本文主要内容是对mcp的实践
mcp 更像是一套统一插座：agent 想接监控、数据库、工单、知识库，不需要每个系统都重新写一套协议，只要大家都按 mcp 的方式暴露工具就行
本文笔者就结合一个最小 demo，拆一下 mcp server 和 agent 是怎么配合的，并聊聊 mcp 常见的几种传输模式：stdio、SSE/HTTP、websocket
.
├── agent.py
└── mcp_server.py
mcp_server.py：负责启动一个 MCP Server，并暴露一个工具：get_monitor_metrics。
agent.py：负责启动 MCP client，通过 stdio 连接 MCP server，调用工具拿到监控指标，然后把指标交给大模型分析。
agent
↓ 调用 MCP Tool
MCP server
↓ 返回监控指标
agent
↓ 拼 prompt
LLM
↓ 输出分析结论
实践一下：
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Step1: 获取监控数据
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{
"timestamp": 1770000000,
"cpu_usage": 86.42,
"memory_usage": 91.33,
"pod_restart_count": 8,
"api_error_rate": 12.5,
"qps": 3200,
"latency_ms": 1800
}
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Step2: Agent 分析
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当前系统存在异常风险。
主要问题包括：
1. CPU 使用率较高
2. 内存使用率较高
3. Pod 重启次数偏多
4. 接口错误率和延迟偏高
建议下一步优先查看 Pod 重启原因、应用错误日志、接口依赖服务状态以及最近发布记录。
stdioSSE/HTTPWebSocket前面 demo 用的是 stdio
stdio 是最适合本地工具的模式。它的通信方式很朴素：agent 启动 MCP Server 子进程，然后通过标准输入、标准输出通信
在本文 Demo 里，就是这段：
server_params = StdioServerParameters(
command="python3",
args=["mcp_server.py"]
)
async with stdio_client(server_params) as (read, write):
async with ClientSession(read, write) as session:
await session.initialize()
result = await session.call_tool("get_monitor_metrics")
它的执行关系类似这样：
Agent 进程
├── 启动子进程：python3 mcp_server.py
├── stdin 写请求
└── stdout 读响应
MCP Server 子进程
├── stdin 读请求
└── stdout 写响应
stdio 的优点很明显：
但它也有缺点：
所以 stdio 的最佳场景是：
本地开发、本地工具、单 Agent 调用、追求简单和低暴露面
SSE/HTTP 更适合远程 MCP server。SSE 全称是 Server-Sent Events，可以理解成服务端通过 HTTP 连接持续向客户端推送事件
SSE/HTTP 的优点：
缺点也很现实：
SSE/HTTP 的最佳场景是：
远程工具服务、团队共享、企业内网、多 agent 复用、需要鉴权审计的生产场景
websocket 是全双工长连接。和 SSE 相比，SSE 更偏服务端持续推给客户端，而 WebSocket 是双方都可以持续发消息
WebSocket 的优点：
但它的缺点也明显：
WebSocket 的最佳场景是：
长连接、低延迟、双向实时交互、会话型工具、远程协作类 MCP 服务
| 传输模式 | 适合场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| stdio | 本地工具、本地开发、单 agent 调用 | 简单、安全、不暴露端口 | 不适合远程复用 |
| SSE/HTTP | 远程 MCP server、团队共享、企业内网 | 易部署到服务端、易接网关鉴权 | 运维和安全复杂度更高 |
| websocket | 实时交互、长连接、双向通信 | 低延迟、交互能力强 | 连接管理复杂 |
本文通过一个监控 demo，演示了 MCP server、MCP tool、agent 协同工作
stdio 适合本地工具和快速验证，SSE/HTTP 适合远程服务和团队共享，websocket 适合长连接、低延迟、双向实时交互场景
至此，本文结束
在下才疏学浅，有撒汤漏水的，请各位不吝赐教...
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