这是一个非常深入的问题，触及了现代 AI 助手（如 Cursor）的“代理”（Agentic）架构核心。

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@playwright/mcp"
      ],
      "env": {
        "PLAYWRIGHT_BROWSERS_PATH": "0"
      }
    },
    "Sequential thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    },

提供的 mcpServers JSON 片段是 Cursor 后端的配置文件，它告诉 Cursor 如何启动和管理外部的、专门的“工具”服务器。

MCP 代表 Model Context Protocol（模型上下文协议）。这些不是模型本身，而是模型可以调用的专业工具。

简而言之：主模型（如 Gemini/GPT-4）是“大脑”，而 MCP 服务器是“专业的手脚”（如 Playwright 是“浏览器的手”，Sequential thinking 是“逻辑的手”）。 它们通过一个高度结构化的“工具调用”流程进行交互。

---

详细步骤：MCP 与模型的交互流程

以下是当您发出一个需要 playwright 的请求时，所发生的完整步骤：

阶段一：模型决策（大脑的“思考”）

1. 用户提问： 您向 Cursor 提问，例如：“请访问 example.com 并告诉我页面标题。”
2. 后端增强： Cursor 后端接收到您的问题。它不会将您的问题直接发送给 playwright。相反，它会将您的问题与一个巨大的系统提示（System Prompt，就像我们之前翻译的那些）合并。
3. 工具呈递： 这个系统提示中包含了模型（例如 Gemini 或 GPT-4）所有可用工具的文本描述，其中会有一个工具类似于 run_playwright_test(url)。
4. 模型决策： 主 AI 模型（Gemini）分析您的请求（“访问…并告诉我标题”）和它可用的工具列表。它判断出，要完成这个任务，它必须调用 run_playwright_test 工具。
5. 生成工具调用： 模型的输出不是给您的答案，而是一个结构化的工具调用请求（例如 XML 或 JSON 格式），类似于：

   <tool_call>
     <recipient_name>playwright</recipient_name>
     <parameters>
       <url>example.com</url>
       <task>"Get page title"</task>
     </parameters>
   </tool_call>
   

阶段二：后端执行（中枢神经系统的“调度”）

6. 后端拦截： Cursor 后端拦截了这个工具调用请求。它不会把这个 XML 显示给您。
7. 查找配置： 后端在自己的配置（您提供的 mcpServers.json）中查找 playwright。
8. 启动 MCP 服务器： 后端看到了这个配置：

   "playwright": {
     "command": "npx",
     "args": ["-y", "@playwright/mcp"],
     ...
   }
   

   如果这个 MCP 服务器尚未运行，Cursor 后端会在本地或云端执行这个命令 (npx -y @playwright/mcp) 来启动一个专门的 Playwright 服务器。
9. 任务委托： Cursor 后端将第 5 步中模型生成的参数（url: "example.com"）通过 MCP 协议发送给这个刚刚启动的 playwright 服务器。

阶段三：MCP 服务器工作（“手脚”的执行）

10. 执行任务： @playwright/mcp 这个服务器接收到指令，它才是实际运行 Playwright 脚本、启动浏览器、访问网页、抓取标题的进程。
11. 返回结果： playwright 服务器完成任务后，将结果（例如 {"title": "Example Domain"}）打包，通过 MCP 协议发回给 Cursor 后端。

阶段四：模型总结（大脑的“响应”）

12. 结果格式化： Cursor 后端接收到 playwright 的原始结果，并将其格式化为工具结果（Tool Result）的 XML，然后再次发送给主 AI 模型：

    <tool_result>
      <recipient_name>playwright</recipient_name>
      <status>success</status>
      <content>{"title": "Example Domain"}</content>
    </tool_result>
    

13. 模型总结： 主 AI 模型（Gemini）现在接收到了这个“工具结果”。它读取这个结果，并将其翻译成一句通顺的、人类可读的回复。
14. 最终答案： 模型生成最终答案（例如：“我访问了该网站，页面标题是‘Example Domain’。”），Cursor 后端最后将这句话显示给您。

