实现 SSE 类型的 MCP 服务(2)（MCP 协议） | 快课星球

首先定义产品、库存和订单的类型。

// types/index.ts
export interface Product {
  id: number;
  name: string;
  price: number;
  description: string;
}

export interface Inventory {
  productId: number;
  quantity: number;
  product?: Product;
}

export interface Order {
  id: number;
  customerName: string;
  items: Array<{ productId: number; quantity: number }>;
  totalAmount: number;
  orderDate: string;
}

然后我们可以用 Express 来暴露产品微服务和订单微服务，并提供 API 接口。由于是模拟数据，所以我们这里用更简单的内存数据来模拟，直接把数据通过下面的这些函数暴露出去。（生产环境中，还是需要使用微服务加数据库的方式来实现）

// services/product-service.ts
import { Product, Inventory, Order } from "../types/index.js";

// 模拟数据存储
let products: Product[] = [
  {
    id: 1,
    name: "智能手表Galaxy",
    price: 1299,
    description: "健康监测，运动追踪，支持多种应用",
  },
  {
    id: 2,
    name: "无线蓝牙耳机Pro",
    price: 899,
    description: "主动降噪，30小时续航，IPX7防水",
  },
  {
    id: 3,
    name: "便携式移动电源",
    price: 299,
    description: "20000mAh大容量，支持快充，轻薄设计",
  },
  {
    id: 4,
    name: "华为MateBook X Pro",
    price: 1599,
    description: "14.2英寸全面屏，3:2比例，100% sRGB色域",
  },
];

// 模拟库存数据
let inventory: Inventory[] = [
  { productId: 1, quantity: 100 },
  { productId: 2, quantity: 50 },
  { productId: 3, quantity: 200 },
  { productId: 4, quantity: 150 },
];

let orders: Order[] = [];

export async function getProducts(): Promise<Product[]> {
  return products;
}

export async function getInventory(): Promise<Inventory[]> {
  return inventory.map((item) => {
    const product = products.find((p) => p.id === item.productId);
    return {
      ...item,
      product,
    };
  });
}

export async function getOrders(): Promise<Order[]> {
  return [...orders].sort(
    (a, b) => new Date(b.orderDate).getTime() - new Date(a.orderDate).getTime()
  );
}

export async function createPurchase(
  customerName: string,
  items: { productId: number; quantity: number }[]
): Promise<Order> {
  if (!customerName || !items || items.length === 0) {
    throw new Error("请求无效：缺少客户名称或商品");
  }

  let totalAmount = 0;

  // 验证库存并计算总价
  for (const item of items) {
    const inventoryItem = inventory.find((i) => i.productId === item.productId);
    const product = products.find((p) => p.id === item.productId);

    if (!inventoryItem || !product) {
      throw new Error(`商品ID ${item.productId} 不存在`);
    }

    if (inventoryItem.quantity < item.quantity) {
      throw new Error(
        `商品 ${product.name} 库存不足. 可用: ${inventoryItem.quantity}`
      );
    }

    totalAmount += product.price * item.quantity;
  }

  // 创建订单
  const order: Order = {
    id: orders.length + 1,
    customerName,
    items,
    totalAmount,
    orderDate: new Date().toISOString(),
  };

  // 更新库存
  items.forEach((item) => {
    const inventoryItem = inventory.find(
      (i) => i.productId === item.productId
    )!;
    inventoryItem.quantity -= item.quantity;
  });

  orders.push(order);
  return order;
}

然后我们可以通过 MCP 的工具来将这些 API 接口暴露出去，如下所示：

// mcp-server.ts
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";
import {
  getProducts,
  getInventory,
  getOrders,
  createPurchase,
} from "./services/product-service.js";

export const server = new McpServer({
  name: "mcp-sse-demo",
  version: "1.0.0",
  description: "提供商品查询、库存管理和订单处理的MCP工具",
});

// 获取产品列表工具
server.tool("getProducts", "获取所有产品信息", {}, async () => {
  console.log("获取产品列表");
  const products = await getProducts();
  return {
    content: [
      {
        type: "text",
        text: JSON.stringify(products),
      },
    ],
  };
});

// 获取库存信息工具
server.tool("getInventory", "获取所有产品的库存信息", {}, async () => {
  console.log("获取库存信息");
  const inventory = await getInventory();
  return {
    content: [
      {
        type: "text",
        text: JSON.stringify(inventory),
      },
    ],
  };
});

