上一节我们已经成功开发了一个关于天气的 MCP Server，然后我们就可以在支持 MCP 协议的客户端中来使用了，比如 Claude Desktop、Cursor 等。
但是如果我们希望能够自己开发一个客户端，该怎么办呢？
接下来我们就来为大家介绍下如何开发一个 MCP 客户端。
流程
要开发一个 MCP 客户端，其实很简单：
- 首先需要通过客户端去连接到 MCP Server
- 连接后就可以通过客户端去获取服务端提供的工具列表（也包括资源、提示词）
- 然后将客户端的输入和工具列表发给支持工具的 LLM（OpenAI、Anthropic 等）
- 在 LLM 返回结果中获取工具名称和参数
- 使用上面的工具名称和参数去调用 MCP 服务端工具
- 调用工具后，将工具的返回结果和新的上下文（包括提示词、资源）发给 LLM
- 重复上述步骤，直到 LLM 返回完成
准备工作
接下来我们就使用 TypeScript 来开发一个能够调用前面的天气预报的 MCP 客户端。需要准备的环境如下：
- Node.js 16 及以上版本
- npm 最新版本
- Anthropic API key (Claude)
然后我们创建一个项目目录，并初始化 npm 项目：
mkdir mcpclient-demo cd mcpclient-demo npm init -y
安装依赖：
npm install @anthropic-ai/sdk @modelcontextprotocol/sdk dotenv npm install -D @types/node typescript
创建源文件：
touch index.ts
更新 package.json 文件内容，添加 build 脚本并设置类型为 module：
{ "name": "mcpclient-demo", "version": "1.0.0", "main": "index.js", "type": "module", "scripts": { "build": "tsc && chmod 755 build/index.js" }, "keywords": [], "author": "", "license": "ISC", "description": "", "dependencies": { "@anthropic-ai/sdk": "^0.39.0", "@modelcontextprotocol/sdk": "^1.7.0", "dotenv": "^16.4.7" }, "devDependencies": { "@types/node": "^22.13.12", "typescript": "^5.8.2" } }
由于我们这里使用的是 TypeScript，所以还需要做根目录下面创建一个 tsconfig.json 文件，该文件是用于 TypeScript 的配置文件，内容如下：
{ "compilerOptions": { "target": "ES2022", "module": "Node16", "moduleResolution": "Node16", "outDir": "./build", "rootDir": "./", "strict": true, "esModuleInterop": true, "skipLibCheck": true, "forceConsistentCasingInFileNames": true }, "include": ["index.ts"], "exclude": ["node_modules"] }
然后将准备好的 ANTHROPIC_API_KEY 等环境变量写入到 .env 文件中：
ANTHROPIC_API_KEY=sk-xxxx ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com ANTHROPIC_MODEL=claude-3-7-sonnet-20250219
创建客户端
接下来我们就可以开始创建客户端了。
下面的所有操作都在
index.ts文件中进行。
首先我们需要读取环境变量中的 API Key 等配置：
import dotenv from "dotenv"; dotenv.config(); const ANTHROPIC_API_KEY = process.env.ANTHROPIC_API_KEY; const ANTHROPIC_BASE_URL = process.env.ANTHROPIC_BASE_URL || "https://api.anthropic.com"; const ANTHROPIC_MODEL = process.env.ANTHROPIC_MODEL || "claude-3-7-sonnet-20250219"; if (!ANTHROPIC_API_KEY) { throw new Error("ANTHROPIC_API_KEY is not set"); } if (!ANTHROPIC_BASE_URL) { throw new Error("ANTHROPIC_BASE_URL is not set"); }
然后创建一个 MCPClient 类，并初始化 MCP 客户端和 Anthropic 客户端：
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js"; import { Tool } from "@anthropic-ai/sdk/resources/messages/messages.mjs"; import { StdioClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js"; import { Anthropic } from "@anthropic-ai/sdk"; class MCPClient { private mcp: Client; private anthropic: Anthropic; private transport: StdioClientTransport | null = null; private tools: Tool[] = []; constructor() { this.anthropic = new Anthropic({ apiKey: ANTHROPIC_API_KEY, baseURL: ANTHROPIC_BASE_URL, }); this.mcp = new Client({ name: "mcpclient-demo", version: "1.0.0" }); } }
这里我们使用 Claude 的 API 来作为 LLM 的实现，其中的 mcp 属性是一个 MCP 客户端，直接通过 new Client 创建即可，这样我们就拥有了 MCP 客户端的全部能力。
接着就是让我们的 MCP 客户端连接到前面开发好的 MCP Server，由于我们这里的 MCP Server 是一个 Node.js 的脚本，所以我们只需要提供脚本的路径，然后通过 StdioClientTransport 来连接即可。连接成功后，我们就可以通过 listTools 方法来获取服务端提供的工具列表。
async connectToServer(serverScriptPath: string) { try { const isJs = serverScriptPath.endsWith(".js"); if (!isJs) { throw new Error("Server script must be a .js file"); } const command = process.execPath; // 初始化transport this.transport = new StdioClientTransport({ command, args: [serverScriptPath], }); // 连接到server this.mcp.connect(this.transport); // 获取tools列表 const toolsResult = await this.mcp.listTools(); this.tools = toolsResult.tools.map((tool) => { return { name: tool.name, description: tool.description, input_schema: tool.inputSchema, }; }); console.log( "Connected to server with tools:", this.tools.map(({ name }) => name) ); } catch (e) { console.log("Failed to connect to MCP server: ", e); throw e; } }