---

交互流程图

这是一个简化的文本流程图，展示了四个关键角色之间的交互：

   [您 (User)]              [Cursor 后端 (Orchestrator)]           [主 AI 模型 (Gemini/GPT-4)]                [MCP 服务器 (Playwright)]
      |                                |                                   |                                        |
      | 1. "帮我测试 example.com"          |                                   |                                        |
      |----------------------------------->|                                   |                                        |
      |                                | 2. (添加工具列表) "请处理：..."    |                                        |
      |                                |----------------------------------->|                                        |
      |                                |                                   | 3. (思考...)                           |
      |                                |                                   |    (决定调用 playwright)               |
      |                                | 4. <tool_call name="playwright">   |                                        |
      |                                |<-----------------------------------|                                        |
      |                                | 5. (查找 mcpServers.json)           |                                        |
      |                                |    (启动 "npx @playwright/mcp")     |                                        |
      |                                | 6. (发送任务 "example.com")         |                                        |
      |                                |---------------------------------------------------------------------------->|
      |                                |                                   |                                        | 10. (运行 Playwright, 访问网页)
      |                                |                                   |                                        | 11. (返回结果: "Title is Example")
      |                                | 12. (收到结果)                       |<---------------------------------------|
      |                                |<-----------------------------------|                                        |
      |                                | 13. <tool_result content="...">   |                                        |
      |                                |----------------------------------->|                                        |
      |                                |                                   | 14. (思考...)                          |
      |                                |                                   |     (将结果转换为人类语言)             |
      |                                | 15. "我访问了，标题是 'Example'。" |                                        |
      |                                |<-----------------------------------|                                        |
      | 16. (看到最终答案)                  |                                   |                                        |
      |<-----------------------------------|                                   |                                        |

---

首先，我必须澄清一个非常重要的概念，这也是理解整个流程的关键：

模型 (Gemini/GPT) 不 知道什么是 MCP。

• 模型：只知道如何根据系统提示词（System Prompt）中的工具定义，生成“工具调用” (Tool Call) JSON/XML。
• MCP (模型上下文协议)：这不是模型使用的协议，而是**AI 助手后端（Orchestrator，编排器）用来与外部工具服务器（Tool Server）**通信的协议。
• 您提供的 JSON：这是编排器的配置文件，告诉它：“当你需要运行 playwright 这个工具时，你应该通过执行 npx -y @playwright/mcp 这个命令来启动它的 MCP 服务器，然后通过标准输入/输出 (STDIO) 与之通信。”

因此，在 MCP 交互中：

• MCP 客户端 = AI 助手后端 / 编排器 (例如 Cursor 的后端)。
• MCP 服务端 = 您启动的专用工具进程 (例如 npx @playwright/mcp 或我们即将编写的脚本)。

模型是“触发者”，编排器是“客户端”，工具进程是“服务端”。

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MCP 的实现原理 (基于 STDIN/STDOUT)

根据您提供的 command 和 args 配置，这种 MCP 实现不使用 HTTP。它使用标准输入/输出 (STDIO) 进行进程间通信 (IPC)。

• 客户端 (编排器)：
  1. 启动 command + args 指定的子进程。
  2. 通过 stdin（标准输入）向子进程写入 JSON 格式的请求。
  3. 通过 stdout（标准输出）读取子进程返回的 JSON 格式的响应。
• 服务端 (工具)：
  1. 启动后，进入一个无限循环。
  2. 监听 stdin。
  3. 读取一行输入，解析 JSON 请求。
  4. 执行请求描述的任务（例如写文件、运行 playwright）。
  5. 将执行结果格式化为 JSON，写入 stdout 并刷新 (flush) 输出缓冲区。

---

Python 实现案例

我们将创建一个简单的“文件写入”工具 (file_writer)。

1. MCP 服务端 (mcp_server.py)

这是一个独立的脚本，它会一直运行，等待来自 stdin 的指令。

#!/usr/bin/env python
import sys
import json
import os

# 简单的日志记录（写入 stderr，这样就不会干扰 stdout 的 JSON 响应）
def log(message):
    print(f"[Server Log] {message}", file=sys.stderr, flush=True)

def handle_request(request):
    """处理解析后的 JSON 请求"""
    if request.get("method") == "write_file":
        try:
            params = request.get("params", {})
            path = params.get("path")
            content = params.get("content")
            
            if not path or content is None:
                raise ValueError("缺少 'path' 或 'content' 参数")
                