// 获取订单列表工具
server.tool("getOrders", "获取所有订单信息", {}, async () => {
  console.log("获取订单列表");
  const orders = await getOrders();
  return {
    content: [
      {
        type: "text",
        text: JSON.stringify(orders),
      },
    ],
  };
});

// 购买商品工具
server.tool(
  "purchase",
  "购买商品",
  {
    items: z
      .array(
        z.object({
          productId: z.number().describe("商品ID"),
          quantity: z.number().describe("购买数量"),
        })
      )
      .describe("要购买的商品列表"),
    customerName: z.string().describe("客户姓名"),
  },
  async ({ items, customerName }) => {
    console.log("处理购买请求", { items, customerName });
    try {
      const order = await createPurchase(customerName, items);
      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: JSON.stringify(order),
          },
        ],
      };
    } catch (error: any) {
      return {
        content: [
          {
            type: "text",
            text: JSON.stringify({ error: error.message }),
          },
        ],
      };
    }
  }
);

这里我们一共定义了 4 个工具，分别是：

getProducts：获取所有产品信息
getInventory：获取所有产品的库存信息
getOrders：获取所有订单信息
purchase：购买商品

如果是 Stdio 类型的 MCP 服务，那么我们就可以直接在命令行中使用这些工具了，但是我们现在需要使用 SSE 类型的 MCP 服务，所以我们还需要一个 MCP SSE 服务器来暴露这些工具。

MCP SSE 服务器

接下来我们开始开发 MCP SSE 服务器，用于暴露产品微服务和订单微服务数据，作为使用 SSE 协议的工具。

// mcp-sse-server.ts
import express, { Request, Response, NextFunction } from "express";
import cors from "cors";
import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";
import { server as mcpServer } from "./mcp-server.js"; // 重命名以避免命名冲突

const app = express();
app.use(
  cors({
    origin: process.env.ALLOWED_ORIGINS?.split(",") || "*",
    methods: ["GET", "POST"],
    allowedHeaders: ["Content-Type", "Authorization"],
  })
);

// 存储活跃连接
const connections = new Map();

// 健康检查端点
app.get("/health", (req, res) => {
  res.status(200).json({
    status: "ok",
    version: "1.0.0",
    uptime: process.uptime(),
    timestamp: new Date().toISOString(),
    connections: connections.size,
  });
});

// SSE 连接建立端点
app.get("/sse", async (req, res) => {
  // 实例化SSE传输对象
  const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);
  // 获取sessionId
  const sessionId = transport.sessionId;
  console.log(`[${new Date().toISOString()}] 新的SSE连接建立: ${sessionId}`);

  // 注册连接
  connections.set(sessionId, transport);

  // 连接中断处理
  req.on("close", () => {
    console.log(`[${new Date().toISOString()}] SSE连接关闭: ${sessionId}`);
    connections.delete(sessionId);
  });

  // 将传输对象与MCP服务器连接
  await mcpServer.connect(transport);
  console.log(`[${new Date().toISOString()}] MCP服务器连接成功: ${sessionId}`);
});

// 接收客户端消息的端点
app.post("/messages", async (req: Request, res: Response) => {
  try {
    console.log(`[${new Date().toISOString()}] 收到客户端消息:`, req.query);
    const sessionId = req.query.sessionId as string;

    // 查找对应的SSE连接并处理消息
    if (connections.size > 0) {
      const transport: SSEServerTransport = connections.get(
        sessionId
      ) as SSEServerTransport;
      // 使用transport处理消息
      if (transport) {
        await transport.handlePostMessage(req, res);
      } else {
        throw new Error("没有活跃的SSE连接");
      }
    } else {
      throw new Error("没有活跃的SSE连接");
    }
  } catch (error: any) {
    console.error(`[${new Date().toISOString()}] 处理客户端消息失败:`, error);
    res.status(500).json({ error: "处理消息失败", message: error.message });
  }
});

// 优雅关闭所有连接
async function closeAllConnections() {
  console.log(
    `[${new Date().toISOString()}] 关闭所有连接 (${connections.size}个)`
  );
  for (const [id, transport] of connections.entries()) {
    try {
      // 发送关闭事件
      transport.res.write(
        'event: server_shutdown\ndata: {"reason": "Server is shutting down"}\n\n'
      );
      transport.res.end();
      console.log(`[${new Date().toISOString()}] 已关闭连接: ${id}`);
    } catch (error) {
      console.error(`[${new Date().toISOString()}] 关闭连接失败: ${id}`, error);
    }
  }
  connections.clear();
}

