ToLower();
            var description = param.GetCustomAttribute<DescriptionAttribute>()?.Description ?? "";
            properties[paramName] = new
            {
                type = "string", // 簡化：所有參數(shù)視為 string
                description
            };
            if (!param.HasDefaultValue)
                required.Add(paramName);
        }
        return new
        {
            type = "object",
            properties,
            required = required.Count > 0 ? required : (object)Array.Empty<string>()
        };
    }
}
// 工具元數(shù)據(jù)
internal class ToolInfo
{
    public required string Name { get; init; }
    public required MethodInfo Method { get; init; }
    public required string Description { get; init; }
    public required object InputSchema { get; init; }
}
// 請求體
public class InvokeToolRequest
{
    public string? Name { get; set; }
    public JsonElement Arguments { get; set; }
}

2.2.2 客戶端代碼

// Program.cs
using McpClientApp.Models;
using Newtonsoft.Json;
using System;
using System.Net.Http;
using System.Net.Http.Json;
using System.Text;
using System.Text.Json;
using System.Text.Json.Serialization;
using System.Threading.Tasks;

// .NET 8 頂級語句：無需 class/Program/main
Console.WriteLine("MCP Client with Qwen (via Ollama) - .NET 8 - Type 'exit' to quit");

// 創(chuàng)建 HttpClient (生產(chǎn)環(huán)境建議使用 IHttpClientFactory)
using var httpClient = new HttpClient();

while (true)
{
    Console.Write("\nYou: ");
    var userQuestion = Console.ReadLine();
    if (string.IsNullOrWhiteSpace(userQuestion) || userQuestion.ToLower() == "exit")
        break;
    await ProcessQuestionAsync(userQuestion, httpClient);
}

async Task ProcessQuestionAsync(string userQuestion, HttpClient client)
{
    const string ollamaUrl = "http://localhost:11434/api/chat";
    const string mcpServerUrl = "http://localhost:5113";
    // 1. 動態(tài)獲取工具列表并生成提示詞
    var systemPrompt = await GetAvailableToolsAsync(client, mcpServerUrl);
    // 2. 調(diào)用 Ollama (Qwen)
    object[] messages =[
        new { role = "system", content = systemPrompt },
        new { role = "user", content = userQuestion }
    ];
    var ollamaResponse = await CallOllamaAsync("qwen:7b", messages, client, ollamaUrl);
    if (string.IsNullOrEmpty(ollamaResponse))
    {
        Console.WriteLine("Error: No response from Ollama.");
        return;
    }
    Console.WriteLine($"LLM Export: {ollamaResponse}");
    // 3. 嘗試解析為工具調(diào)用
    try
    {
        ollamaResponse = ollamaResponse.Replace("}}}", "}}");
        using var jsonDoc = JsonDocument.Parse(ollamaResponse);
        var root = jsonDoc.RootElement;
        if (root.TryGetProperty("tool", out var toolElement) &&
            root.TryGetProperty("arguments", out var argsElement))
        {
            var toolName = toolElement.GetString();
            var argumentsJson = argsElement.GetRawText(); // 保持原始 JSON 字符串
            Console.WriteLine($"Calling MCP tool: {toolName} with {argumentsJson}");
            // 4. 調(diào)用 MCP 服務(wù)端
            var toolResult = await InvokeMcpToolAsync(toolName, argumentsJson, client, mcpServerUrl);
            // 5. 讓 LLM 生成最終回復(fù)
            object[] finalMessages = [
                new { role = "system", content = "You are a helpful assistant." },
                new { role = "user", content = userQuestion },
                new { role = "assistant", content = ollamaResponse },
                new { role = "tool", content = toolResult } // MCP 工具結(jié)果
            ];
            var finalResponse = await CallOllamaAsync("qwen:7b", finalMessages, client, ollamaUrl);
            Console.WriteLine($"Final Answer（MCP）: {finalResponse}");
            return;
        }
    }
    catch (Exception ex)
    {
        // 不是有效的 JSON，說明是直接回答
    }
    // 直接回答
    Console.WriteLine($"Answer（No MCP）: {ollamaResponse}");
}

// 【調(diào)用 Ollama API】
async Task<string> CallOllamaAsync(string model, object[] messages, HttpClient client, string ollamaUrl)
{
    var payload = new
    {
        model,
        messages,
        stream = false
    };
    var response = await client.PostAsJsonAsync(ollamaUrl, payload);
    response.EnsureSuccessStatusCode();
    var jsonResponse = await response.Content.ReadFromJsonAsync<JsonElement>();
    // ValueKind = Object : "{"model":"qwen:7b","created_at":"2025-09-24T11:53:43.645783Z","message":{"role":"assistant","content":"{\"tool\": \"GetCurrentTime\", \"arguments\": {\"city\": \"London\"}}}"},"done":true,"done_reason":"stop","total_duration":2392332700,"load_duration":47250000,"prompt_eval_count":112,"prompt_eval_duration":176531800,"eval_count":18,"eval_duration":2167583600}"
    return jsonResponse.GetProperty("message").GetProperty("content").ToString().Replace("\n","");
}

