在大型语言模型（LLM）生态快速演进的今天，Model Context Protocol（MCP）作为连接 AI 能力与真实世界的标准化协议，正逐步成为智能体开发的事实标准。该协议通过定义 Resources（静态资源）、Prompts（提示词模板）和 Tools（可执行工具）三大核心能力，让开发者能够以模块化方式为 LLM 扩展文件系统访问、API 集成甚至物联网控制等交互能力。
然而当前 MCP Server 的开发部署仍存在显著痛点：开发者需要手动配置 Python/TypeScript SDK、处理依赖冲突，最终还需自行解决云端的 IaC 部署难题。这种碎片化体验使得从零构建 MCP Server 的成本过高。而通过 Serverless Devs CLI 工具，开发者能够一键拉起 MCP Server 项目，并在开发完成后一键部署到云端，显著缩短开发链路，提升 MCP Server 的开发效率。
本文将带你通过 Serverless Devs CLI 工具，开发并一键部署一个原生 SSE 的示例 MCP Server 到阿里云函数计算（FC），提供自带 LLM 的 Client ，可对部署好的 MCP Server 进行测试。
什么是 Serverless Devs？
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Serverless Devs【1】 是一个开源开放的 Serverless 开发者平台，致力于为开发者提供强大的工具链体系。通过该平台，开发者可以一键体验多云 Serverless 产品，极速部署 Serverless 项目。Serverless Devs 于 2020 年 10 月 23 日正式开源，并于 2022年 进入 CNCF 沙箱，成为首个入选的 Serverless 工具项目，目前项目已经服务于成千上万的开发者和企业用户。
Serverless Devs 包含 CLI 工具，Registry 各类热门 AI 应用模版、实用 AI 工具以及 AI 工作流)，CICD 工具，并与函数计算 FC、FunctionAI 开发平台密切合作，为开发者提供更加便利的 Serverless+AI 服务。
从零开发 MCP Server
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本地初始化 MCP Server
初始化 MCP Server 项目到本地需要借助 Serverless Devs 工具。可依照此文档【2】进行安装。安装并配置完成后，通过以下指令初始化一个 Hello World MCP Server 项目：
s init start-mcp-nodejs-hello-world
按照提示填入地域，函数名和配置好的 access，即可完成项目的初始化：
项目的目录结构如下：
.├── build.yaml # 构建配置├── code # 项目代码目录│ ├── check_node_version.mjs # 部署前检查脚本│ ├── package-lock.json │ ├── package.json │ ├── src│ │ └── index.ts # 项目源码│ ├── tsconfig.json│ └── webpack.config.js├── readme.md└── s.yaml # 部署 YAML
开发 MCP Server
项目根目录下的 code 文件夹即是项目代码的目录，部署时只有这个文件夹里的内容会部署到函数计算 FC 上。打开 src/index.ts 文件，可以看到 CLI 已经帮你写好了一个简单的、可直接进行部署的Hello World MCP Server：
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";import { z } from "zod";import express from "express";import { SSEServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/sse.js";// Create a map to store the transport for each sessionconst sessionTransport: Map<string, SSEServerTransport> = new Map();// Create a new server instance every time a new connection is made to ensure concurrencyconst createServer = () => {// Create server instanceconst server = new McpServer({name: "my-mcp-server",version: "1.0.0",});// Implement your tools hereserver.tool("hello_world","Return string 'hello world!'",{// Define input parameters using zod. example:// prefix: z.string().describe('prefix').optional(),},async () => {console.log("Hello World tool called");return {content: [{type: "text",text: 'hello world!',}]}},);return server;}const app = express();app.get("/sse", async (req, res) => {console.log("SSE connection opened");console.log("Request Headers:", req?.headers); // 按需输出特定属性console.log("Request Query:", req?.query);const server = createServer();server.server.onclose = async () => {await server.close();sessionTransport.delete(transport.sessionId);};const transport = new SSEServerTransport("/messages", res);sessionTransport.set(transport.sessionId, transport);await server.server.connect(transport);return;});app.post("/messages", async (req, res) => {const sessionId = req.query.sessionId as string;if (!sessionId) {throw new Error("sessionId query parameter is required");}const transport = sessionTransport.get(sessionId);if (transport) {console.log("SSE message received");console.log("Request Headers:", req?.headers); // 按需输出特定属性console.log("Request Query:", req?.query);console.log("Request Body:", req?.body);await transport.handlePostMessage(req, res);}return;});app.listen(8080, () => {console.log('MCP Server running on port 8080');});