// 错误处理
app.use((err: Error, req: Request, res: Response, next: NextFunction) => {
  console.error(`[${new Date().toISOString()}] 未处理的异常:`, err);
  res.status(500).json({ error: "服务器内部错误" });
});

// 优雅关闭
process.on("SIGTERM", async () => {
  console.log(`[${new Date().toISOString()}] 接收到SIGTERM信号，准备关闭`);
  await closeAllConnections();
  server.close(() => {
    console.log(`[${new Date().toISOString()}] 服务器已关闭`);
    process.exit(0);
  });
});

process.on("SIGINT", async () => {
  console.log(`[${new Date().toISOString()}] 接收到SIGINT信号，准备关闭`);
  await closeAllConnections();
  process.exit(0);
});

// 启动服务器
const port = process.env.PORT || 8083;
const server = app.listen(port, () => {
  console.log(
    `[${new Date().toISOString()}] 智能商城 MCP SSE 服务器已启动，地址: http://localhost:${port}`
  );
  console.log(`- SSE 连接端点: http://localhost:${port}/sse`);
  console.log(`- 消息处理端点: http://localhost:${port}/messages`);
  console.log(`- 健康检查端点: http://localhost:${port}/health`);
});

这里我们使用 Express 来暴露一个 SSE 连接端点 /sse，用于接收客户端消息。使用 SSEServerTransport 来创建一个 SSE 传输对象，并指定消息处理端点为 /messages。

const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);

传输对象创建后，我们就可以将传输对象与 MCP 服务器连接起来，如下所示：

// 将传输对象与MCP服务器连接
await mcpServer.connect(transport);

这样我们就可以通过 SSE 连接端点 /sse 来接收客户端消息，并使用消息处理端点 /messages 来处理客户端消息，当接收到客户端消息后，在 /messages 端点中，我们需要使用 transport 对象来处理客户端消息：

// 使用transport处理消息
await transport.handlePostMessage(req, res);

也就是我们常说的列出工具、调用工具等操作。

MCP 客户端

接下来我们开始开发 MCP 客户端，用于连接到 MCP SSE 服务器，并使用 LLM 进行交互。客户端我们可以开发一个命令行客户端，也可以开发一个 Web 客户端。

对于命令行客户端前面我们已经介绍过了，唯一不同的是现在我们需要使用 SSE 协议来连接到 MCP SSE 服务器。

// 创建MCP客户端
const mcpClient = new McpClient({
  name: "mcp-sse-demo",
  version: "1.0.0",
});

// 创建SSE传输对象
const transport = new SSEClientTransport(new URL(config.mcp.serverUrl));

// 连接到MCP服务器
await mcpClient.connect(transport);

然后其他操作和前面介绍的命令行客户端是一样的，也就是列出所有工具，然后将用户的问题和工具一起发给 LLM 进行处理。LLM 返回结果后，我们再根据结果来调用工具，将调用工具结果和历史消息一起发给 LLM 进行处理，得到最终结果。

对于 Web 客户端的话，和命令行客户端也基本一致，只是现在我们将这些处理过程放到一些接口里面去实现，然后通过 Web 页面来调用这些接口即可。

我们首先要初始化 MCP 客户端，然后获取所有工具，并转换工具格式为 Anthropic 所需的数组形式，然后创建 Anthropic 客户端。

// 初始化MCP客户端
async function initMcpClient() {
  if (mcpClient) return;

  try {
    console.log("正在连接到MCP服务器...");
    mcpClient = new McpClient({
      name: "mcp-client",
      version: "1.0.0",
    });

    const transport = new SSEClientTransport(new URL(config.mcp.serverUrl));

    await mcpClient.connect(transport);
    const { tools } = await mcpClient.listTools();
    // 转换工具格式为Anthropic所需的数组形式
    anthropicTools = tools.map((tool: any) => {
      return {
        name: tool.name,
        description: tool.description,
        input_schema: tool.inputSchema,
      };
    });
    // 创建Anthropic客户端
    aiClient = createAnthropicClient(config);

    console.log("MCP客户端和工具已初始化完成");
  } catch (error) {
    console.error("初始化MCP客户端失败:", error);
    throw error;
  }
}

接着就根据我们自身的需求俩开发 API 接口，比如我们这里开发一个聊天接口，用于接收用户的问题，然后调用 MCP 客户端的工具，将工具调用结果和历史消息一起发给 LLM 进行处理，得到最终结果，代码如下所示：

// API: 聊天请求
apiRouter.post("/chat", async (req, res) => {
  try {
    const { message, history = [] } = req.body;

    if (!message) {
      console.warn("请求中消息为空");
      return res.status(400).json({ error: "消息不能为空" });
    }

