【Agent专题】MCP架构实战：开发者必藏！最全MCP智能代理构建指南，附实操解析

MCP代理正在颠覆智能体的边界，它不再只是“对话专家”，而是真正能与真实应用沟通并完成任务的AI大脑。

从代码调用、任务调度，到插件执行、决策控制，MCP（Model Context Protocol）让大模型从“只会聊天”进化为“能干活的助手”。但——问题也随之而来：

想要搭建一个MCP代理，真的太复杂了！

你不仅要搞懂多层交互架构，还要处理模型、记忆体、协议、工具链之间的配合。如果缺乏系统的知识与实践路径，分分钟踩坑。

所以我们写下这篇全网最全、最硬核的实战指南。

本文将带你从0开始搞懂什么是MCP，它如何架构代理系统，当前主流有哪些框架，并教你一步步用 OpenAI SDK 从头构建出一个属于你自己的 MCP Agent。

最后我们还准备了可运行的实战代码和案例讲解，让你不仅看得懂，还能马上做起来。

模型上下文协议（MCP） 是一种全新的开放协议，旨在标准化应用程序向大语言模型（LLM）提供上下文信息和工具调用的方式。

你可以把它理解为 AI 的“通用连接器”。MCP 像一个插件系统，服务于不同的 MCP 客户端（例如 Cursor、Claude、Windsurf 等），通过将 Agent 连接到各种数据源和工具，来大幅扩展其能力边界。

MCP 可帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂的工作流程。例如，Obsidian 的 MCP 服务器可帮助 AI 助手搜索和阅读 Obsidian 保险库中的笔记。

在任何通用的 MCP 架构中，通常都包含以下几个核心组件：

MCP 主机：
如 Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等 AI 应用，或者其他希望通过 MCP 协议访问数据的智能工具。它们是请求发起方，代表“谁”在使用 MCP。

MCP 客户端：
这些是与 MCP 服务器保持一对一连接的协议客户端，起到通信桥梁的作用。它们负责在主机与功能模块之间传递请求和响应。

MCP 服务器：
是一些轻量级程序，每个服务器负责开放一类标准化能力，例如读取本地文件、查询数据库、调用插件等。这些能力通过 MCP 协议统一暴露，便于接入。

本地数据源：
指的是你计算机上的文件、数据库或服务，MCP 服务器可以安全访问它们。比如浏览器自动化相关的 MCP 服务器，就需要访问你的浏览器实例才能发挥作用。

远程服务：
除了本地资源，MCP 服务器也可以连接外部 API 或基于云的服务，实现更广泛的数据交互与任务执行能力。

在 MCP 架构中，MCP 代理 是真正的“智能中枢”，它们通过 MCP 协议实现推理、调用工具、使用记忆，并执行各类任务。

如果说 MCP 协议定义了“应用程序和数据源如何连接语言模型”，那么 MCP 代理就是借助这一结构运行、思考并执行任务的“大脑”——它们既可以自主运行，也可以与你交互协作。

从更高的抽象层面来看，一个 MCP 代理由以下三大核心层级构成：

1）模型上下文层：大脑

在这一层，语言模型（如 GPT-4、Claude）是代理的核心智力来源，负责理解、推理和生成语言。

它通过上下文（可用的工具与资源）和提示（行为指令）进行引导，例如：

“编辑日历时，请优先检查是否存在时区冲突。”

这就像一位全能秘书在执行任务时，始终遵循既定策略和边界。

2）协议层：神经系统

这一层负责“感知世界”和“信息传输”。它是 MCP 代理与外部环境沟通的桥梁，主要包括：

• MCP 客户端：如 Cursor、Claude Desktop，承担通信中枢角色；

• MCP 服务器：连接特定工具和数据源，如 Gmail、Notion、本地文件系统等；

• 采用标准化的 JSON-RPC 接口，完成指令下达与结果返回；

• 管理认证权限、请求响应的协调；

• 具备容错与重试机制，确保系统稳定运行。

  
  

