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使用Go从 0 开发一个 MCP Server，MCP 协议全过程调用的解析

发布日期：2025-03-20 13:14:01 浏览次数： 1989 作者：字节笔记本

之前都是用node或者python现成的框架比如fastmcp 来写mcpserver，使用框架的好处是方便，但是会隐藏掉大量的细节。

细节的缺失会影响我们对于MCP整个调用流程的理解，所以今天就直接使用我最喜欢的Go语言从0开始完完整整地把MCP Server的全过程走一遍，相信会看完之后会对MCP有一种从源上理解的豁然开朗的感觉。

不过在这里之前我们还需要了解一下最基础的两个概念，CS架构和 JSON-RPC

客户端-服务器架构(Client-Server Architecture，简称CS架构)是一种网络应用程序的计算模型，将任务或工作负载分配到服务提供者(服务器)和服务请求者(客户端)之间。

客户端-服务器架构其实就是你现在使用微信的方式，微信就是客户端，你看到的文章就是由微信服务端发过来的。如果你手机开了飞行模型，再次刷新页面就看不到了，那是因为断开了服务端的响应。

JSON-RPC是一种基于JSON的轻量级远程过程调用(Remote Procedure Call)协议。它允许客户端通过网络调用服务器上的方法或函数，就像调用本地函数一样简单。

所谓的协议就是大家约定俗成的规则，比如快递信息，要寄快递必须填地址姓名和手机号，这样才能指派到具体的人派发邮件到你。JSON-RPC也有自己的固定格式（下面的演示代码会看到）。

第一行代码，我们先写一个最简单的Server，内容很简单，只是把接受的标准流也就是输入内容给打印出来。

package mainimport (	"encoding/json""log""os")func main() {
	decoder := json.NewDecoder(os.Stdin)	
	// 设置日志输出到stderr
	log.SetOutput(os.Stderr)
	log.SetFlags(log.LstdFlags | log.Lmicroseconds)

	log.Printf("Starting minimal MCP server ...")	var req map[string]interface{}	if err := decoder.Decode(&req); err != nil {
		log.Printf("Error decoding request: %v", err)		return
	}

	log.Printf("Received request: %v", req)
}

然后在Claude Desktop中配置好这个最简的Server,地址在：

/Users/user/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

长这样：

重启Claude Desktop客户端，查看调用日志：

内容展开后是一个标准的jsonrpc请求，字段分别是

"method"请求方法
"params"请求的参数
"jsonrpc"版本信息
"id"这次请求的id

{
"method": "initialize",
"params": {
"protocolVersion": "2024-11-05",
"capabilities": {},
"clientInfo": {
"name": "claude-ai",
"version": "0.1.0"
}
},
"jsonrpc": "2.0",
"id": 0
}

通过日志我们可以看到，MCP协议的第一步是客户端发起的，向我们写的服务端发起了请求：一次初始化握手请求。

请求内容里面是一个标识为"initialize"的方法请求。那么我们就参照官网的格式标准试着回复一下吧。

	method, hasMethod := req["method"].(string)
	id, hasId := req["id"]	var response map[string]interface{}	if hasMethod && hasId && method == "initialize" {
		response = map[string]interface{}{			"jsonrpc": "2.0",			"id":id,			"result": map[string]interface{}{				"protocolVersion": "2024-11-05",				"serverInfo": map[string]interface{}{					"name":"mcp-go",					"version": "0.0.0",
				},				"capabilities": map[string]interface{}{					"tools": map[string]interface{}{},
				},
			},
		}
log.Printf("Sending response: %v", response)
		err := encoder.Encode(response)		if err != nil {
			log.Printf("Error encoding response: %v", err)
		}

}

回复的内容就是在capabilities里面定义一个暂时为空的tools，再看日志，定义完这些我们重新加载客户端，发现客户端又给我们发送了三种类型的请求，分别是：

2025-03-20T00:12:46.661Z [bytenote-go] [info] Message from server: {"jsonrpc":"2.0","id":0,"result":{"capabilities":{"tools":{}},"protocolVersion":"2024-11-05","serverInfo":{"name":"mcp-go-01","version":"0.1.0"}}}
2025-03-20T00:12:46.662Z [bytenote-go] [info] Message from client: {"method":"notifications/initialized","jsonrpc":"2.0"}
2025-03-20T00:12:46.669Z [bytenote-go] [info] Message from client: {"method":"resources/list","params":{},"jsonrpc":"2.0","id":1}
2025-03-20T00:12:46.669Z [bytenote-go] [info] Message from client: {"method":"tools/list","params":{},"jsonrpc":"2.0","id":2}如通过日志我们可务端和客户端对了上。在对上了接头的暗号后，客户端就开始跟我们要三样东西，对应了三个方法：

resources/list
tools/list
prompts/list

我们目前先只管tools/list,也就是客户端想了解一下Server有哪些工具列表。

还是参照一下官网给的格式，给它加上具体的方法名以及方法参数和与之对应的描述信息。最后拼接成响应返回给客户端，让客户端清楚地了工具列表：

重新加载桌面端，会发现发送按钮下面有了一个小榔头的图标，标记数量为1，有一个可用的m p c tool。

点开后，发现就是我们注册的那一个，说明已经注册成功了，里面也有之前定义的完整信息。

然后象正常使用 MCP的那样要求“画一个大象”，客户端AI整理好信息后就按服务端的要求拼接好了参数。

再次查看调用日志：

2025-03-20T00:54:15.397Z [bytenote-go] [info] Message from client: {"method":"tools/call","params":{"name":"generate-image","arguments":{"prompt":"A majestic elephant standing in a natural grassland habitat, with its trunk raised slightly. Detailed texture showing the wrinkled skin. Realistic lighting with soft shadows.","destination":"elephant_image.png"}},"jsonrpc":"2.0","id":67}

这回，客户端又给我们的服务发来了一个叫tools/call请求，原来这个才是真正的调用，那就实现一下吧，还是老三样：方法名，方法参数，描述。

不同的是这次是取客户端传递过来的参数，当然方法的最后还得根据原来的请求ID正常原路返回回去：

// 添加到main.go的switch语句中

case "tools/list":
	toolSchema := json.RawMessage(`{
		"type": "object",
		"properties": {
			"prompt": {
				"type": "string",
				"description": "Description of the image to generate"
			},
			"destination": {
				"type": "string",
				"description": "Path where the generated image should be saved"
			}
		},
		"required": ["prompt", "destination"]
	}`)

	response = JSONRPCResponse{
		JSONRPC: "2.0",
		ID:request.ID,
		Result: ListToolsResult{
			Tools: []Tool{
				{
					Name:"generate-image",
					Description: "Generate an image using a text prompt",
					InputSchema: toolSchema,
				},
			},
		},
	}

接下来就是Tool里面具体做的内容了，本次演示我们请求一下siliconflow图像生成的接口，因为主要讲MCP所以就不放具体的代码了。

搞完这些其实整个的流程就通了，我们现在可以来模拟一下客户端的请求做一下测试，脚本如下：

# 测试图像生成请求
echo -e "\n发送图像生成请求..."
echo '{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 3,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "generate-image",
"arguments": {
"prompt": "一只可爱的猫咪在阳光下",
"width": 1024,
"height": 1024,
"guidance_scale": 7.5,
"steps": 20,
"negative_prompt": "模糊，扭曲，低质量",
"destination": "'"$HOME/Downloads/test_cat_image.webp"'"
}
}
}' | ./bin/bytenote-go

这个脚本就是把客户端最原始的请求结构模拟给到我们的Server服务端，具体效果长这样：

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