    // 构建消息历史
    const messages = [...history, { role: "user", content: message }];

    // 调用AI
    const response = await aiClient.messages.create({
      model: config.ai.defaultModel,
      messages,
      tools: anthropicTools,
      max_tokens: 1000,
    });

    // 处理工具调用
    const hasToolUse = response.content.some(
      (item) => item.type === "tool_use"
    );

    if (hasToolUse) {
      // 处理所有工具调用
      const toolResults = [];

      for (const content of response.content) {
        if (content.type === "tool_use") {
          const name = content.name;
          const toolInput = content.input as
            | { [x: string]: unknown }
            | undefined;

          try {
            // 调用MCP工具
            if (!mcpClient) {
              console.error("MCP客户端未初始化");
              throw new Error("MCP客户端未初始化");
            }
            console.log(`开始调用MCP工具: ${name}`);
            const toolResult = await mcpClient.callTool({
              name,
              arguments: toolInput,
            });

            toolResults.push({
              name,
              result: toolResult,
            });
          } catch (error: any) {
            console.error(`工具调用失败: ${name}`, error);
            toolResults.push({
              name,
              error: error.message,
            });
          }
        }
      }

      // 将工具结果发送回AI获取最终回复
      const finalResponse = await aiClient.messages.create({
        model: config.ai.defaultModel,
        messages: [
          ...messages,
          {
            role: "user",
            content: JSON.stringify(toolResults),
          },
        ],
        max_tokens: 1000,
      });

      const textResponse = finalResponse.content
        .filter((c) => c.type === "text")
        .map((c) => c.text)
        .join("\n");

      res.json({
        response: textResponse,
        toolCalls: toolResults,
      });
    } else {
      // 直接返回AI回复
      const textResponse = response.content
        .filter((c) => c.type === "text")
        .map((c) => c.text)
        .join("\n");

      res.json({
        response: textResponse,
        toolCalls: [],
      });
    }
  } catch (error: any) {
    console.error("聊天请求处理失败:", error);
    res.status(500).json({ error: error.message });
  }
});

这里的核心实现也比较简单，和命令行客户端基本一致，只是现在我们将这些处理过程放到一些接口里面去实现了而已。

使用

下面是命令行客户端的使用示例：

当然我们也可以在 Cursor 中来使用，创建 .cursor/mcp.json 文件，然后添加如下内容：

{
  "mcpServers": {
    "products-sse": {
      "url": "http://localhost:8083/sse"
    }
  }
}

然后在 Cursor 的设置页面我们就可以看到这个 MCP 服务，然后就可以在 Cursor 中来使用这个 MCP 服务了。

下面是我们开发的 Web 客户端的使用示例：

总结

当 LLM 决定触发对用户工具的调用时，工具描述的质量至关重要：

精确描述：确保每个工具的描述清晰明确，包含关键词以便 LLM 正确识别何时使用该工具
避免冲突：不要提供多个功能相似的工具，这可能导致 LLM 选择错误
测试验证：在部署前使用各种用户查询场景测试工具调用的准确性

MCP 服务器可以使用多种技术实现：

Python SDK
TypeScript/JavaScript
其他编程语言

选择应基于团队熟悉度和现有技术栈。

另外将 AI 助手与 MCP 服务器集成到现有微服务架构中具有以下优势：

实时数据：通过 SSE（服务器发送事件）提供实时或近实时更新，对库存信息、订单状态等动态数据尤为重要
可扩展性：系统各部分可独立扩展，例如频繁使用的库存检查服务可单独扩容
韧性：单个微服务失败不会影响整个系统运行，确保系统稳定性
灵活性：不同团队可独立处理系统各部分，必要时使用不同技术栈
高效通信：SSE 比持续轮询更高效，只在数据变化时发送更新
用户体验提升：实时更新和快速响应提高客户满意度
简化客户端：客户端代码更简洁，无需复杂轮询机制，只需监听服务器事件

当然如果想要在生产环境中去使用，那么我们还需要考虑以下几点：

进行全面测试以识别潜在错误
设计故障恢复机制
实现监控系统跟踪工具调用性能和准确性
考虑添加缓存层减轻后端服务负担

通过以上实践，我们可以构建一个高效、可靠的基于 MCP 的智能商城服务助手，为用户提供实时、个性化的购物体验。

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MCP 协议

实现 SSE 类型的 MCP 服务(2)

MCP SSE 服务器

MCP 客户端

使用

总结