其中一条途径就是通过 Anthropic 的模型上下文协议（MCP）。这是一个基于 JSON-RPC 的标准化通信层，它能让 AI 客户端（比如 Cursor）发现并使用 MCP 服务器提供的外部功能。
这些功能包括访问持久化数据（资源）、在外部世界执行各种操作（工具），以及接收关于如何使用这些资源和工具的具体指令（提示）。
2. 为何要使用 MCP 服务器？
像 Cursor 和 Windsurf 这样的客户端，即便没有 MCP 也已经拥有出色的 AI 智能体。那么，我们为什么还需要更多工具呢？
简单来说，客户端开发者无法打造所有功能。他们不想把所有开发时间都花在为每个新模型调整网络搜索上，而且他们肯定也不想自己去开发 Jira 集成功能。
MCP 让像 GitHub 和 Notion 这样的服务提供商能够维护自己的 AI 集成，这意味着更高质量的交互，还能减少重复工作。
所以，当你选择使用 MCP 服务器时，主要能获得前瞻性和可移植性这两大优势。你将拥有一个庞大的即插即用工具生态系统，可以在任何支持该标准的聊天窗口中使用。
3. 为何要自己搭建 MCP 服务器？
即便你不是那种需要将自己的服务 API 接入 MCP 的开发者，掌握相关知识也有很多好处。
对我来说，我发现花在搭建服务器上的时间越多，就越少感觉自己的工作只是在输入框之间复制粘贴大段文本。我在实现上下文自动化，这让 AI 模型对我个人来说更有用。
此外，在不断变化的 AI 领域，这感觉像是一种立足的方式。即便未来出现新的模型、客户端和服务，我现在构建的工具也应该能继续使用。
闲话少说，是时候动手了。下面将以 css mcp server 作为示例：
快速上手：让代码动起来？
我们通过以下三个步骤准备好代码库。目前先不用考虑 API 密钥或客户端设置的问题。
1.克隆代码库：将示例代码（https://github.com/3mdistal/css-mcp-server）下载到本地计算机。 2.安装依赖项：我们需要 MCP 软件开发工具包（SDK）和其他一些库。 3.构建代码：将 TypeScript 源代码编译为可运行的 JavaScript 代码。
现在，编译好的代码就在build/目录下。
运行你的第一个 Mcp Server
核心执行逻辑（src/index.ts）
打开主服务器文件src/index.ts ，你会看到以下关键部分：
1.导入核心依赖：从@modelcontextprotocol/sdk中引入McpServer（核心服务器类）和StdioServerTransport（用于通信）。
import{McpServer}from"@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import{StdioServerTransport}from"@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";2.导入注册依赖：从src/目录下的其他文件中导入registerPrompts、registerResources和registerTools 。稍后会深入探讨这些函数，它们负责告知服务器我们想要赋予它的具体功能。
import{ registerPrompts }from"./prompts/index.js";
import{ registerResources }from"./resources/index.js";
import{ registerTools }from"./tools/index.js";3.服务器实例化：创建服务器实例，设置服务器的名称和版本，并为其功能初始化空占位符。
exportconstserver =newMcpServer({
name:"css-tutor",// Unique name for this server
version:"0.0.1",// Server version
// Declare the types of capabilities the server will offer
capabilities: {
prompts: {}, // Will be populated by registerPrompts
resources: {},// Will be populated by registerResources
tools: {}, // Will be populated by registerTools
}
});4.调用注册函数：调用导入的register*函数，这些调用会用在其他地方定义的实际工具、资源和提示来填充服务器实例。
registerPrompts();
registerResources();
registerTools();5.main函数：这个异步函数设置通信传输并连接服务器。
asyncfunctionmain()
romise<void> {
// Use StdioServerTransport to communicate over standard input/output
// This is common for MCP servers launched as child processes by clients.
consttransport =newStdioServerTransport();
// Connect the server logic to the transport layer
awaitserver.connect(transport);
}6.执行：最后，调用main() ，并进行基本的错误处理。
main().catch((error:Error) =>{
console.error("Server startup failed:", error);// Log errors to stderr
process.exit(1);
});这个结构是服务器的核心，它完成初始化、注册功能，并建立通信连接。
创建一个最简服务器，临时修改版本（用来测试）
为确保这个核心循环在无需任何外部 API 或复杂逻辑的情况下也能正常工作，我们暂时修改src/index.ts：
1. 注释掉功能注册调用。 2. 在main函数定义之前添加一个简单的 “hello” 函数。 3. 重新构建代码。
对src/index.ts进行这些修改后，我们现在就有了一个可运行的 MCP 服务器，它只提供一个基本工具。目前这个工具没什么实际作用，但它证明了核心结构和通信设置是有效的。
使用 MCP Inspector 进行调试
现在我们有了一个最简且可运行的服务器，那如何检查它是否正确遵循 MCP 协议呢？我们使用 Anthropic 的 MCP Inspector。
这个命令行工具就像是一个基本的 MCP 客户端。它启动你的服务器进程，通过标准输入输出（就像 Claude Desktop 或 Cursor 那样）连接到服务器，并显示正在交换的 JSON-RPC 消息。
运行 Inspector
npx@modelcontextprotocol/inspectornode./build/index.js
检查器启动并连接到你的服务器后，如果你访问本地主机的 URL，就可以与之交互：
1.连接：你会看到initialize消息，确认连接成功。 2.列出工具：使用检查器界面询问服务器提供哪些工具，你应该只会看到我们的hello_world工具。 3.列出资源 / 提示：如果你尝试访问资源或提示选项卡，它们应该是不可点击的，因为我们注释掉了它们的注册。 4.调用工具：使用检查器调用hello_world工具，你应该会看到服务器用我们的自定义消息进行响应。
MCP Inspector 是你开发过程中的得力助手。在你添加或修改任何功能（工具、资源或提示）之后，都要用它来验证服务器是否正确注册了该功能，并且响应是否符合预期。使用检查器，你无需完整的 AI 客户端就能测试服务器功能。
记住，无论你进行到哪一步，都要使用 MCP Inspector。