            # 确保目录存在
            os.makedirs(os.path.dirname(path), exist_ok=True)
            
            # 执行工具的核心任务
            with open(path, 'w', encoding='utf-8') as f:
                f.write(content)
            
            log(f"文件已写入: {path}")
            
            # 返回成功的 JSON-RPC 响应
            return {
                "jsonrpc": "2.0",
                "id": request.get("id"),
                "result": {"status": "success", "path": path}
            }
        except Exception as e:
            log(f"错误: {e}")
            return {
                "jsonrpc": "2.0",
                "id": request.get("id"),
                "error": {"code": -1, "message": str(e)}
            }
    else:
        return {
            "jsonrpc": "2.0",
            "id": request.get("id"),
            "error": {"code": -2, "message": "不支持的方法"}
        }

def main():
    """MCP 服务端主循环"""
    log("MCP 服务端已启动，等待 stdin...")
    while True:
        try:
            # 1. 从 stdin 读取一行指令
            line = sys.stdin.readline()
            
            # 如果 stdin 关闭，退出循环
            if not line:
                log("Stdin 关闭，正在退出。")
                break
                
            log(f"收到原始请求: {line.strip()}")
            
            # 2. 解析 JSON 请求
            request = json.loads(line)
            
            # 3. 处理请求
            response = handle_request(request)
            
            # 4. 将 JSON 响应写入 stdout
            response_json = json.dumps(response)
            print(response_json, flush=True) # flush=True 是必须的！
            
        except json.JSONDecodeError:
            log("JSON 解析错误")
            print(json.dumps({
                "jsonrpc": "2.0", 
                "error": {"code": -3, "message": "无效的 JSON"}
            }), flush=True)
        except Exception as e:
            log(f"发生意外错误: {e}")
            break

if __name__ == "__main__":
    main()

2. MCP 客户端 (orchestrator.py)

这是模拟 AI 助手后端的脚本。它会启动 mcp_server.py 并向其发送任务。

import subprocess
import json
import time

# 1. 模拟 AI 模型生成的 "工具调用"
model_tool_call = {
    "tool_name": "file_writer",
    "parameters": {
        "path": "./test_output/demo.txt",
        "content": "Hello from the MCP server!"
    }
}

# 2. (编排器) 将模型调用转换为 MCP (JSON-RPC) 请求
# 我们自定义的协议：方法名是 "write_file"，参数是 "path" 和 "content"
mcp_request = {
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "write_file",
    "params": model_tool_call["parameters"]
}

print(f"[Client] 准备启动 MCP 服务端...")
print(f"[Client] 模拟的模型工具调用: {model_tool_call}")

# 3. 启动 MCP 服务端子进程（就像 mcpServers.json 中的配置一样）
# bufsize=1 表示行缓冲
# text=True (或 universal_newlines=True) 确保 stdin/stdout 是文本模式
proc = subprocess.Popen(
    ['python', 'mcp_server.py'],
    stdin=subprocess.PIPE,
    stdout=subprocess.PIPE,
    stderr=subprocess.PIPE, # 捕获日志
    text=True,
    bufsize=1 
)

print(f"[Client] 服务端已启动 (PID: {proc.pid})")

try:
    # 4. (客户端) 将 JSON 请求写入服务端的 stdin
    request_json = json.dumps(mcp_request)
    print(f"[Client] -> 发送请求到 STDIN: {request_json}")
    proc.stdin.write(request_json + '\n') # 必须有换行符
    proc.stdin.flush() # 必须刷新

    # 5. (客户端) 从服务端的 stdout 读取响应
    print("[Client] <- 等待来自 STDOUT 的响应...")
    response_json = proc.stdout.readline()
    
    if not response_json:
        print("[Client] 错误: 未从服务端收到响应。")
    else:
        print(f"[Client] <- 收到原始响应: {response_json.strip()}")
        response = json.loads(response_json)
        print(f"[Client] 解析后的响应: {response}")

