协议版本修订: 草案
Model Context Protocol (MCP) 允许服务器暴露可供语言模型调用的工具。工具使模型能够与外部系统交互，例如查询数据库、调用API或执行计算。每个工具通过唯一的名称标识，并包含描述其模式的元数据。

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用户交互模型

MCP中的工具被设计为模型控制的，这意味着语言模型能够根据其上下文理解与用户提示，自动发现并调用工具。 然而，实现可以自由通过任何适合其需求的接口模式来暴露工具——协议本身并不强制任何特定的用户交互模式。
为了信任、安全性和风险控制，应当始终保持人类在循环中，并具备拒绝工具调用的能力。应用程序应当：
  • 提供用户界面，清晰展示哪些工具正在暴露给AI模型
  • 调用工具时插入清晰的可视化指示器
  • 向用户展示操作确认提示，以确保人工参与其中

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功能特性

支持工具的服务器 必须 声明 tools 能力： 
{
  "capabilities": {
    "tools": {
      "listChanged": true
    }
  }
}
listChanged 表明当可用工具列表发生变化时，服务器是否会发出通知。

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协议消息

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列出工具

要发现可用工具，客户端会发送一个tools/list请求。此操作支持分页。 请求： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/list",
  "params": {
    "cursor": "optional-cursor-value"
  }
}
响应： 响应： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "get_weather",
        "title": "Weather Information Provider",
        "description": "Get current weather information for a location",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "City name or zip code"
            }
          },
          "required": ["location"]
        },
        "icons": [
          {
            "src": "https://example.com/weather-icon.png",
            "mimeType": "image/png",
            "sizes": "48x48"
          }
        ]
      }
    ],
    "nextCursor": "next-page-cursor"
  }
}

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调用工具

要调用工具，客户端发送一个tools/call请求: 请求： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "get_weather",
    "arguments": {
      "location": "New York"
    }
  }
}
响应: 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Current weather in New York:\nTemperature: 72°F\nConditions: Partly cloudy"
      }
    ],
    "isError": false
  }
}

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列表变更通知

当可用工具列表发生变化时，声明了 listChanged 能力的服务器应该发送通知： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "notifications/tools/list_changed"
}

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消息流

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数据类型

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工具

工具定义包含：
  • name: 工具的独特标识
  • title: 可选的人类可读工具名称，用于显示目的。
  • description: 功能的人类可读描述
  • inputSchema: JSON模式定义预期参数
  • outputSchema: 可选，用于定义预期输出结构的JSON模式
  • annotations: 可选属性，用于描述工具行为
为确保信任、安全与保障，客户必须考虑工具注释不被信任，除非它们来自可信服务器。

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工具结果

工具结果可能包含 结构化 或 非结构化 内容。 非结构化 内容被返回到结果的 content 字段中，并且可以包含多种不同类型的内容项：
所有内容类型（文本、图像、音频、资源链接和嵌入资源）支持可选的注释功能，这些注释提供关于受众、优先级和修改时间的元数据。此注释格式与资源和提示所使用的格式相同。

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文本内容

{
  "type": "text",
  "text": "Tool result text"
}

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图像内容

{
  "type": "image",
  "data": "base64-encoded-data",
  "mimeType": "image/png",
  "annotations": {
    "audience": ["user"],
    "priority": 0.9
  }
}

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音频内容

{
  "type": "audio",
  "data": "base64-encoded-audio-data",
  "mimeType": "audio/wav"
}
一个工具可以返回指向Resources的链接，以提供额外的上下文或数据。这种情况下，该工具将返回客户端可订阅或获取的URI： 
{
  "type": "resource_link",
  "uri": "file:///project/src/main.rs",
  "name": "main.rs",
  "description": "Primary application entry point",
  "mimeType": "text/x-rust"
}
资源链接支持与常规资源相同的资源注释，以帮助客户端理解如何使用它们。
工具返回的资源链接无法保证会出现在resources/list请求的结果中。

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嵌入资源

Resources 可以 通过嵌入来使用合适的 URI scheme 提供附加上下文或数据。使用嵌入式资源的服务端 应该 实现 resources 能力： 
{
  "type": "resource",
  "resource": {
    "uri": "file:///project/src/main.rs",
    "title": "Project Rust Main File",
    "mimeType": "text/x-rust",
    "text": "fn main() {\n    println!(\"Hello world!\");\n}",
    "annotations": {
      "audience": ["user", "assistant"],
      "priority": 0.7,
      "lastModified": "2025-05-03T14:30:00Z"
    }
  }
}
嵌入式资源支持与常规资源相同的资源注解，以帮助客户端理解如何使用它们。

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结构化内容

结构化内容以JSON对象的形式返回到结果中的structuredContent字段。 为保持向后兼容性，返回结构化内容的工具也应当在TextContent块中返回序列化JSON。

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输出模式

工具也可能提供输出架构用于结构化结果的验证。 如果提供了输出架构:
  • 服务器必须提供符合此模式的结构化结果。
  • 客户端务必根据此架构验证结构化结果。
带有输出模式的示例工具: 
{
  "name": "get_weather_data",
  "title": "Weather Data Retriever",
  "description": "Get current weather data for a location",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "location": {
        "type": "string",
        "description": "City name or zip code"
      }
    },
    "required": ["location"]
  },
  "outputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "temperature": {
        "type": "number",
        "description": "Temperature in celsius"
      },
      "conditions": {
        "type": "string",
        "description": "Weather conditions description"
      },
      "humidity": {
        "type": "number",
        "description": "Humidity percentage"
      }
    },
    "required": ["temperature", "conditions", "humidity"]
  }
}
此工具的有效响应示例： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 5,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "{\"temperature\": 22.5, \"conditions\": \"Partly cloudy\", \"humidity\": 65}"
      }
    ],
    "structuredContent": {
      "temperature": 22.5,
      "conditions": "Partly cloudy",
      "humidity": 65
    }
  }
}
提供一个输出模式有助于客户端和LLMs通过以下方式理解和正确处理结构化工具的输出：
  • 开启响应的严格模式架构验证
  • 提供类型信息以便更好地与编程语言集成
  • 引导客户端与LLMs正确解析并利用返回数据
  • 支持更好的文档和开发者体验

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错误处理

工具使用两种错误报告机制：
  1. 协议错误: 标准JSON-RPC错误类型，适用于以下问题：
    • 未知工具
    • 无效参数
    • 服务器错误
  2. 工具执行错误: Reported in tool results with isError: true:
    • API失败
    • 无效输入数据
    • 业务逻辑错误
协议错误示例: 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "error": {
    "code": -32602,
    "message": "Unknown tool: invalid_tool_name"
  }
}
示例工具执行错误： 
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 4,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "Failed to fetch weather data: API rate limit exceeded"
      }
    ],
    "isError": true
  }
}

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安全考量

  1. Servers 必需:
    • 验证所有工具输入
    • 实施恰当的访问控制
    • 限制工具调用频率
    • 净化工具输出内容
  2. 客户端应该 (SHOULD):
    • 在敏感操作上提示用户确认
    • 在调用服务器之前向用户显示工具输入，避免恶意或意外的数据泄露
    • 在传递给大语言模型LLM之前验证工具结果
    • 为工具调用实现超时机制
    • 记录工具使用情况以便审计