// 【調(diào)用 MCP 服務(wù)端工具】
async Task<string> InvokeMcpToolAsync(string toolName, string argumentsJson, HttpClient client, string mcpServerUrl)
{
    var payload = new { name = toolName, argumentsJson };
    var json = System.Text.Json.JsonSerializer.Serialize(payload);
    var content = new StringContent(json, Encoding.UTF8, "application/json");
    var response = await client.PostAsync($"{mcpServerUrl.TrimEnd('/')}/mcp/invoke", content);
    if (!response.IsSuccessStatusCode)
    {
        var error = await response.Content.ReadAsStringAsync();
        throw new Exception($"MCP tool call failed: {error}");
    }
    var jsonResponse = await response.Content.ReadFromJsonAsync<JsonElement>();
    return jsonResponse.TryGetProperty("result", out var result) ? result.GetString()! : "No result returned(Calling MCP).";
}
// 【獲取全部可用的 MCP 工具】
async Task<string> GetAvailableToolsAsync(HttpClient client, string mcpServerUrl)
{
    try
    {
        var response = await client.GetStringAsync($"{mcpServerUrl.TrimEnd('/')}/mcp/tools");
        var tools = System.Text.Json.JsonSerializer.Deserialize<McpTool[]>(response);
        if (tools == null || tools.Length == 0)
            return "No tools available.";
        // 動態(tài)生成工具描述
        var toolDescriptions = string.Join("\n", tools.Select(t =>
        {
            var paramsText = string.Join(",", t.InputSchema.Required);
            //return $"- {t.Name}({paramsText}): {t.Description}";
            //return $"- {t.Name}: {t.Description}";
            return $@"- {t.Name}({paramsText}): {t.Description}
            If you need to use a tool, respond with a JSON object in this exact format:
            {{""tool"": ""{t.Name}"", ""arguments"": {{""{paramsText}"": ""value""}}}}";
        }));
        return @$"""
            You can use these external tools:
            {toolDescriptions}
            Only output the JSON when calling a tool. Otherwise, answer normally.
            """;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        Console.WriteLine($"Warning: Could not fetch tools from MCP server: {ex.Message}");
        return "No external tools available."; // 降級：不啟用工具調(diào)用
    }
}

// Mcptool.cs
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Text.Json.Serialization;
using System.Threading.Tasks;

namespace McpClientApp.Models
{
    // 根對象：工具列表
    public class McpTool
    {
        [JsonPropertyName("name")]
        public string Name { get; set; }

        [JsonPropertyName("description")]
        public string Description { get; set; }

        [JsonPropertyName("inputSchema")]
        public InputSchema InputSchema { get; set; }
    }

    // inputSchema 對象
    public class InputSchema
    {
        [JsonPropertyName("type")]
        public string Type { get; set; } // 通常是 "object"

        [JsonPropertyName("properties")]
        public Dictionary<string, SchemaProperty> Properties { get; set; }

        [JsonPropertyName("required")]
        public string[] Required { get; set; }
    }

    // 屬性定義（如 city）
    public class SchemaProperty
    {
        [JsonPropertyName("type")]
        public string Type { get; set; } // string, number, boolean 等

        [JsonPropertyName("description")]
        public string Description { get; set; }
    }
}

2.2.3 測試結(jié)果

You: 你是誰？
LLM Export: 我是阿里云研發(fā)的一款超大規(guī)模語言模型，我叫通義千問。
Answer（No MCP）: 我是阿里云研發(fā)的一款超大規(guī)模語言模型，我叫通義千問。

You: 現(xiàn)在北京時間是多少？
LLM Export: { "tool": "GetCurrentTime", "arguments": { "city": "北京" } }
Calling MCP tool: GetCurrentTime with { "city": "北京" }
Final Answer（MCP）:  根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)，北京時間是：2023-3-16 15:48:19 但請注意，這可能不是一個準(zhǔn)確的實(shí)時時間，因?yàn)槲以谔幚?請求時的時間可能會有些延遲。建議您通過官方時間服務(wù)或手機(jī)自帶的時間同步功能獲取最精確的時間信息。

注意：針對本示例中使用的大模型"qwen:7b"，輸出并不穩(wěn)定，存在本地時間返回異常情況，僅供理解思路吧。后續(xù)博主還會繼續(xù)測試，逐步優(yōu)化。

2.3 使用新版的千問大模型測試：qwen3:8b【推薦使用】

• 為什么要使用新版的大模型？

對比舊版的大模型，新版的輸出就比較穩(wěn)定了。

另外新版大模型在接口調(diào)用中返回了<think>標(biāo)簽內(nèi)容，標(biāo)識每次都會對指令進(jìn)行分析，所得出的結(jié)果也比較準(zhǔn)確。

