.NET MCP 文档

MCP 概述

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 推出的一种开放协议，类似 AI 的 USB-C 扩展坞，用于在大模型和数据源之间建立安全的通信（授权），让 AI 应用能够安全地访问和操作本地或远程数据，例如操作本地文件、浏览器和 Web 服务。

为了更好地理解 MCP，我们可以用一个简单的类比：如果把 AI 比作电脑主机，那么 MCP 就相当于 USB 协议，而 MCP Server 则类似于各种 USB 设备（如摄像头、麦克风等）。通过实现 MCP Server，我们可以让 AI 轻松连接到各种数据源，大大扩展其功能范围。

MCP 协议的核心价值在于标准化了 AI 模型与外部工具和数据源的交互方式，使开发者能够创建可被多种 AI 应用程序使用的工具和服务。这种标准化的接口极大地简化了 AI 应用的开发过程，并提高了工具和服务的可重用性。

MCP 的主要特点

  • 标准化的工具调用接口

  • 安全的双向通信

  • 支持多种传输方式（stdio、SSE、WebSocket 等）

  • 丰富的数据类型支持

  • 与主流 LLM 的无缝集成

  • 跨平台和跨语言支持

MCP 服务器

MCP 服务器是实现 MCP 协议的服务端，负责注册和提供工具，处理客户端的工具调用请求，并返回结果。服务器可以使用多种传输方式与客户端通信，如标准输入输出、SSE 或 WebSocket。

MCP 客户端

MCP 客户端是实现 MCP 协议的客户端，负责连接到 MCP 服务器，获取可用工具列表，调用工具，并处理返回结果。客户端通常与 LLM 集成，使 LLM 能够使用 MCP 工具。

.NET MCP 实现项目对比

在 .NET 生态系统中，目前有几个主要的 MCP 实现项目，它们各有特点。以下是这些项目的对比分析：

官方 C# SDK：csharp-sdk

这是 Model Context Protocol（MCP）官方提供的 C# SDK，为 MCP 服务器和客户端提供简单易用的接口，主要由微软维护。该项目已经成为 MCP 社区的官方 SDK 项目，最近发布了 0.1.0-preview 版本。

GitHub 仓库： 

https://github.com/modelcontextprotocol/csharp-sdk

MCPSharp

MCPSharp 是一个 .NET 库，旨在帮助开发者构建 Model Context Protocol（MCP）服务器和客户端。它提供了创建 MCP 合规的工具和函数、连接现有 MCP 服务器、将 .NET 方法暴露为 MCP 端点、处理 MCP 协议细节和 JSON-RPC 通信等功能。

特点：

  • 与 Microsoft.Extensions.AI 集成

  • Semantic Kernel 支持

  • 动态工具注册

  • 工具变更通知

  • 复杂对象参数支持

  • 错误处理

  • 易用的基于属性的 API

  • 内置 JSON-RPC 支持

  • 自动参数验证和类型转换

GitHub 仓库： 

https://github.com/afrise/MCPSharp

mcpdotnet

mcpdotnet 是一个 .NET 实现的模型上下文协议（MCP），使 .NET 应用程序能够与 MCP 客户端和服务器进行交互。该项目已经进入归档状态，相关的开发工作都集中到了官方的 csharp-sdk。

特点：

  • 支持多种 MCP 功能

  • 遵循规范的实现

  • 提供全面的日志支持

  • 兼容 .NET 8.0 及以上版本

GitHub 仓库： 

https://github.com/PederHP/mcpdotnet

ModelContextProtocol.NET

ModelContextProtocol.NET 是一个 C# SDK，实现了模型上下文协议（MCP）。

特点：

  • 标准输入输出通信

  • 工具集成框架

  • 原生 AOT 兼容

  • 计算器演示实现

  • 开发中功能：WebSocket 支持、资源管理和提示系统

GitHub仓库：

https://github.com/salty-flower/ModelContextProtocol.NET

服务器端实现

基本结构

使用官方的 C# SDK (csharp-sdk) 实现 MCP 服务器的基本结构如下：

这段代码展示了如何创建一个基本的 MCP 服务器，它使用标准输入输出（stdio）作为传输方式，并自动注册当前程序集中的所有工具。

关键组件说明：
  • AddMcpServer()

     - 向依赖注入容器添加 MCP 服务器服务

  • WithStdioServerTransport()

     - 配置服务器使用标准输入输出作为传输方式

  • WithToolsFromAssembly()

     - 自动注册当前程序集中的所有 MCP 工具

工具注册与实现

在 MCP 服务器中，工具是通过特性（Attribute）来注册的。下面是一个简单的工具实现示例：

[McpServerToolType]
public static class EchoTool
{[McpServerTool, Description("Echoes the message back to the client.")]public static string Echo(string message) => $"hello {message}";
}

