MCP(Model Context Protocol)与传统的API相比，一个重要的能力是动态发现：MCP允许AI模型动态发现并与可用工具交互，无需预先设定每个集成的固定代码。
这个动态发现分两个层次：
动态发现工具：在指定的MCP服务器上发现工具，一直都支持。
动态发现服务：定义客户端如何发现并连接远程 MCP 服务器， 这个按照规划是25年上半年要完成的。
MCP 支持动态工具发现。
https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/tools#tool-discovery-and-updates
以下是一个展示动态发现功能的简单代码示例，包括服务器端和客户端：
frommcp.server.fastmcpimportFastMCP
# 创建一个MCP服务器
mcp=FastMCP("Demo")
# 添加一个加法工具
@mcp.tool()
defadd(a:int,b:int)->int:
"""Add two numbers"""
returna+b
# 添加一个动态问候资源
@mcp.resource("greeting://{name}")
defget_greeting(name:str)->str:
"""Get a personalized greeting"""
returnf"Hello,{name}!"
# 运行服务器
if__name__=="__main__":
mcp.run()
importasyncio
frommcpimportClientSession,StdioServerParameters
frommcp.client.stdioimportstdio_client
asyncdefmain():
# 配置服务器
server_params=StdioServerParameters(
command="python",
args=["server.py"]
)
# 创建客户端会话
asyncwithstdio_client(server_params)as(read,write):
asyncwithClientSession(read,write)assession:
awaitsession.initialize()
# 列出服务器提供的工具
tools=awaitsession.list_tools()
print("Available tools:",tools)
# 执行工具
result=awaitsession.call_tool("add",{"a":5,"b":3})
print("Result of add tool:",result)
# 获取动态问候
greeting=awaitsession.read_resource("greeting://Alice")
print("Greeting:",greeting)
if__name__=="__main__":
asyncio.run(main())
这里用了 Stdio 类型的Server，MCP目前支持两种通讯机制，他们的区别可以看MCP的通信机制。
上述代码示例展示了如何在服务器端动态创建工具和资源，并在客户端动态发现并调用这些工具和资源。
当工具发生变化时，服务器可以使用notifications/tools/list_changed通知客户端
这样就可以：
代码示例，服务器端新加了一个乘法工具，通知客户端变化
服务器端最初版本代码跟上个例子一样，变化成如下：
frommcp.server.fastmcpimportFastMCP
frommcpimporttypes
# 创建一个MCP服务器
mcp=FastMCP("Demo")
# 加法工具
@mcp.tool()
defadd(a:int,b:int)->int:
"""Add two numbers"""
returna+b
# 动态问候资源
@mcp.resource("greeting://{name}")
defget_greeting(name:str)->str:
"""Get a personalized greeting"""
returnf"Hello,{name}!"
# 添加一个乘法工具
@mcp.tool()
defmultiply(a:int,b:int)->int:
"""Multiply two numbers"""
returna*b
# 每次工具变化时通知客户端
asyncdefnotify_tool_changes():
awaitmcp.notify(types.ListToolsChangedNotification())
# 运行服务器
if__name__=="__main__":
importasyncio
asyncdefmain():
awaitnotify_tool_changes()
mcp.run()
asyncio.run(main())
客户端会监听工具变化通知，并动态更新工具列表。
importasyncio
frommcpimportClientSession,StdioServerParameters
frommcp.client.stdioimportstdio_client
asyncdefmain():
# 配置服务器
server_params=StdioServerParameters(
command="python",
args=["server.py"]
)
# 创建客户端会话
asyncwithstdio_client(server_params)as(read,write):
asyncwithClientSession(read,write)assession:
awaitsession.initialize()
# 列出服务器提供的工具
tools=awaitsession.list_tools()
print("Available tools:",tools)
# 监听工具变化通知
asyncdefon_tool_change(notification):
print("Tools have changed:",notification)
# 列出更新后的工具
updated_tools=awaitsession.list_tools()
print("Updated tools:",updated_tools)
session.subscribe("notifications/tools/list_changed",on_tool_change)
# 执行加法工具
result=awaitsession.call_tool("add",{"a":5,"b":3})
print("Result of add tool:",result)
# 执行乘法工具
result=awaitsession.call_tool("multiply",{"a":5,"b":3})
print("Result of multiply tool:",result)
# 获取动态问候
greeting=awaitsession.read_resource("greeting://Alice")
print("Greeting:",greeting)
if__name__=="__main__":
asyncio.run(main())
上述代码示例展示了如何在服务器端添加一个新的乘法工具，并通知客户端这些变化。客户端会监听这些通知，并动态更新工具列表。
按照规划是25年上半年要完成的，参看：https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap。
按照https://github.com/modelcontextprotocol/specification/discussions/69这里的讨论，是准备：
用一种与 MCP 重叠的协议，并且使用自定义 URI 解决了这个限制，这样就允许在聊天中粘贴 URI 等流程，并让 LLM 决定是否需要与该工具集成、何时使用它等...
大致的流程是：
agent 遇到自定义 URI，例如 mcp://api.myservice.com
agent 解析 URI 并获取有关服务的详细信息。例如，它对预定义端点执行 HTTP GET 请求，例如：https://api.myservice.com/llms.txt
该服务以包含所有相关元数据的 JSON 或文本文件进行响应，其中包括：身份验证、服务及其功能描述、提供的功能/工具/资源列表、完整的 API 文档、定价、付款方式或支持的付款协议的详细信息。
基于上面检索到的信息，Agent 做权限验证、功能映射、启动交互。
通过上面方式，完成对服务的动态发现。
从本质上讲：当你想为一个你不能控制的 Agent 引入工具时，MCP 就会派上用场。
而如何让不能控制的Agent发现你的服务，动态发现就是必须的能力，从上面的讲解看，MCP这个能力将很快就健全了，非常值得期待。
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