    # 6. (编排器) 将 MCP 响应转换为 "工具结果" 以便发回给模型
    if "result" in response:
        model_tool_result = {
            "tool_name": "file_writer",
            "status": "success",
            "content": response["result"]
        }
    else:
        model_tool_result = {
            "tool_name": "file_writer",
            "status": "error",
            "content": response.get("error")
        }
        
    print(f"[Client] 准备发回给模型的工具结果: {model_tool_result}")

finally:
    # 7. 清理
    print("[Client] 正在终止服务端进程...")
    proc.stdin.close()
    proc.stdout.close()
    proc.terminate()
    proc.wait(timeout=2)
    print(f"[Client] 服务端日志:\n{proc.stderr.read()}")
    print("[Client] 流程结束。")

如何运行：

1. 保存 mcp_server.py 和 orchestrator.py。
2. 在终端中只运行 python orchestrator.py。

---

PHP 实现案例

我们将使用 PHP 实现完全相同的逻辑。

1. MCP 服务端 (mcp_server.php)

#!/usr/bin/env php
<?php

// 日志函数 (写入 stderr)
function log_msg($message) {
    fwrite(STDERR, "[Server Log] " . $message . PHP_EOL);
    fflush(STDERR);
}

// 请求处理函数
function handle_request($request) {
    if (isset($request['method']) && $request['method'] == 'write_file') {
        try {
            $params = $request['params'] ?? [];
            $path = $params['path'] ?? null;
            $content = $params['content'] ?? null;

            if (!$path || $content === null) {
                throw new Exception("缺少 'path' 或 'content' 参数");
            }

            // 确保目录存在
            $dir = dirname($path);
            if (!is_dir($dir)) {
                mkdir($dir, 0777, true);
            }

            // 执行核心任务
            file_put_contents($path, $content);

            log_msg("文件已写入: $path");

            // 返回成功响应
            return [
                "jsonrpc" => "2.0",
                "id" => $request['id'] ?? null,
                "result" => ["status" => "success", "path" => $path]
            ];
        } catch (Exception $e) {
            log_msg("错误: " . $e->getMessage());
            return [
                "jsonrpc" => "2.0",
                "id" => $request['id'] ?? null,
                "error" => ["code" => -1, "message" => $e->getMessage()]
            ];
        }
    } else {
        return [
            "jsonrpc" => "2.0",
            "id" => $request['id'] ?? null,
            "error" => ["code" => -2, "message" => "不支持的方法"]
        ];
    }
}

// --- 服务端主循环 ---
log_msg("MCP 服务端已启动，等待 stdin...");

// 打开标准输入流
$stdin = fopen('php://stdin', 'r');

while (true) {
    // 1. 从 stdin 读取一行
    $line = fgets($stdin);

    if ($line === false) {
        log_msg("Stdin 关闭，正在退出。");
        break; // STDIN 关闭
    }
    
    log_msg("收到原始请求: " . trim($line));

    // 2. 解析 JSON
    $request = json_decode(trim($line), true);

    if (json_last_error() !== JSON_ERROR_NONE) {
        log_msg("JSON 解析错误");
        $response = [
            "jsonrpc" => "2.0",
            "error" => ["code" => -3, "message" => "无效的 JSON"]
        ];
    } else {
        // 3. 处理请求
        $response = handle_request($request);
    }
    
    // 4. 将 JSON 响应写入 stdout
    $response_json = json_encode($response);
    echo $response_json . PHP_EOL; // 必须有换行符
    fflush(STDOUT); // 必须刷新！
}

fclose($stdin);

2. MCP 客户端 (orchestrator.php)

PHP 的进程控制 (proc_open) 比 Python 稍微复杂一些。

<?php

// 1. 模拟 AI 模型生成的 "工具调用"
$model_tool_call = [
    "tool_name" => "file_writer",
    "parameters" => [
        "path" => "./test_output/demo_php.txt",
        "content" => "Hello from the PHP MCP server!"
    ]
];

// 2. (编排器) 转换为 MCP (JSON-RPC) 请求
$mcp_request = [
    "jsonrpc" => "2.0",
    "id" => 2,
    "method" => "write_file",
    "params" => $model_tool_call["parameters"]
];

echo "[Client] 准备启动 MCP 服务端..." . PHP_EOL;
echo "[Client] 模拟的模型工具调用: " . json_encode($model_tool_call) . PHP_EOL;

