理解 MCP 協議的數據傳遞：HTTP 之上的一層“殼子

以下是以 CSDN 博客的風格記錄你對 MCP 協議數據傳遞的理解和發現，內容涵蓋了 MCP 協議基于 HTTP 的本質、JSON-RPC 的“殼子”作用，以及為什么熟悉 HTTP 協議就足以理解 MCP 的數據傳遞。文章面向技術社區，結構清晰，適合分享。

理解 MCP 協議的數據傳遞：HTTP 之上的一層“殼子”

作者：[你的用戶名]
日期：2025-04-13
標簽：MCP 協議、HTTP、JSON-RPC、數據傳遞、AI 代理

背景

最近在研究 MCP（Model Context Protocol）協議，探索如何通過它實現 AI 代理的自動化任務，例如清理緩存文件夾。起初，我對 MCP 的數據傳遞機制感到困惑，因為我對數據傳遞的理解主要停留在 HTTP 協議的層面（例如 REST API 的 GET、POST 請求）。通過深入分析，我發現 MCP 協議的底層傳輸仍然是 HTTP，只不過在 HTTP 之上“套了一層殼子”——JSON-RPC 2.0 協議。這篇文章記錄了我的發現和理解，分享給對 MCP 協議感興趣的朋友。

發現過程

1. MCP 協議的底層傳輸：HTTP

MCP 協議是一個為 AI 代理設計的協議，允許 AI 代理安全地訪問外部工具和數據源（例如文件系統）。通過研究，我發現 MCP 的數據傳遞完全依賴 HTTP 協議（）。

1.1 MCP 的 HTTP 請求和響應

MCP 服務器監聽一個 HTTP 端點（例如 http://localhost:8000/mcp），AI 代理通過 HTTP POST 請求發送數據，服務器返回 HTTP 響應。以下是一個典型的 MCP 請求和響應：

  • HTTP 請求（調用 list_files 工具）：

    POST /mcp HTTP/1.1
Host: localhost:8000
Content-Type: application/json{"jsonrpc": "2.0","id": 1,"method": "tools/call","params": {"name": "list_files","arguments": {"path": "/path/to/cache"}}
}

  • HTTP 響應：

    HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json{"jsonrpc": "2.0","id": 1,"result": {"files": [{"name": "temp1.log", "path": "/path/to/cache/temp1.log", "mtime": "2025-03-01T12:00:00Z"},{"name": "temp2.log", "path": "/path/to/cache/temp2.log", "mtime": "2025-04-01T12:00:00Z"}]}
}

1.2 與 HTTP API 的對比

如果你熟悉 HTTP API（例如 REST API），MCP 的數據傳遞模式非常相似：

  • HTTP API：通過 URL 和 HTTP 方法定義操作，例如 GET /files?path=/path/to/cache 獲取文件列表。

  • MCP：通過 HTTP POST 發送 JSON 數據，操作定義在 JSON 的 method 字段中（例如 tools/call）。

發現：

  • MCP 的底層傳輸就是 HTTP，與我熟悉的 HTTP API 沒有本質區別。請求是 HTTP POST，響應是 HTTP 200 OK，數據格式是 JSON。

2. MCP 的“殼子”：JSON-RPC 2.0

雖然 MCP 的底層是 HTTP，但它在 HTTP 之上定義了一層 JSON-RPC 2.0 協議（），這就是所謂的“殼子”。

2.1 JSON-RPC 的結構

JSON-RPC 是一種輕量級的遠程過程調用（RPC）協議，通過 JSON 格式定義請求和響應。MCP 使用 JSON-RPC 來封裝 AI 代理與 MCP 服務器之間的通信。

  • JSON-RPC 請求：

    json

    {"jsonrpc": "2.0","id": 1,"method": "tools/call","params": {"name": "list_files","arguments": {"path": "/path/to/cache"}}
}

    • jsonrpc：協議版本。

    • id：請求 ID，用于匹配響應。

    • method：要調用的方法（例如 tools/call）。

    • params：方法參數。

  • JSON-RPC 響應：

    json

    {"jsonrpc": "2.0","id": 1,"result": {"files": [{"name": "temp1.log", "path": "/path/to/cache/temp1.log", "mtime": "2025-03-01T12:00:00Z"},{"name": "temp2.log", "path": "/path/to/cache/temp2.log", "mtime": "2025-04-01T12:00:00Z"}]}
}

    • result：成功時的返回結果。

    • 如果失敗，返回 error 字段。

2.2 JSON-RPC 與 HTTP API 的對比

  • HTTP API：操作通過 URL 和 HTTP 方法定義，例如 GET /files 獲取文件列表，DELETE /files/temp1.log 刪除文件。

  • JSON-RPC：操作通過 JSON 的 method 字段定義（例如 tools/call），參數通過 params 傳遞，URL 通常是固定的（例如 /mcp）。

等價轉換：

  • JSON-RPC 請求：

    json

    {"jsonrpc": "2.0","id": 1,"method": "tools/call","params": {"name": "list_files","arguments": {"path": "/path/to/cache"}}
}

  • 等價的 HTTP API 請求：

    GET /files?path=/path/to/cache HTTP/1.1
Host: localhost:8000

發現：

  • JSON-RPC 只是 HTTP 請求體的一種特定格式。method 相當于 HTTP API 的 URL 路徑，params 相當于請求體或查詢參數。熟悉 HTTP API 后，JSON-RPC 非常容易理解。

