AI工具的“超级外挂”：从零手把手教你搭建私人 MCP 服务器

碳基沙盒
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1、 为什么我们需要 MCP？

你是否也有过这样的抓狂时刻：想让 AI 帮你看一下本地的日志文件，或者读取一下数据库里的最新数据，却只能手动复制粘贴，不仅繁琐，而且一旦数据更新，又得重来一遍。

MCP（模型上下文协议）它提供了一种标准化的客户端-服务端架构。只要你的 AI 助手支持 MCP，就能通过这个协议，丝滑地读取本地文件、访问私有数据库或调用外部 API。

今天，我们就来剥开 MCP 的神秘外衣，从零开始，用 Node.js 搭建一个属于你自己的私人 MCP 服务器。别担心，这比你想象的要简单得多。

2、环境准备

打开终端，用下面命令检查是否安装了node js和npm

node -v   #检查nodejs安装
npm -v  #检查npm安装

创建一个mcpServer文件夹，然后在文件夹里使用npm进行初始化设置，以及安装MCP的官方SDK

npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk

没有错误的话就是下面图片展示的结果

3、核心实战与防坑指南

使用任意代码编辑器，打开mcpServer文件，创建src文件夹，新建文件index.ts文件，开始编写代码

// 1. 导入依赖
import { McpServer } from"@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from"@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";

// 2. 创建服务器实例
export const server =new McpServer({
        name: "my-mcp-server", // 给你的服务器起个名字
        version: "0.0.1", // 版本号
});

// 3. 定义一个工具（Tool）：起名叫 "say_hello"
server.tool(
        "say_hello", // 工具的名称
        { }, // 输入参数，这里为空
        async ()=> {
                return {
                        content: [{ type: "text", text: "Hello, World! From my first MCP server!" }],
                };
        }
);

// 4. 启动服务器
async function main(): Promise<void> {
        const transport = new StdioServerTransport();
        await server.connect(transport);
}

// 5. 执行启动
main().catch((error: Error) => {
        console.error("Server startup failed:", error);
        process.exit(1);
});

这里编写的第一个初始mcp，是实现调用说Hello World的工具。

使用下面命令进行编译：

npx tsc index.ts --outDir build --target ES2020 --module commonjs --esModuleInterop

在编译阶段，你可能会和我一样踩中两个坑： 第一个报错是没有安装TypeScript编译器，可以使用下面命令安装编译器

npm install typescript

第二个报错是缺少 Node.js 的类型定义，可以使用下面命令安装类型定义

npm install --save-dev @types/node

然后使用上面的命令重新编译即可。 运行文件，这里注意路径和文件名！运行后会卡在这里！

node build/index.js

4、见证奇迹

重新开一个终端窗口，这里使用下面命令运行 Inspector（这是MCP官方提供的交互式调试和测试工具），连接到刚刚启动的 MCP 服务器，然后会启动服务，以及给一个session token

npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js

打开浏览器运行 localhost:6274，打开MCP Inspector，选择设置，在最后输入session token，然后点击连接就可以看到成功了。 打开右侧的Tools，选择List Tools ，找到刚刚写的mcp，直接运行在下面就可以看到结果啦。

进阶玩法

下图是MCP代码的流程图，可以参考学习一下

这里我又用Ai写了一个简单的MCP工具，可以实现运行工具打开百度搜索指定的信息。

下图是测试结果：

5、总结

到这里搭建 MCP 服务器就完成了，MCP的本质其实就是赋予 AI 行动能力。顺着这个思路，你可以把自己的笔记、本地的 MySQL 数据库、甚至是家里的智能家居 API，全部打包成 MCP 工具，喂给你的 AI 助手。到那时，AI 就不再只是一个聊天窗口，而是真正懂你、能帮你处理私人事务的超级助理。

你打算用 MCP 把什么工具接入给你的 AI 呢？ 欢迎在评论区留下你的脑洞，如果遇到报错或者配置问题，也随时在评论区找我交流。

如果这篇文章帮你避开了配置过程中的坑，别忘了点赞在看或收藏。

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