这一层就像人体的神经网络，负责接收指令、传递感知、调动行动。

3）运行时层：肌肉

代理的“行动力”体现在这一层。

这里是工具和 API 的实际运行环境，负责：

• 执行具体操作（如发邮件、写文档、改代码）；

• 保持短期工作状态，比如处理草稿、跟踪多步骤任务的中间结果；

• 管理流程中临时的数据缓存与状态切换。

  
  

如果说大脑在思考，神经在传输信息，那么“肌肉”就是执行动作、真正完成工作的实体。

正是这三层架构的协同配合，让 MCP 代理不仅能“理解你的需求”，还能接入外部工具、管理状态并完成真实任务，从“语言模型”进化为“任务执行体”。

当 MCP 代理启动时，客户端会连接到服务器以获取可用的工具、资源和提示。根据用户的请求，它选择要向模型显示的内容。当模型选择作时，客户端通过服务器执行该作，并在此过程中处理授权和数据流。

如果你想构建自己的 MCP 代理，市面上已经有不少优秀的框架与工具可以帮助你快速入门。

选择哪种方式，主要取决于以下几个因素：

• 你使用的编程语言或技术栈

• 是偏好托管方案（上手简单、但控制力较低），还是自托管部署（灵活自由，但设置稍复杂）

• 是否开箱即用支持你想连接的工具与应用

  
  

以下是目前最流行、支持 MCP 协议的框架与 SDK，一应俱全：

✅ OpenAI Agents SDK

OpenAI 官方推出的 Agent 构建工具，支持 MCP 原生接入，提供如 MCPServerStdio 和 MCPServerSse 等类，适合生产环境使用，是早期 Swarm 实验的成熟版本。
📦 安装命令：pip install openai-agents

✅ Composio with OpenAI

一个轻量级 SDK，用于将 OpenAI Agent 与 Composio 的托管式 MCP 服务器集成，自动完成工具注册、身份验证与通信对接。
📦 安装命令：pip install composio-openai openai

✅ mcp-agent by LastMile AI

一个可组合的简单框架，基于 MCP 协议和工作流模式构建代理，同时兼容 OpenAI 的 Swarm 多代理编排思路，但对模型类型不设限。
📦 安装命令：pip install mcp-agent

✅ MCP Python SDK

官方推出的 Python SDK，完整实现了 MCP 协议规范，提供快速创建 MCP 服务器的类（如 FastMCP）以及客户端连接组件。
📦 安装命令：pip install "mcp[cli]"

✅ MCP TypeScript SDK

官方 TypeScript/Node SDK，适用于 JavaScript/TypeScript 生态，可用 McpServer 快速构建 MCP 服务端及客户端。
📦 安装命令：npm install @modelcontextprotocol/sdk

✅ Google ADK

Google 开源的 Agent 开发工具包（ADK），原生集成 MCP 服务器与工具支持，还可接入其多智能体运行框架。
📦 安装命令：pip install google-adk

✅ CopilotKit MCP 支持

一行命令即可将前端变成 MCP 客户端，快速连接任意 MCP 兼容服务器，实现工具共享、代理协作、多智能体编排。
📦 启动命令：npx copilotkit@latest init -m MCP

✅ LangChain MCP Adapters

将 MCP 工具封装成 LangChain 可识别组件，便于在 LangGraph 等代理工作流中调用，非常适合已有 LangChain 项目的开发者。
📦 安装命令：pip install langchain-mcp-adapters

✅ Strands Agents SDK

由 AWS 开源的 Agent 构建框架，支持 MCP，并兼容主流模型平台：Amazon Bedrock、Anthropic、LiteLLM、Llama、Ollama、OpenAI 等。
📦 安装命令：pip install strands-agents strands-agents-tools

✅ fast-agent

支持 MCP 协议的全功能框架，覆盖工具调用、采样、多模态（图片/PDF）输入等，兼容 OpenAI 和 Anthropic 模型。
📦 安装命令：pip install fast-agent-mcp

✅ PraisonAI

一个主打低代码体验的多智能体框架，支持单行代码接入 MCP，附带丰富文档与示例，支持 Brave、GitHub、Perplexity、Slack 等集成。
📦 安装命令：pip install praisonaiagents mcp