工具列表获取到了，接下来就是如何使用这些工具了。
比如我们现在是一个聊天应用，那么正常的流程就是将我的需求发送给 LLM，然后 LLM 返回结果，但是现在我们希望在合适的时候能够调用我们服务端提供的工具，那么这个时候怎么办呢？
也很简单，我们只需要将我们的需求和工具一起发送给 LLM（我们这里是 Anthropic），然后 LLM 返回结果，如果返回的结果是需要调用工具的，那么我们就可以通过 MCP 客户端的 callTool 方法来调用工具，当然工具执行的结果我们还需要发送给 LLM 进行处理一次，最后我们就可以得到最终的结果。
下面我们来看下具体的实现：
async processQuery(query: string) { // 初始化messages const messages: MessageParam[] = [ { role: "user", content: query, }, ]; // 调用anthropic const response = await this.anthropic.messages.create({ model: ANTHROPIC_MODEL, max_tokens: 1000, messages, tools: this.tools, }); // 初始化finalText和toolResults const finalText = []; const toolResults = []; // 遍历response.content for (const content of response.content) { if (content.type === "text") { // 如果content的类型是text，则表示是文本 finalText.push(content.text); } else if (content.type === "tool_use") { // 如果content的类型是tool_use，则表示需要调用工具 // 获取toolName和toolArgs const toolName = content.name; const toolArgs = content.input as { [x: string]: unknown } | undefined; // 调用tool const result = await this.mcp.callTool({ name: toolName, arguments: toolArgs, }); // 添加tool调用信息到finalText finalText.push( `[Calling tool ${toolName} with args ${JSON.stringify(toolArgs)}]` ); // 添加tool调用结果到messages messages.push({ role: "user", content: result.content as string, }); // 调用anthropic const response = await this.anthropic.messages.create({ model: ANTHROPIC_MODEL, max_tokens: 1000, messages, }); // 合并tool调用结果到finalText finalText.push( response.content[0].type === "text" ? response.content[0].text : "" ); } } return finalText.join("\n"); } async chatLoop() { const rl = readline.createInterface({ input: process.stdin, output: process.stdout, }); try { console.log("\nMCP Client Started!"); console.log("Type your queries or 'exit' to exit."); while (true) { // 读取用户输入 const message = await rl.question("\nQuery: "); // 如果用户输入exit，则退出 if (message.toLowerCase() === "exit") { break; } try { // 处理用户输入 const response = await this.processQuery(message); // 输出结果 console.log("\n" + response); } catch (e) { console.log("Error: ", e); } } } finally { rl.close(); } } async cleanup() { await this.mcp.close(); }
到这里我们就完成了一个 MCP 客户端的核心功能 - 调用服务端提供的工具。最后只需要在 main 函数中进行一些初始化操作，就可以开始我们的聊天了。
async function main() { if (process.argv.length < 3) { console.log("Usage: node index.ts <path_to_server_script>"); return; } const mcpClient = new MCPClient(); try { await mcpClient.connectToServer(process.argv[2]); await mcpClient.chatLoop(); } finally { await mcpClient.cleanup(); process.exit(0); } } main();
测试
接下来执行下面的命令构建客户端：
npm run build
上面的命令会生成一个 build/index.js 文件，然后我们就可以开始测试了。
node build/index.js Usage: node index.ts <path_to_server_script>
可以看到我们这里只需要传入一个 MCP Server 的脚本路径，然后我们就可以开始测试了。
node build/index.js /Users/cnych/src/weather-server/build/index.js # output Weather MCP server running on stdio Connected to server with tools: [ 'get_forecast' ] MCP Client Started! Type your queries or 'exit' to exit. Query: Beijing weather for the next 3 days I can get the weather forecast for Beijing for the next 3 days. Let me do that for you now. [Calling tool get_forecast with args {"city":"Beijing","days":3}] # Beijing Weather Forecast ## Next 3 Days: - **March 24, 2025**: 21°C with overcast clouds - **March 25, 2025**: 21°C with scattered clouds - **March 26, 2025**: 20°C with overcast clouds The temperature will remain relatively stable around 20-21°C over the next three days, with cloudy conditions throughout. March 25th will have partially clear skies with scattered clouds, while the other days will be predominantly overcast. Query:
上面我们提供的 MCP Server 脚本就是前面我们开发好的天气预报服务，这里我们要求查询北京未来 3 天的天气情况，可以看到我们这里就调用了服务端提供的 get_forecast 工具，并传入了 city 和 days 参数，然后我们就可以得到最终的结果。
到这里我们就完成了一个非常简单的 MCP 客户端的开发，并且通过这个客户端我们就可以调用服务端提供的工具，并得到最终的结果。
当然我们这里的这个客户端非常简单，只是一个 Stdio 协议的，如果要链接 SSE 协议的 MCP Server，那么我们就需要添加一个 SSE 协议的客户端，我们将在后续的章节中为大家介绍。