3. 為什么熟悉 HTTP 協議就夠了？

通過對比，我發現 MCP 協議的數據傳遞本質上就是 HTTP 傳輸，只不過請求體的內容是 JSON-RPC 格式。

3.1 MCP 的數據傳遞流程

以清理緩存文件夾的任務為例：

  1. AI 代理發送 HTTP POST 請求，調用 list_files 工具，獲取文件列表。

  2. MCP 服務器返回 HTTP 響應，包含文件列表（JSON 格式）。

  3. AI 代理解析響應，篩選出超過 30 天的文件（例如 temp1.log）。

  4. AI 代理發送另一個 HTTP POST 請求，調用 delete_file 工具。

  5. MCP 服務器返回 HTTP 響應，確認刪除成功。

HTTP 視角：

  • 整個流程與 HTTP API 的請求-響應模式完全一致。

  • 唯一不同的是，MCP 的請求體是 JSON-RPC 格式，而不是普通的 JSON 數據。

3.2 熟悉 HTTP 后需要額外關注的點

雖然熟悉 HTTP 協議就足夠理解 MCP 的數據傳遞，但需要額外關注以下兩點：

  1. JSON-RPC 格式：

    • 理解 JSON-RPC 的核心字段（method、params、result 等）。

    • 把 method 看作 HTTP API 的 URL 路徑，把 params 看作請求體。

  2. MCP 的方法和工具：

    • MCP 定義了一些方法（例如 tools/call）和工具（例如 list_files、delete_file）。

    • 可以通過 tools/list 請求獲取可用工具：

      json

      {"jsonrpc": "2.0","id": 1,"method": "tools/list","params": {}
}

發現：

  • 熟悉 HTTP 協議后，只需要幾分鐘就能學會 JSON-RPC 的格式和 MCP 的方法/工具，MCP 的數據傳遞就完全可以理解。

4. MCP 的“殼子”帶來的額外功能

雖然 MCP 是在 HTTP 之上“套了個殼子”，但這個殼子帶來了一些額外的功能：

  1. 結構化的通信：

    • JSON-RPC 提供了統一的請求和響應格式（method、params、result），比 HTTP API 更結構化。

    • AI 代理可以更容易地解析和處理數據。

  2. 支持復雜通信模式：

    • MCP 支持 Server-Sent Events（SSE）（），用于實時推送任務狀態。

    • MCP 支持異步任務，AI 代理可以通過輪詢或 SSE 獲取任務進度。

  3. 工具化的接口：

    • MCP 通過工具（例如 list_files）提供標準化的接口，AI 代理可以直接調用，無需關心底層實現。

SSE 示例：

  • AI 代理訂閱任務狀態：

    GET /mcp/sse HTTP/1.1
Host: localhost:8000
Accept: text/event-stream

  • 服務器推送更新：

    event: TaskStatusUpdateEvent
data: {"taskId": "task-001", "status": "working"}

發現：

  • SSE 是 HTTP 的擴展功能，如果熟悉 HTTP API 的 SSE，MCP 的實時推送模式也很容易理解。

5. 對比 A2A 協議：同樣的“殼子”

A2A（Agent2Agent）協議也基于 HTTP 和 JSON-RPC（），但用途不同：

  • MCP：AI 代理與外部工具的交互（例如文件系統），通過 tools/call 調用工具。

  • A2A：代理之間的通信，通過 tasks/send 提交任務，支持協作（）。

A2A 的 HTTP 請求示例：

  • 請求：

    POST /a2a HTTP/1.1
Host: localhost:9000
Content-Type: application/json{"jsonrpc": "2.0","id": 1,"method": "tasks/send","params": {"taskId": "task-001","message": {"role": "user","parts": [{"type": "TextPart", "value": "List files in /path/to/cache"}]}}
}

  • 響應：

    HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: application/json{"jsonrpc": "2.0","id": 1,"result": {"taskId": "task-001","status": "working"}
}

發現：

  • A2A 和 MCP 都基于 HTTP，數據傳遞方式相同（HTTP POST + JSON-RPC）。

  • A2A 的“殼子”更注重任務管理和代理協作，而 MCP 的“殼子”更注重工具調用。

總結

通過這次研究，我對 MCP 協議的數據傳遞有了更清晰的理解：

  1. MCP 的底層是 HTTP：MCP 的數據傳遞完全依賴 HTTP，與 HTTP API 的請求-響應模式一致。

  2. JSON-RPC 是“殼子”：MCP 在 HTTP 之上使用 JSON-RPC 2.0 協議，定義了結構化的請求和響應格式。

  3. 熟悉 HTTP 就夠了：如果你已經熟悉 HTTP 協議（例如 POST 請求、JSON 數據、SSE），只需要額外理解 JSON-RPC 的格式和 MCP 的方法/工具，就能完全掌握 MCP 的數據傳遞。

未來計劃：

  • 抓包分析 MCP 的 HTTP 請求，深入理解 JSON-RPC 的細節。

  • 探索 A2A 協議的通信模式（例如 SSE 和推送通知），學習更復雜的協作場景。

如果你對 MCP 協議或 HTTP 相關技術有更多想法，歡迎留言討論！

參考資料

  1. Anthropic 官方文檔：Introducing the Model Context Protocol

  2. Google A2A 協議文檔：Agent2Agent Protocol Specification

  3. JSON-RPC 2.0 規范：JSON-RPC 2.0 Specification

以上是 CSDN 風格的博客記錄，總結了你的發現和理解。如果你需要調整某些部分（例如添加代碼示例或截圖），可以告訴我！

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