✅ Semantic Kernel

微软推出的智能体编排 SDK，现已通过官方适配器支持 MCP 工具注册与调用，配合 Semantic Kernel Pipeline 使用效果更佳。
📦 安装命令：pip install semantic-kernel

✅ Vercel AI SDK

Vercel 出品的 AI SDK 现已集成 MCP，可在定义 Schema 时，仅拉取显式声明的工具，提升安全与可控性。
📦 示例代码（TypeScript）：

import { experimental_createMCPClient as createMCPClient } from 'ai';import { openai } from '@ai-sdk/openai';const mcpClient = await createMCPClient({  transport: {    type: 'sse',    url: 'https://my-server.com/sse',  },});const response = await generateText({  model: openai('gpt-4o'),  tools: await mcpClient.tools(),  prompt: 'Find products under $100',});

此外，还有一些项目如 Agent-MCP，因社区活跃度与成熟度较低，本文暂不推荐。

如果你偏好图形化使用 MCP，还可以使用以下 MCP 客户端软件来对接 MCP 服务器：

• Cursor

• Claude Desktop

• Windsurf

• Cline

• Witsy 等

  
  

想查看更多客户端？可以前往官方列出的 20+ MCP Clients 清单一探究竟。

OpenAI Agents SDK 是 OpenAI 于 2025 年 3 月推出的官方开源框架，旨在帮助开发者构建由 OpenAI 模型驱动的智能代理。

这些代理不仅可以调用工具，还支持内存管理、函数调用、流式输出、重试机制等完整的工作流能力，真正实现“能思考、会执行”的智能体。

除了基础功能，你还可以使用适配器（如 composio_openai）来更灵活地控制 MCP（Model Compatibility Protocol）生态。该适配器允许 OpenAI Agents SDK 客户端与 MCP 协议兼容的服务器通信，进一步拓展能力边界：

⚡ 将 OpenAI 代理连接到任意 MCP 服务器提供的工具
⚡ 在代理内部直接调用如 Composio Cloud 等平台上的工具
⚡ 在保留 OpenAI 原生代理运行时的基础上，实现对 MCP 的兼容扩展

让我们从零开始，使用原生 OpenAI SDK 构建第一个 MCP Agent！

第 1 步：准备环境

请确保你已安装 Python 3.8 及以上版本，并拥有 OpenAI API Key。

第 2 步：创建项目并设置虚拟环境

在开发过程中使用虚拟环境（virtualenv）可以避免全局依赖冲突，推荐启用。

# macOS / Linux:python3 -m venv env        # 创建名为 'env' 的本地虚拟环境source env/bin/activate    # 激活虚拟环境# Windows:python -m venv env.\env\Scripts\activate     # 在 PowerShell 或 CMD 中激活

激活后你会在终端前缀看到 (env)，代表环境已就绪。

项目结构如下：

mcp-openai-agent/├── agent.py                 # 定义带工具能力的 OpenAI 代理├── run_agent.py             # 主运行入口├── requirements.txt         # 依赖包清单├── .env                     # 存储 API 密钥与配置└── README.md

第 3 步：安装依赖并配置 API Key

本项目依赖两个关键库：

• openai-agents：官方 OpenAI SDK，内置支持函数调用、内存、工具使用等

• python-dotenv：加载 .env 文件中的环境变量，方便管理密钥等信息

安装命令如下：

pip install openai-agents python-dotenv

安装完后，将当前虚拟环境下的依赖写入 requirements.txt：

pip freeze > requirements.txt

这样就可以通过以下命令快速复现依赖环境：

pip install -r requirements.txt

为避免将敏感文件上传 GitHub，请添加 .gitignore，忽略虚拟环境目录及 .env 文件。

接下来，在 .env 文件中添加你的 OpenAI API Key：

OPENAI_API_KEY=你的 OpenAI 密钥

第 4 步：获取 MCP Server 地址

我们将使用 Composio 提供的 MCP Server，因为它支持内置认证（OAuth、API Key、JWT、Basic Auth），免去了你自己构建登录系统的麻烦。