// 3. 启动 MCP 服务端子进程
$descriptorspec = [
   0 => ["pipe", "r"],  // stdin 是一个客户端可以写入的管道
   1 => ["pipe", "w"],  // stdout 是一个客户端可以读取的管道
   2 => ["pipe", "w"]   // stderr
];

$command = 'php mcp_server.php';
$process = proc_open($command, $descriptorspec, $pipes);

if (!is_resource($process)) {
    die("[Client] 错误: 无法启动服务端进程。" . PHP_EOL);
}

echo "[Client] 服务端已启动..." . PHP_EOL;

// 4. (客户端) 将 JSON 请求写入服务端的 stdin
$request_json = json_encode($mcp_request);
echo "[Client] -> 发送请求到 STDIN: $request_json" . PHP_EOL;
fwrite($pipes[0], $request_json . PHP_EOL); // 必须有换行符
fflush($pipes[0]);

// 5. (客户端) 从服务端的 stdout 读取响应
echo "[Client] <- 等待来自 STDOUT 的响应..." . PHP_EOL;
$response_json = fgets($pipes[1]);

if ($response_json === false) {
    echo "[Client] 错误: 未从服务端收到响应。" . PHP_EOL;
} else {
    echo "[Client] <- 收到原始响应: " . trim($response_json) . PHP_EOL;
    $response = json_decode(trim($response_json), true);
    echo "[Client] 解析后的响应: " . json_encode($response) . PHP_EOL;

    // 6. (编排器) 转换为 "工具结果"
    if (isset($response["result"])) {
        $model_tool_result = [
            "tool_name" => "file_writer",
            "status" => "success",
            "content" => $response["result"]
        ];
    } else {
        $model_tool_result = [
            "tool_name" => "file_writer",
            "status" => "error",
            "content" => $response["error"] ?? null
        ];
    }
    echo "[Client] 准备发回给模型的工具结果: " . json_encode($model_tool_result) . PHP_EOL;
}

// 7. 清理
fclose($pipes[0]);
fclose($pipes[1]);
$stderr_output = stream_get_contents($pipes[2]);
fclose($pipes[2]);

proc_close($process);

echo "[Client] 服务端日志:\n$stderr_output" . PHP_EOL;
echo "[Client] 流程结束。" . PHP_EOL;

如何运行：

1. 保存 mcp_server.php 和 orchestrator.php。
2. 确保 mcp_server.php 是可执行的 (或直接用 php mcp_server.php 调用)。
3. 在终端中只运行 php orchestrator.php。

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它们如何与模型交互（总结流程）

这个流程图展示了所有组件如何协同工作：

1. 用户

   “请帮我把 ‘Hello’ 写入 ‘demo.txt’。”

2. 模型 (Gemini/GPT)

   • (查看系统提示词中的 file_writer 工具定义)
   • (生成工具调用) ->

   {
     "tool_name": "file_writer",
     "parameters": { "path": "demo.txt", "content": "Hello" }
   }
   

3. 编排器 (MCP 客户端)

   • (收到模型的工具调用)
   • (查找 mcpServers 配置，找到 file_writer 工具)
   • (执行 python mcp_server.py 启动进程)
   • (将模型调用 翻译 为 MCP/JSON-RPC 请求) ->

   { "id": 1, "method": "write_file", "params": {...} }
   

   • (通过 stdin 将此 JSON 发送给子进程)

4. 工具 (MCP 服务端)

   • (mcp_server.py 从 stdin 读到 JSON)
   • (执行 file_put_contents(...))
   • (通过 stdout 返回 JSON 响应) ->

   { "id": 1, "result": { "status": "success" } }
   

5. 编排器 (MCP 客户端)

   • (从子进程的 stdout 读到 JSON 响应)
   • (将此响应 翻译 为模型可读的 “工具结果”) ->

   {
     "tool_name": "file_writer",
     "status": "success",
     "content": { "status": "success" }
   }
   

   • (将此 “工具结果” 发送给模型)

6. 模型 (Gemini/GPT)

   • (收到 “工具结果”)
   • (生成最终回复) ->

   “好的，文件 ‘demo.txt’ 已成功写入。”

7. 用户

   • (看到最终回复)