更复杂的工具可以使用依赖注入和服务器交互：

在 QuickstartWeatherServer 示例中，我们可以看到更实际的工具实现：

[McpServerToolType]
public static class WeatherTools
{[McpServerTool, Description("Get weather alerts for a US state.")]public static async Task GetAlerts(HttpClient client,[Description("The US state to get alerts for.")] string state){var jsonElement = await client.GetFromJsonAsync($"/alerts/active/area/{state}");var alerts = jsonElement.GetProperty("features").EnumerateArray();if (!alerts.Any()){return "No active alerts for this state.";}return string.Join("\n-\n", alerts.Select(alert =>{JsonElement properties = alert.GetProperty("properties");return $"""Event: {properties.GetProperty("event").GetString()}""";}));}
}

工具注册特性说明：
  • [McpServerToolType]

     - 标记一个类包含 MCP 工具

  • [McpServerTool]

     - 标记一个方法作为 MCP 工具

  • [Description]

     - 提供工具和参数的描述信息

服务配置

MCP 服务器的配置主要通过 .NET 的依赖注入系统完成。以下是一个配置 HttpClient 的示例：

builder.Services.AddSingleton(_ =>
{var client = new HttpClient() { BaseAddress = new Uri("https://api.weather.gov") };client.DefaultRequestHeaders.UserAgent.Add(new ProductInfoHeaderValue("weather-tool", "1.0"));return client;
});

​​​​

高级配置选项：

  • 自定义传输方式：除了标准的 stdio 传输方式，还可以配置 SSE 或 WebSocket 传输

  • 工具过滤：可以选择性地注册特定的工具，而不是注册所有工具

  • 中间件：可以添加自定义中间件来处理请求和响应

  • 错误处理：可以配置全局错误处理策略

  • 日志记录：可以配置详细的日志记录选项

客户端实现

连接到 MCP 服务器

使用官方的 C# SDK 连接到 MCP 服务器的基本代码如下：​​​​​​​

var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(new()
{Id = "demo-server",Name = "Demo Server",TransportType = TransportTypes.StdIo,TransportOptions = new(){["command"] = command,["arguments"] = arguments,}
});

这段代码创建了一个 MCP 客户端，并连接到指定的服务器。TransportType 指定了通信方式（这里是标准输入输出），TransportOptions 提供了额外的配置选项。

支持的传输类型：
  • TransportTypes.Stdio

     - 使用标准输入输出进行通信

  • TransportTypes.Sse

     - 使用服务器发送事件 (SSE) 进行通信

  • TransportTypes.WebSocket

     - 使用 WebSocket 进行通信

工具调用

连接到服务器后，客户端可以列出可用的工具并调用它们：​​​​​​​

var tools = await mcpClient.ListToolsAsync();
foreach (var tool in tools)
{Console.WriteLine($"Connected to server with tools: {tool.Name}");
}
// 调用工具示例
var result = await mcpClient.CallToolAsync("echo",new Dictionary() { ["message"] = "Hello MCP!" },CancellationToken.None);
// 输出结果
Console.WriteLine(result.Content.First(c => c.Type == "text").Text);

​​​​​​​

工具调用参数说明：
  • toolName

     - 要调用的工具名称

  • parameters

     - 工具参数字典，键为参数名，值为参数值

  • cancellationToken

     - 取消令牌，用于取消操作

结果处理：

工具调用结果包含一个 Content 集合，每个内容项都有一个 Type 和一个 Text。常见的内容类型包括：

  • text

     - 纯文本内容

  • application/json

     - JSON 格式的内容

  • image/*

     - 图像内容（如 image/png、image/jpeg 等）

与 Claude 模型集成

MCP 客户端可以与 Claude 等 AI 模型集成，使模型能够使用 MCP 工具：​​​​​​​

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-20240229",Tools = [.. tools]
};
// 使用 Claude 模型处理用户查询
await foreach (var message in anthropicClient.GetStreamingResponseAsync(query, options))
{Console.Write(message);
}

