从零开始开发 MCP Server - 链载Ai

在大型语言模型（LLM）生态快速演进的今天，Model Context Protocol（MCP）作为连接 AI 能力与真实世界的标准化协议，正逐步成为智能体开发的事实标准。该协议通过定义 Resources（静态资源）、Prompts（提示词模板）和 Tools（可执行工具）三大核心能力，让开发者能够以模块化方式为 LLM 扩展文件系统访问、API 集成甚至物联网控制等交互能力。

然而当前 MCP Server 的开发部署仍存在显著痛点：开发者需要手动配置 Python/TypeScript SDK、处理依赖冲突，最终还需自行解决云端的 IaC 部署难题。这种碎片化体验使得从零构建 MCP Server 的成本过高。而通过 Serverless Devs CLI 工具，开发者能够一键拉起 MCP Server 项目，并在开发完成后一键部署到云端，显著缩短开发链路，提升 MCP Server 的开发效率。

本文将带你通过 Serverless Devs CLI 工具，开发并一键部署一个原生 SSE 的示例 MCP Server 到阿里云函数计算（FC），提供自带 LLM 的 Client ，可对部署好的 MCP Server 进行测试。

Serverless Devs^【1】是一个开源开放的 Serverless 开发者平台，致力于为开发者提供强大的工具链体系。通过该平台，开发者可以一键体验多云 Serverless 产品，极速部署 Serverless 项目。Serverless Devs 于 2020 年 10 月 23 日正式开源，并于 2022年进入 CNCF 沙箱，成为首个入选的 Serverless 工具项目，目前项目已经服务于成千上万的开发者和企业用户。

Serverless Devs 包含 CLI 工具，Registry 各类热门 AI 应用模版、实用 AI 工具以及 AI 工作流)，CICD 工具，并与函数计算 FC、FunctionAI 开发平台密切合作，为开发者提供更加便利的 Serverless+AI 服务。

初始化 MCP Server 项目到本地需要借助 Serverless Devs 工具。可依照此文档^【2】进行安装。安装并配置完成后，通过以下指令初始化一个 Hello World MCP Server 项目：

按照提示填入地域，函数名和配置好的 access，即可完成项目的初始化：

项目根目录下的code文件夹即是项目代码的目录，部署时只有这个文件夹里的内容会部署到函数计算 FC 上。打开src/index.ts文件，可以看到 CLI 已经帮你写好了一个简单的、可直接进行部署的Hello World MCP Server：

import{McpServer}from"@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";import{ z }from"zod";importexpressfrom"express";import{SSEServerTransport}from"@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";
// Create a map to store the transport for each sessionconstsessionTransport:Map<string,SSEServerTransport> =newMap();
// Create a new server instance every time a new connection is made to ensure concurrencyconstcreateServer= () => {// Create server instanceconstserver =newMcpServer({ name:"my-mcp-server", version:"1.0.0", });
// Implement your tools here server.tool( "hello_world", "Return string 'hello world!'",  {  // Define input parameters using zod. example:  // prefix: z.string().describe('prefix').optional(),  }, async() => {  console.log("Hello World tool called");  return{   content: [{    type:"text",    text:'hello world!',    }]   }  }, );returnserver;}
constapp =express();
app.get("/sse",async(req, res) => {console.log("SSE connection opened");console.log("Request Headers:", req?.headers);// 按需输出特定属性console.log("Request Query:", req?.query);constserver =createServer(); server.server.onclose=async() => { awaitserver.close();  sessionTransport.delete(transport.sessionId); };consttransport =newSSEServerTransport("/messages", res); sessionTransport.set(transport.sessionId, transport);awaitserver.server.connect(transport);return;});
app.post("/messages",async(req, res) => {constsessionId = req.query.sessionIdasstring;if(!sessionId) {  thrownewError("sessionId query parameter is required"); }consttransport = sessionTransport.get(sessionId);if(transport) { console.log("SSE message received"); console.log("Request Headers:", req?.headers);// 按需输出特定属性 console.log("Request Query:", req?.query); console.log("Request Body:", req?.body); awaittransport.handlePostMessage(req, res); }return;});
app.listen(8080,() =>{console.log('MCP Server running on port 8080');});

这个 Server 包含一个名字为hello_world的工具，它只会返回一个字符串'hello world!'，且不需要任何输入参数。你可以参考当前代码的实现自行修改工具，且 CLI 已经帮你配置好了package.json，你可以按照你开发任意Node.js项目的方式来开发这个 Server。

完成 Server 的开发后，你可以通过 Serverless Devs CLI 工具一键将你的 MCP Server 部署到函数计算。Serverless Devs 是通过s.yaml部署代码的，其需要包含所有部署需要的信息，包括实例规格、代码目录、触发器配置等等，而 CLI 已经帮你写好了，因此你不需要在意这些。

在部署之前，还需要对代码进行打包。在这里我们使用webpack进行打包，配置已经帮你写好了，因此你只需在code目录下执行以下指令：

若code目录下出现了dist文件夹并包含以下文件，则说明构建成功：

此时，你已经准备好将这个 Server 部署到函数计算了！回到项目根目录，执行以下指令：

若看到以下信息，则说明部署成功。部署成功后，Serverless Devs 会打印部署成功的函数的配置信息：

其中，functionName就是部署好的函数的名称，你可以登录阿里云函数计算控制台^【3】查看。你还可以在配置信息中找到system_url字段，这个就是你的 MCP Server 的 URL，可以用于测试和集成到你自己的系统。

你可以本地启动一个官方 inspector^【4】测试部署好的 MCP，只需执行：

或者，你也可以启动一个我们基于官方项目修改的，内置好了 LLM 的 inspector：

Transport Type选择SSE，复制之前部署获取到的system_url，在尾部添加/sse，然后粘贴到URL输入框。点击Connect，再切到Tools，点击List Tools，即可看到部署好的 Server 的工具信息，并能进行调试。

若你使用的是我们的包含大模型的 inspector，还可以切到LLM，选择大模型，填入你的 API Key，测试大模型使用你的工具的效果：

所有部署到函数计算 FC 的 MCP Server 都遵循 SSE 协议。对于已经支持 SSE 的官方 Client （例如Cursor），接入配置如下：

对于暂未支持 SSE 的 Client，可以参考一些开源社区代理解决方案，例如：

对于非官方的 Client，接入 MCP Server 需要使用官方的提供的 sdk 进行连接。具体开发方式可参考官方文档^【7】。一个示例 Node Client 如下：

如果你需要一个远端的 Client，你也可以在函数计算 FC 应用中心部署 inspector 到函数计算。你可以通过这个链接^【8】一键部署。部署完成后，点击访问域名即可进入 inspector 界面。

至此，你已经成功初始化，开发并部署了一个属于你自己的 SSE MCP Server！除了文章中示范的基于 Node 的 MCP Server Hello World 项目，Serverless Devs 还提供了基于 Python，Java 的 Hello World 项目，以及大量可以一键部署的开源 Server，包括高德地图、百度地图、Github 等等，详情可以查看这个代码仓库^【9】。