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第08章：MCP 模型上下文协议(下)

news 2026/7/2 14:21:04

适合读者：已阅读 MCP 基础篇，理解 Host/Client/Server 三层架构，希望深入掌握工具 Schema 设计和 LangChain 集成实战的开发者。
阅读目标：读完本文，你将能独立设计复杂嵌套 Schema、理解 MCP→LangChain 适配器原理，并构建完整的 MCP Agent。
配套代码：/08_mcp/02_mcp_with_langchain.py（适配器、Agent 核心代码以及create_order嵌套参数示例均已包含在此文件中，可直接运行）

前期回顾
第01章：从零开始调用 LLM-入门 Qwen 大模型 API
第02章：Prompt 工程 —— 用语言精准指挥 AI
第03章：LCEL 链式调用——让 AI 任务像流水线一样运转
第04章：AI Tools 工具调用 —— 让 AI 伸出"手"与世界交互
第05章：AI Agent 智能体 —— 让 AI 自主决策，循环解决问题
第06章：AI RAG 检索增强生成 — 从零到生产（上）
第06章：AI RAG 向量库选型与生产实践
第07章（上）：LangGraph 工作流 —— 为什么需要它，以及如何入门
第07章（下）：LangGraph 工作流进阶 —— 检查点、人工介入与多 Agent 协作
第08章：MCP 模型上下文协议(上)

0. 前置知识快速回顾

在基础篇中，我们掌握了：MCP 是 AI 工具领域的"USB 接口"标准（JSON-RPC 2.0 通信），解决了 N×M 适配问题；核心架构是 Host/Client/Server 三层，提供 Tools/Resources/Prompts 三大组件；工具用 JSON Schema 描述接口，服务器注册工具并处理调用请求。

本文聚焦进阶实战，重点覆盖以下三块：

🔑工具 Schema 设计：从简单参数到深度嵌套对象/数组（以电商订单为例）
🔑适配器原理：json_schema_to_pydantic和mcp_tool_to_langchain逐行解析
🔑完整 Agent 构建：消息循环、工具路由、ToolMessage 反馈机制

1. 工具参数 Schema 从简单到复杂

MCP 工具的inputSchema遵循 JSON Schema 标准。理解如何从简单到复杂地设计 Schema，是开发高质量 MCP 工具的基础。

1.1 简单参数：基础类型

最常见的场景：工具只需要几个基础类型参数（字符串、整数、布尔值）。

来看get_weather工具的定义：

{"name":"get_weather","description":"获取指定城市的当前天气信息","inputSchema":{"type":"object","properties":{"city":{"type":"string","description":"城市名称，如北京、上海、广州",},"unit":{"type":"string","description":"温度单位：celsius（摄氏度）或 fahrenheit（华氏度）","enum":["celsius","fahrenheit"],"default":"celsius",},},"required":["city"],# ← 只有 city 是必填},}

几个关键点：

字段	作用
`type: "string"`	参数是字符串类型
`description`	LLM 通过这段描述理解参数含义，写清楚非常重要
`enum`	限定参数的合法取值范围，防止 LLM 乱填
`default`	可选参数的默认值
`required`	列表中没有的字段是可选的

对应的处理函数签名与 Schema 完全对应：

def_get_weather_impl(city:str,unit:str="celsius")->str:weather_data={"北京":{"condition":"晴天","temp":22,"humidity":45},"上海":{"condition":"多云","temp":26,"humidity":70},"广州":{"condition":"小雨","temp":28,"humidity":85},"成都":{"condition":"阴天","temp":20,"humidity":75},}forkey,datainweather_data.items():ifkeyincityorcityinkey:temp=data["temp"]ifunit=="fahrenheit":temp=temp*9/5+32unit_str="°F"else:unit_str="°C"returnf"{key}:{data['condition']},{temp}{unit_str}, 湿度{data['humidity']}%"returnf"未找到{city}的天气数据"

📌规律：required中的字段 → Python 函数必填参数；不在required中的字段 → Python 函数有默认值的参数。

1.2 中等复杂：可选参数与默认值

search_news展示了带有默认值的可选整数参数：

{"name":"search_news","description":"搜索最新的新闻和资讯","inputSchema":{"type":"object","properties":{"query":{"type":"string","description":"搜索关键词",},"limit":{"type":"integer","description":"返回条数，默认3","default":3,# ← Schema 中声明默认值},},"required":["query"],# ← limit 不在 required 里，是可选参数},}

对应实现函数：

def_search_news_impl(query:str,limit:int=3)->str:news_db={"人工智能":["GPT-5 预计将在2025年发布，性能大幅提升","国内大模型竞争加剧，百炼、文心、豆包激烈角逐","AI 辅助编程工具日益普及，提升开发效率50%",],"python":["Python 3.13 正式发布，引入自由线程模式","Python 连续第5年成为最受欢迎编程语言",],}results=[]query_lower=query.lower()forkey,news_listinnews_db.items():ifkeyinquery_lowerorquery_lowerinkey:results.extend(news_list[:limit])breakifnotresults:results=[f"关于'{query}'的最新资讯暂无数据"]return"\n".join(f"{i+1}.{news}"fori,newsinenumerate