You: 現(xiàn)在北京時間是多少？
LLM Export: <think>好的，用戶問現(xiàn)在北京時間是多少。我需要用 GetCurrentTime 工具來獲取。工具的參數(shù)是城市，所以我要指定城 市為北京。然后按照要求返回JSON對象，調(diào)用工具。確保格式正確，不添加其他內(nèi)容。檢查一下參數(shù)是否正確，城市名稱是否準(zhǔn)確。確認(rèn)無誤后生成響應(yīng)。</think>{"tool": "GetCurrentTime", "arguments": {"city": "北京"}}
Calling MCP tool: GetCurrentTime with {"city": "北京"}
Calling MCP toolResult: The current time in  is 13:50 on 2025-09-30.
Final Answer（MCP）: <think>好的，用戶之前問了北京時間，我調(diào)用了GetCurrentTime工具，參數(shù)是北京。現(xiàn)在工具返回了結(jié)果，顯示當(dāng)前時間是2025年9月30日13:50。需要確認(rèn)返回的格式是否正確，有沒有錯誤。用戶可能是在確認(rèn)時間，或者有安排需要知道準(zhǔn)確時間。可能用戶所在時區(qū)不同，需要明確是北京時間。另外，檢查日期和時間是否正確，確保沒有時區(qū)錯誤。然后用自然的中文回復(fù)用戶，保持簡潔。比如直接告訴用戶當(dāng)前北京時間是13:50，日期是2025年9月30日。不需要額外信息，除非用戶有進(jìn)一步問題。確保回答清晰準(zhǔn)確。</think>當(dāng)前北京時間是2025年9月30日13:50。

其中，最終的輸出為：Final Answer（MCP）:

<think>好的，用戶之前問了北京時間，我調(diào)用了GetCurrentTime工具，參數(shù)是北京。現(xiàn)在工具返回了結(jié)果，顯示當(dāng)前時間是2025年9月30日13:50。需要確認(rèn)返回的格式是否正確，有沒有錯誤。用戶可能是在確認(rèn)時間，或者有安排需要知道準(zhǔn)確時間。可能用戶所在時區(qū)不同，需要明確是北京時間。另外，檢查日期和時間是否正確，確保沒有時區(qū)錯誤。然后用自然的中文回復(fù)用戶，保持簡潔。比如直接告訴用戶當(dāng)前北京時間是13:50，日期是2025年9月30日。不需要額外信息，除非用戶有進(jìn)一步問題。確保回答清晰準(zhǔn)確。</think>當(dāng)前北京時間是2025年9月30日13:50。

前一段為思考過程，后邊為實(shí)際返回的結(jié)果。

• 代碼中要調(diào)整的內(nèi)容

具體的代碼可以查看上一章節(jié)，此處不再贅述，只需調(diào)整其中的兩點(diǎn)：

1）在第三步，得到大模型第一次返回后，解析返回結(jié)果時，要先把思考內(nèi)容剔除，如下：

// 3. 嘗試解析為工具調(diào)用
var res_arr = ollamaResponse.Split("</think>");
using var jsonDoc = JsonDocument.Parse(res_arr[1]);

2）把代碼中的模型版本換成新的：qwen3:8b。

• 在 ollama 中安裝新版大模型

// 在 ollama 中安裝
C:\Users>ollama pull qwen3:8b
// 查看已安裝的大模型
C:\Users>ollama list
NAME                    ID              SIZE      MODIFIED
qwen3:8b                500a1f067a9f    5.2 GB    1 hours ago
qwen:7b                 2091ee8c8d8f    4.5 GB    1 days ago
// 運(yùn)行新版模型嘗試對話
C:\Users>ollama run qwen3:8b
>>> 你是誰？
Thinking...
嗯，用戶問我是誰，這應(yīng)該是一個常見的問題。首先，我需要確認(rèn)用戶是想了解我的基本身份，還是有更深層次的需求。可能用戶剛
接觸這個系統(tǒng)，或者對我的功能不太清楚。

接下來，我應(yīng)該簡要介紹我的身份，比如我是通義千問，由通義實(shí)驗(yàn)室研發(fā)，基于大規(guī)模語言模型。同時，要強(qiáng)調(diào)我的功能，比如回
答問題、創(chuàng)作文字、編程等，這樣用戶能了解我的用途。

還要注意用戶的潛在需求，比如他們可能想知道我是否可靠，或者是否有特定的功能需要使用。這時候可以提到我的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和應(yīng)用
場景，讓用戶更放心。

另外，用戶可能沒有明確說明他們需要什么幫助，所以主動詢問是否需要進(jìn)一步協(xié)助是個好主意。這樣既能提供幫助，又能引導(dǎo)用戶
更具體地表達(dá)需求。

最后，保持回答簡潔明了，避免使用過于專業(yè)的術(shù)語，讓用戶容易理解。同時，保持友好和專業(yè)的語氣，讓用戶感到舒適和信任。
...done thinking.

我是通義千問，由通義實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的超大規(guī)模語言模型。我能夠回答問題、創(chuàng)作文字、編程、邏輯推理以及多語言理解等。我的訓(xùn)練
數(shù)據(jù)來自互聯(lián)網(wǎng)上的大量文本，能夠理解和生成多種語言的內(nèi)容。如果你有任何問題或需要幫助，歡迎隨時告訴我！需要我?guī)湍阕鲂?什么嗎？

>>> Send a message (/? for help)

MCP C# 示例參考：http://www.rzrgm.cn/edisontalk/p/-/introduction-to-mcp-csharp-sdk。