随着大语言模型（LLM）从信息生成走向复杂任务执行，**模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）**成为连接模型与工具、服务之间的关键桥梁。MCP架构标准化了智能体调用外部能力的方式，使得模型可以通过协议化调用执行搜索、数据库查询、业务服务等操作。

在实际开发中，我们往往需要为MCP服务提供一套框架化支持，以便快速实现注册工具、暴露API、接入智能体等核心功能。

本文将梳理当前主流的MCP开发框架，按语言生态分类，帮助开发者根据项目需求做出合理选型。

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什么是MCP（Model Context Protocol）

MCP是一种协议规范，用于描述大语言模型在对话上下文中如何请求外部工具、服务或插件执行任务。它类似于“AI的API网关”，标准化了以下内容：

• 工具函数（Tool）的定义与注册
• 调用上下文的格式（如用户请求、模型回复、函数调用）
• 工具的执行接口与输入输出规范
• 调用链路的通信方式（如：HTTP、SSE、STDIO）

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主流 MCP 框架推荐

一、Python生态

1. FastMCP

• 简介：轻量且标准的MCP实现，基于FastAPI构建。
• 优势：

• 支持SSE（Server-Sent Events），适配OpenAI等模型的连续响应能力
• 内置工具注册与执行路由管理
• 支持OpenAPI自动接口文档生成

• 适用场景：

• 快速原型验证
• LangChain等Python智能体框架集成

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2. FastAPI-MCP

• 简介：为现有FastAPI项目提供自动MCP接入能力的扩展库。
• 优势：

• 零配置接入
• 自动将路由转换为MCP tool规范
• 保留原生Swagger文档

• 适用场景：

• 快速为已有服务集成智能体调用能力

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3. ArchGuide MCP Server

• 简介：聚焦于架构设计与合规性的MCP服务平台。
• 优势：

• 面向企业架构治理
• 提供智能分析、规范审查、知识图谱管理等服务

• 适用场景：

• AI+架构审查工具
• 大型企业内控治理流程

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二、Java生态

1. Spring AI MCP Server

• 简介：由Spring团队支持的企业级MCP实现，兼容多个通信协议。
• 优势：

• 支持WebMVC / WebFlux / STDIO 三种启动方式
• 可作为智能体的工具服务，也可作为工具调用者
• 与Spring AI生态无缝集成

• 适用场景：

• 微服务环境下的AI调用中枢
• 需要高并发的Java项目

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2. SolonMCP

• 简介：适用于低版本Java系统的MCP框架，基于Solon框架构建。
• 优势：

• 更小体积、更少依赖
• 支持嵌入SpringBoot应用

• 适用场景：

• 历史Java系统改造
• 对Spring不依赖的项目

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三、Go生态

目前Go生态中原生支持MCP的框架较少，但可以使用以下方案：

1. Go-MCP

• 基于 gin 或 fiber 构建 MCP 风格的服务端。
• 手动定义tool schema并暴露HTTP接口。
• 可通过与LangChainJS或OpenAI API结合实现模型调用。

2. 自研 + OpenAPI + SSE 支持

• 使用 go-swagger + eventsource 库模拟工具注册与推送能力。
• 适合底层工程要求较高的企业或团队。

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框架选型建议

随着AI系统逐步走向任务化、工具化，MCP已成为智能体应用中的重要标准接口。无论是小型个人项目，还是大型企业架构，合理选择MCP框架可以大大提升接入效率与系统稳定性。

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• 大模型 AI 能干什么？
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• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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