集成步骤说明：

  1. 创建 Anthropic 客户端并配置 API 密钥

  2. 启用函数调用功能

  3. 创建聊天选项，包括模型 ID、最大输出令牌数和工具列表

  4. 使用流式响应 API 处理用户查询

  5. 处理模型返回的消息，包括工具调用和文本响应

Cursor 配置与集成

MCP Server 添加步骤

在 Cursor 中配置 MCP Server 的步骤如下：

  1. 导航至 Cursor Settings > Features> MCP

  2. 点击+ Add New MCP Server按钮

  3. 在配置窗口中：

    • 选择传输类型

    • 配置服务器信息

  4. 完成添加后，服务器将显示在 MCP 服务器列表中

  5. 如需更新工具列表，可能需要手动点击刷新按钮

Cursor MCP 服务器配置界面示例

图片

传输类型配置

Cursor 支持两种主要的传输类型：

stdio

用于标准输入输出通信，适用于本地运行的 MCP 服务器。

配置方式：输入可执行命令
示例：

npx -y @smithery/cli@latest run @mzxrai/mcp-webresearch --config "{}"
sse

用于服务器发送事件通信，适用于远程 MCP 服务器。

配置方式：输入服务器 URL
示例：

https://example.com/mcp

工具使用方法

在 Cursor 的 Composer 中使用 MCP 工具时，你可以：

  • 让 Composer Agent 自动选择合适的工具

  • 明确指定使用特定工具

  • 查看工具调用的详细信息

  • 对工具调用进行管理：

    • 检查调用参数

    • 决定是否批准调用

    • 查看调用结果

工具使用示例：

用户： 搜索关键词 cursor mcp server，列出 Top 5 热度的关键词

Claude： 我将使用 Web Search 工具来搜索这些关键词。​​​​​​​

工具调用：Web Search参数：{"query": "cursor mcp server"}

Claude： 根据搜索结果，关于 "cursor mcp server" 的 Top 5 热度关键词是：

  1. Model Context Protocol (MCP) Integration

  2. Custom MCP Server Development

  3. MCP Server Templates

  4. Database Integration

  5. Desktop Application Integration

最佳实践与示例

服务器端最佳实践

  • 使用依赖注入：

    利用 .NET 的依赖注入系统管理服务和工具的依赖关系。

  • 适当的错误处理：

    确保工具实现中包含适当的错误处理逻辑。

  • 详细的工具描述：

    使用Description特性为工具和参数提供清晰的描述。

  • 模块化设计：

    将不同功能的工具分组到不同的类中。

客户端最佳实践

  • 异步操作：

    使用异步方法处理 MCP 客户端的所有操作。

  • 资源管理：

    确保适当释放客户端资源。

  • 错误处理：

    实现适当的错误处理逻辑，处理服务器连接和工具调用中可能出现的问题。

  • 用户体验：

    提供清晰的用户反馈，特别是在工具调用过程中。

集成示例

以下是一个将 MCP 客户端与 Claude 模型集成的完整示例：​​​​​​​

using Anthropic.SDK;
using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using ModelContextProtocol.Client;
using ModelContextProtocol.Protocol.Transport;
using System.ComponentModel;
var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);
builder.Configuration.AddEnvironmentVariables().AddUserSecrets();
var (command, arguments) = GetCommandAndArguments(args);
await using var mcpClient = await McpClientFactory.CreateAsync(new()
{Id = "demo-server",Name = "Demo Server",TransportType = TransportTypes.StdIo,TransportOptions = new(){["command"] = command,["arguments"] = arguments,}
});
var tools = await mcpClient.ListToolsAsync();
foreach (var tool in tools)
{Console.WriteLine($"Connected to server with tools: {tool.Name}");
}
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-20240229",Tools = [.. tools]
};
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.WriteLine("MCP Client Started!");
Console.ResetColor();
PromptForInput();
while(Console.ReadLine() is string query && !("exit".Equals(query, StringComparison.OrdinalIgnoreCase)))
{if (string.IsNullOrWhiteSpace(query)){PromptForInput();continue;}await foreach (var message in anthropicClient.GetStreamingResponseAsync(query, options)){Console.Write(message);}Console.WriteLine();PromptForInput();
}
static void PromptForInput()
{// 提示用户输入
}
static (string, string) GetCommandAndArguments(string[] args)
{// 解析命令行参数
}

这个示例展示了如何创建 MCP 客户端，连接到服务器，获取可用工具，并将这些工具与 Claude 模型集成，使模型能够使用这些工具来响应用户查询。

结论

本文档详细介绍了 .NET 使用 MCP 的相关内容，包括服务器端实现、客户端实现以及 Cursor 集成配置等方面。通过使用 MCP，开发者可以创建强大的工具和服务，使 AI 模型能够安全地访问和操作各种数据源。

随着 MCP 生态系统的不断发展，我们可以期待更多的功能和改进。官方的 C# SDK 提供了一个稳定的基础，使 .NET 开发者能够轻松地实现 MCP 服务器和客户端。

我们鼓励开发者探索 MCP 的各种可能性，创建创新的工具和服务，并为 MCP 社区做出贡献。

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