这个 Server 包含一个名字为 hello_world 的工具，它只会返回一个字符串 'hello world!'，且不需要任何输入参数。你可以参考当前代码的实现自行修改工具，且 CLI 已经帮你配置好了 package.json，你可以按照你开发任意 Node.js 项目的方式来开发这个 Server。
部署 MCP Server 到函数计算 FC
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完成 Server 的开发后，你可以通过 Serverless Devs CLI 工具一键将你的 MCP Server 部署到函数计算。Serverless Devs 是通过 s.yaml 部署代码的，其需要包含所有部署需要的信息，包括实例规格、代码目录、触发器配置等等，而 CLI 已经帮你写好了，因此你不需要在意这些。
在部署之前，还需要对代码进行打包。在这里我们使用 webpack 进行打包，配置已经帮你写好了，因此你只需在 code 目录下执行以下指令：
注意：需要本地 node 版本为 20 或以上。
npm install # 如果你之前没有执行npm run build
若 code 目录下出现了 dist 文件夹并包含以下文件，则说明构建成功：
此时，你已经准备好将这个 Server 部署到函数计算了！回到项目根目录，执行以下指令：
s deploy -y
若看到以下信息，则说明部署成功。部署成功后，Serverless Devs 会打印部署成功的函数的配置信息：
✔ [start-mcp-nodejs-hello-world] completed (5.9s)? Result for [deploy] of [start-mcp-server-nodejs]====================region: xxxxx......配置信息
其中，functionName 就是部署好的函数的名称，你可以登录阿里云函数计算控制台【3】查看。你还可以在配置信息中找到 system_url 字段，这个就是你的 MCP Server 的 URL，可以用于测试和集成到你自己的系统。
测试 MCP Server
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你可以本地启动一个官方 inspector【4】 测试部署好的 MCP，只需执行：
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js
或者，你也可以启动一个我们基于官方项目修改的，内置好了 LLM 的 inspector：
npx @serverless-devs/inspector node build/index.js
Transport Type 选择 SSE，复制之前部署获取到的 system_url，在尾部添加 /sse，然后粘贴到 URL 输入框。点击 Connect，再切到 Tools，点击 List Tools，即可看到部署好的 Server 的工具信息，并能进行调试。
若你使用的是我们的包含大模型的 inspector，还可以切到 LLM，选择大模型，填入你的 API Key，测试大模型使用你的工具的效果：
需要先点击 List Tools，否则大模型无法使用工具
三种方式接入客户端
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方式一：官方 Client
所有部署到函数计算 FC 的 MCP Server 都遵循 SSE 协议。对于已经支持 SSE 的官方 Client （例如Cursor），接入配置如下：
{ "mcpServers": { "server-name": { "url": "<部署好的system_url>/sse", "env": { // 如果有的话 "key": "value" } } }}对于暂未支持 SSE 的 Client，可以参考一些开源社区代理解决方案，例如：
mcp-proxy【5】
supergateway【6】
方式二：其他本地 Client
对于非官方的 Client，接入 MCP Server 需要使用官方的提供的 sdk 进行连接。具体开发方式可参考官方文档【7】。一个示例 Node Client 如下：
import { Client } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js";import { SSEClientTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/client/sse.js";const client = new Client({name: "example-client",version: "1.0.0"}, {capabilities: {}});const transport = new SSEClientTransport(new URL("<部署好的system_url>/sse"));await client.connect(transport);
方式三：在 FC 部署一个 Client
如果你需要一个远端的 Client，你也可以在函数计算 FC 应用中心部署 inspector 到函数计算。你可以通过这个链接【8】一键部署。部署完成后，点击访问域名即可进入 inspector 界面。
结语
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至此，你已经成功初始化，开发并部署了一个属于你自己的 SSE MCP Server！除了文章中示范的基于 Node 的 MCP Server Hello World 项目，Serverless Devs 还提供了基于 Python，Java 的 Hello World 项目，以及大量可以一键部署的开源 Server，包括高德地图、百度地图、Github 等等，详情可以查看这个代码仓库【9】。