Composio 提供完全托管的服务器，已经集成了 250+ 工具（如 Gmail、Slack、Notion、Linear 等），并支持本地或远程运行。每个 MCP 工具都附带以下信息：

• 当前活跃用户数

• 工具版本和更新时间

• 所有支持的动作（actions）

• 安装指引（TypeScript、Python 等）

  
  

同时支持的主机包括：Claude（Mac）、Windsurf、Cursor 等。

第 5 步：编写 Agent 主体（agent.py）

我们将在 agent.py 中定义主代理逻辑。它将连接 MCP 工具服务器，并返回 Agent 与 Server 实例。

import osimport openaifrom agents import Agentfrom agents.mcp import MCPServerSsefrom dotenv import load_dotenvload_dotenv()openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")TOOL_URL = os.getenv("MCP_TOOL_URL")# return openai agent connected to mcp tooldef build_agent():    mcp_server = MCPServerSse({"url": TOOL_URL})    agent = Agent(        name="GitHub Agent",        instructions="You help the user manage GitHub by creating issues, updating repos, and handling PRs using the connected GitHub tool.",        mcp_servers=[mcp_server],    )    return agent, mcp_server

代码说明：

• MCPServerSse(...)：通过 SSE 协议连接 MCP 工具服务器

• Agent(...)：实例化代理，包括名称、指令说明、可连接的 MCP 工具列表

• build_agent()：返回一个连接好 MCP 工具的代理实例和服务器对象

  

你需要在 .env 文件中添加 MCP 工具的 URL，例如：

MCP_TOOL_URL=https://mcp.composio.dev/github/sse?customerId=xyz

第 6 步：运行代理（run_agent.py）

接下来，我们在 run_agent.py 中添加主执行逻辑，用于启动代理完成任务。

import asynciofrom agent import build_agentfrom agents import Runner# main task with the use caseTASK = "Create an issue in the repository 'Anmol-Baranwal/mcp-agents' with the title 'Feat: MCP Server Implemented' and body 'just testing stuff.'"async def main():    agent, mcp_server = build_agent()    try:        await mcp_server.connect()        result = await Runner.run(agent, TASK)        print("✅ Final Output:\n", result.final_output)    finally:        await mcp_server.cleanup()if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

代码说明如下：

• main()：以异步方式运行整个代理工作流

• build_agent()：初始化 agent 与 MCP server

• await mcp_server.connect()：连接远程 MCP 工具服务器

• Runner.run(...)：发送任务，自动处理函数调用、工具选择、重试机制等

• result.final_output：代理完成任务后的最终结果

• cleanup()：优雅关闭连接

  
  

第 7 步：执行结果与连接验证

当你运行 run_agent.py，系统将尝试建立到 GitHub 工具的连接。第一次使用时，你需要在浏览器中打开 OAuth 链接进行授权。

验证连接成功后，可再次运行脚本，代理就能真正创建 GitHub issue。请确保目标仓库为公开状态，否则可能由于权限不足导致操作失败。

恭喜！你已从零成功构建了一个兼容 MCP 协议的 OpenAI 代理。

一旦 GitHub 工具通过 Composio 完成认证，你就可以通过 Agent 实现以下功能：

• 创建或关闭 GitHub Issue

• 更新仓库描述、Metadata

• 协助处理 PR 流程

• 整合至开发者自动化流程中

  
  

我尝试了多种方式，每次都能顺利完成任务。

在本示例中，我们将构建一个可以汇总博客文章为推文的智能代理（Agent）。该代理由 OpenAI LLM 驱动，能够访问本地文件系统和网页内容，并将结果浓缩为一句 Twitter 内容。

所有需要的服务器组件已经包含在仓库中，因此你需要先克隆项目。

此外，请记得在 mcp-agent/examples/basic/mcp_basic_agent/mcp_agent.secrets.yaml 中添加你的 OpenAI API 密钥和 Anthropic API 密钥。

