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实现一个客户端

第 54 课7 分钟

现在我们的 MCP 服务器已经可以正常工作了，是时候构建客户端了。客户端是让我们的应用程序能够与 MCP 服务器通信并访问其功能的部分。

理解客户端架构

在深入代码之前，让我们先澄清一下关于 MCP 项目的一个重要问题。通常情况下，您会实现 MCP 客户端或 MCP 服务器中的一个——而不是两者都实现。在本项目中我们两者都构建，只是为了让您看看它们是如何协同工作的。

我们服务器的示意图，其中包含 MCP 客户端，该客户端以双向方式连接到一个独立的 MCP 服务器。

MCP 客户端由两个主要组件组成：

  • MCP Client - 我们创建的一个自定义类，用于简化会话的使用
  • Client Session - 与服务器的实际连接（属于 MCP Python SDK 的一部分）

mcp_client.py 的示意图，其中包含 MCP Client 和 Client Session，后者连接到一个独立的 MCP 服务器。

客户端会话在我们使用完毕后需要进行资源清理，这就是我们将其封装在自定义类中的原因。这样可以自动处理连接管理和清理工作。

客户端如何融入我们的应用程序

还记得我们的应用程序流程吗？我们的 CLI 代码需要以两种关键方式与 Claude 交互：

应用程序流程的时序图，突出显示了我们的 CLI 代码在何处使用客户端来列出工具和调用工具。

客户端通过将服务器的功能暴露给我们的代码库，来实现这两种交互方式。

实现核心客户端函数

我们需要实现两个基本函数：list_tools 和 call_tool。

列出工具函数

该函数从服务器获取所有可用的工具：

python
async def list_tools(self) -> list[types.Tool]:
    result = await self.session().list_tools()
    return result.tools

这很简单——我们访问我们的会话（即与 MCP 服务器的连接），调用内置的 list_tools 函数，并从结果中返回工具列表。

调用工具函数

该函数在服务器上执行指定的工具：

python
async def call_tool(
    self, tool_name: str, tool_input: dict
) -> types.CallToolResult | None:
    return await self.session().call_tool(tool_name, tool_input)

我们将工具名称和输入参数（由 Claude 提供）传递给服务器，并返回结果。

测试客户端

为了验证我们的实现是否有效，我们可以直接对其进行测试。客户端文件中包含一个测试工具，它会连接到 MCP 服务器并对其运行命令。让它调用 list_tools() 并打印结果：

python
async with MCPClient(
    command="uv", args=["run", "mcp_server.py"]
) as client:
    result = await client.list_tools()
    print(result)

运行 uv run mcp_client.py 应该会返回一个可用工具的列表，以及它们的描述和输入模式（input schema）。您应该能看到我们在服务器中定义的工具，例如 read_doc_contents 和 edit_document。

端到端测试

既然客户端和服务器都已正常工作，我们就可以测试完整的流程了。运行我们的主应用程序，并询问 Claude："report.pdf 文档的内容是什么？"应该会发生以下情况：

  1. 将可用工具列表发送给 Claude
  2. Claude 决定使用 read_doc_contents 工具
  3. 我们的客户端在服务器上调用该工具
  4. 服务器返回文档内容
  5. Claude 给出包含该信息的回复

客户端充当您的应用程序代码与 MCP 服务器之间的桥梁，使您能够轻松访问服务器的功能，而无需直接处理底层的连接细节。