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3步掌握MCP HTTP模式：为什么Streamable HTTP是未来的“快递员”？_postman mcp

网友: 技术文档 2025-08-15 17:03:45

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3步掌握MCP HTTP模式：为什么Streamable HTTP是未来的“快递员”？_postman mcp3步掌握MCP HTTP模式：为什么Streamable HTTP是未来的“快递员”？_postman mcp

3步掌握MCP HTTP模式：为什么Streamable HTTP是未来的“快递员”？

（传统HTTP vs Streamable HTTP，到底谁更适合你的AI服务？）

第1章：_HTTP模式是什么？

核心概念
HTTP模式是MCP（Model Context Protocol）协议的一种远程通信方式，它通过标准HTTP请求与服务器交互，适合跨网络部署和分布式场景。它的最大特点是标准化且兼容性强，能够轻松集成到现有的Web基础设施中。

类比理解
想象你有一个“远程快递员”（HTTP服务器），你需要通过快递单（HTTP请求）将指令寄给它，然后它会通过快递回执（HTTP响应）返回结果。比如你问：“上海天气如何？”快递员会从气象局取回信息并寄回给你——这就是HTTP模式的精髓！

第2章：_HTTP模式的3步搭建指南

Step 1：环境准备

Python环境（推荐）

MCP的HTTP模式在Python中实现非常简单，只需以下几步：

  1. 安装依赖

    # 使用uv快速初始化项目（uv是Python包管理新宠！）uv init mcp_http_democd mcp_http_demouv venv .venv # 创建虚拟环境source .venv/bin/activate # 激活虚拟环境（Windows用 .venv\\Scripts\\activate.bat）uv add \"mcp[http]\" fastapi uvicorn # 安装核心依赖

    小贴士：uv是Python社区的新星工具，比pip更快更高效！

  2. 项目结构
    初始化后，项目目录如下：

    mcp_http_demo/├── .venv/ # 虚拟环境├── pyproject.toml # 项目配置文件└── mcp_http_demo/ # 代码目录（待创建）
Java环境（可选）

如果你偏爱Java，可以使用Spring Boot + MCP框架：

  1. 添加依赖 
    <dependency> <groupId>org.noear</groupId> <artifactId>solon-mcp-server</artifactId> <version>2.5.0</version></dependency>

    小贴士：Java开发者需要配置@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.HTTP)注解启动HTTP模式。

Step 2：编写MCP服务器代码

Python示例：天气查询服务
# 文件名：weather_server.pyfrom fastapi import FastAPIfrom mcp.server import FastMCP, toolimport requests# 初始化FastMCP服务器（工具名称为\"weather\"）app = FastAPI()mcp = FastMCP(\"weather\", app)# 定义天气查询工具@app.post(\"/get_weather\")@mcp.tool(description=\"获取指定城市的实时天气信息\")def get_weather(city: str) -> dict: \"\"\"通过第三方API获取天气数据\"\"\" # 实际开发中替换为真实天气API url = f\"https://api.example.com/weather?city={city}\" response = requests.get(url) return response.json()
Java示例：计算器服务
// 文件名：CalculatorController.javaimport org.noear.solon.annotation.McpServerEndpoint;import org.noear.solon.mcp.annotation.ToolMapping;@McpServerEndpoint(channel = McpChannel.HTTP) // 启用HTTP模式public class CalculatorController { @ToolMapping(description = \"将两个数字相加\") public int add(int a, int b) { return a + b; // 最基础的加法运算 } @ToolMapping(description = \"从第一个数中减去第二个数\") public int subtract(int a, int b) { return a - b; // 减法运算 }}

代码注释详解

  • @McpServerEndpoint(channel = McpChannel.HTTP)：告诉框架使用HTTP模式通信。
  • @ToolMapping：定义工具名称和描述，AI模型会根据描述判断是否调用该工具。
  • FastMCP(\"weather\", app)：Python中通过FastMCP快速创建服务器实例，并绑定FastAPI应用。

Step 3：运行与测试

Python运行流程

  1. 启动服务器

    uvicorn mcp_http_demo.weather_server:app --reload

    控制台输出：

    [INFO] MCP Server \"weather\" started at http://127.0.0.1:8000

  2. 发送请求
    使用curl或Postman发送POST请求：

    curl -X POST \"http://127.0.0.1:8000/get_weather\" -H \"Content-Type: application/json\" -d \'{\"city\": \"上海\"}\'