示例代理代码

import asyncioimport osfrom mcp_agent.app import MCPAppfrom mcp_agent.agents.agent import Agentfrom mcp_agent.workflows.llm.augmented_llm_openai import OpenAIAugmentedLLMapp = MCPApp(name="hello_world_agent")async def example_usage():    async with app.run() as mcp_agent_app:        logger = mcp_agent_app.logger        # 创建一个支持读取文件系统与抓取网页的代理        finder_agent = Agent(            name="finder",            instruction="You can read local files or fetch URLs. \                Return the requested information when asked.",            server_names=["fetch", "filesystem"],  # 该代理可用的 MCP 工具服务器        )        async with finder_agent:            # 自动初始化 MCP 服务器并加载工具            tools = await finder_agent.list_tools()            logger.info(f"Tools available:", data=tools)            # 绑定一个 OpenAI 增强型 LLM            llm = await finder_agent.attach_llm(OpenAIAugmentedLLM)            # 读取 README.md 文件内容            result = await llm.generate_str(                message="Show me what's in README.md verbatim"            )            logger.info(f"README.md contents: {result}")            # 抓取博客文章前两段内容            result = await llm.generate_str(                message="Print the first two paragraphs from https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents"            )            logger.info(f"Blog intro: {result}")            # 总结成一条 128 字符推文            result = await llm.generate_str("Summarize that in a 128-char tweet")            logger.info(f"Tweet: {result}")if __name__ == "__main__":    asyncio.run(example_usage())

以下是对上述代码模块的简要解析：

• MCPApp
  管理整个 MCP 运行环境，处理事件循环、日志等核心框架。

• OpenAIAugmentedLLM
  使用 OpenAI 模型（默认 GPT-4o）实现智能任务规划与工具交互能力。

• Agent（智能代理）
  创建一个名为 finder 的代理，拥有以下功能：

• 接入两个 MCP 工具服务器：fetch（抓取网页内容）和 filesystem（读取本地文件）；

• 根据指令读取文件或访问 URL，返回对应内容。

• 异步运行代理任务：

• 自动初始化所连接的 MCP 服务器；

• 列出并记录当前可用的工具；

• 绑定一个具备工具调用能力的 OpenAI LLM；

• 执行以下三个任务：

1. 显示 README.md 文件内容；

2. 提取 Anthropic 博客页面前两段文字；

3. 将博客摘要浓缩成一条 Twitter 推文（128 字符内）。

• 日志输出
  每一步的结果都会通过日志打印，便于调试和结果回溯。





OpenAI SDK：使用 MCP 服务器发送电子邮件。您需要从 Composio Gmail MCP 服务器生成 SSE URL。让我们创建一个可以使用 OpenAI SDK 发送电子邮件的代理。
import asyncioimport osfrom dotenv import load_dotenvimport openaifrom agents import Agent, Runnerfrom agents.mcp import MCPServerSse
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
TOOL_URL = os.getenv("MCP_TOOL_URL")async def main():    gmail_server = MCPServerSse({"url": TOOL_URL})    try:        await gmail_server.connect()        agent = Agent(            name="Gmail Agent",            instructions="You help the user manage their emails using the connected Gmail tool.",            mcp_servers=[gmail_server]        )
        task = "send an email to  with subject 'Hello from MCP Agent' and body 'This is a test email sent via the Gmail MCP server.'"        result = await Runner.run(agent, task)        print(result.final_output)    finally:        await gmail_server.cleanup()if __name__ == "__main__":    asyncio.run(main())

尽管 MCP（Model Context Protocol）仍在不断发展完善中，但其核心理念和架构设计已趋于稳定。随着更多边缘案例被探索，未来还会诞生更多新框架和工具，拓展 MCP 的应用边界。

参考文章：https://levelup.gitconnected.com/the-complete-guide-to-building-mcp-agents-ec877f30136d

我非常鼓励开发者动手实践，用MCP构建出有创意且有实际价值的智能体系统，让世界看到“工作流 + 上下文”驱动下的无限可能。