    服务器返回：

    {\"temperature\": 28, \"condition\": \"多云\"}
Java运行流程

  1. 编译并打包

    mvn clean packagejava -jar target/calculator.jar

  2. 发送请求
    使用curl发送POST请求：

    curl -X POST \"http://127.0.0.1:8080/add\" -H \"Content-Type: application/json\" -d \'{\"a\": 3, \"b\": 5}\'

    服务器返回：

    {\"result\": 8}

常见问题排查

  • Q1：为什么服务器启动后无法访问？
    A：检查端口是否被占用，或防火墙是否阻止了HTTP请求。
  • Q2：请求返回404？
    A：确认请求路径与@ToolMapping注解定义的路径一致。

第3章：_HTTP模式的深度解析

1. 通信原理

HTTP模式通过标准HTTP请求（GET/POST）与服务器交互：

  1. 请求流程

    • 客户端发送JSON格式请求到HTTP端点
    • 服务器解析请求并执行对应工具
    • 服务器返回JSON格式的响应

  2. 数据格式

    { \"tool\": \"工具名称\", // 必填 \"params\": { // 工具参数 \"参数1\": \"值1\", \"参数2\": \"值2\" }}

2. 传统HTTP vs Streamable HTTP

特性 传统HTTP Streamable HTTP 通信方式 单次请求-响应（无流式传输） 支持流式传输（SSE） 适用场景 简单查询、短时任务 实时数据推送、长时任务 配置复杂度 低（仅需HTTP端点） 中（需处理流式传输逻辑） 性能 一般（每次请求独立） 高（流式传输减少请求次数）

类比总结：

  • 传统HTTP就像“一次性快递”，适合简单任务。
  • Streamable HTTP则是“持续派送的快递车”，适合需要实时更新的场景（如股票行情、聊天机器人）。

第4章：Streamable HTTP的实战技巧

1. 实现流式传输

Streamable HTTP允许服务器在HTTP响应中逐步推送数据（类似SSE），适合实时场景：

# Python示例：股票行情推送@app.get(\"/stock_stream\")async def stock_stream(): async def generate(): while True: # 模拟实时数据（实际可替换为真实数据源） yield f\"data: {{\'price\': 100 + random.random()}}\\n\\n\" await asyncio.sleep(1) # 每秒推送一次 return EventSourceResponse(generate())

代码注释：

  • EventSourceResponse是FastAPI提供的SSE响应类型。
  • yield用于逐条推送数据，客户端会持续接收直到连接关闭。

2. 统一端点设计

Streamable HTTP通过统一端点（如/message）处理所有请求，避免传统HTTP需要多个端点（如/sse）的痛点：

# Python示例：统一端点@app.post(\"/message\")async def handle_message(request: Request): data = await request.json() if data.get(\"action\") == \"start_stream\": return EventSourceResponse(generate_stream()) else: return {\"status\": \"success\", \"data\": process_request(data)}

优势：

  • 客户端只需关注一个端点，减少配置复杂度。
  • 服务器可灵活选择响应方式（普通HTTP或流式传输）。

第5章：扩展与实战技巧

1. 工具链集成

  • 数据库查询：通过HTTP模式直接连接MySQL/PostgreSQL，实现AI模型实时访问私有数据。
  • 文件操作：在服务器中添加文件读取工具（例如read_file(path: str) -> str）。

2. 错误处理

@app.post(\"/divide\")@mcp.tool(description=\"安全除法运算\")def divide(a: float, b: float) -> float: if b == 0: raise ValueError(\"除数不能为零！\") # 抛出异常 return a / b

提示：在工具中主动抛出异常，能帮助AI模型快速识别问题。

3. 日志记录

import logginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG) # 开启调试日志

调试技巧：通过日志跟踪请求和响应，快速定位问题。

第6章：总结与行动号召

为什么选择HTTP模式？

  • 标准化：兼容现有Web基础设施，无需额外配置。
  • 灵活性：支持传统HTTP和Streamable HTTP两种模式，适配不同场景。
  • 安全性：通过HTTPS加密传输，保障数据隐私。

下一步行动

  1. 动手尝试：用Streamable HTTP实现一个实时聊天机器人（参考Python示例中的stock_stream）。
  2. 深入学习：对比传统HTTP和Streamable HTTP的性能差异，探索更多应用场景。
  3. 贡献社区：将你的MCP服务器发布到开源平台（如GitHub），让更多人受益！

最后彩蛋：如果HTTP模式是“快递员”，那么Streamable HTTP就是“带GPS的智能快递车”——选择哪个，取决于你的需求！

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