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MCP协议如何提供自定义资源?

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MCP协议中如何提供自定义资源

MCP(Model Context Protocol)协议支持通过注册“资源(Resource)”的方式,向大语言模型提供结构化、最新、只读的上下文信息。自定义资源是开发者为特定业务需求封装的上下文片段,例如数据库记录、本地文件、第三方 API 返回值等,便于模型使用时理解外部环境。

资源的组成结构

一个完整的 MCP 自定义资源包括以下三个部分:

1. URI(统一资源标识符) 每个资源都使用类似 URI 的格式来唯一标识。例如:

  • file:///data/help.txt 表示本地文件
  • sql://db/user/42 表示数据库中的某一行
  • api://weather/beijing 表示某个 API 响应结果
  • custom://myapp/recent_logs 表示你自定义生成的内容

2. metadata(元信息) 帮助模型快速判断资源用途,包括:

  • displayName: 给人看的名称(如 “用户资料”)
  • description: 简要描述内容(如 “当前登录用户的最新信息”)
  • mimeType: 内容类型,例如 text/plainapplication/jsonimage/png

3. content(资源内容) 资源的实际内容。可以是:

  • 文本:直接以字符串方式内联
  • 二进制:Base64 编码,同时加上 encoding: "base64" 字段

示例结构如下:

{
  "uri": "custom://user/profile",
  "metadata": {
    "displayName": "用户资料",
    "description": "展示当前用户的个人信息",
    "mimeType": "application/json"
  },
  "content": {
    "name": "下xa2025",
    "age": 30,
    "location": "Taiwan"
  }
}

如何注册自定义资源

MCP 本身是协议规范,具体的资源注册方式依赖于你使用的框架或模型系统(如 OpenAI Function Call/MCP、LangGraph、Lamini 等)。通常有以下几种注册方式:

1. 静态资源注册(配置/文件加载) 将资源以 JSON 文件方式编写,应用启动时加载到内存中注册。

2. 动态资源注册(代码生成) 例如 Python/Node.js 动态生成资源内容并封装成结构体。

Python 示例:

def get_custom_resource():
    return {
        "uri": "custom://news/latest",
        "metadata": {
            "displayName": "今日要闻",
            "description": "从新华社拉取的新闻摘要",
            "mimeType": "text/plain"
        },
        "content": "中共中央今日召开会议..."
    }

3. 远程资源注册(通过 API 提供) 可用后端 API 统一封装资源,然后在前端或模型调用时请求资源。

使用建议与最佳实践

  • 资源不要太大:每个资源建议小于 4KB,必要时分页。
  • 命名清晰:URI 命名最好有分层逻辑,方便管理。
  • mimeType 精准:有助于模型判断资源内容格式。
  • 定期刷新:对接外部系统的数据资源要定期更新或缓存。

推荐工具

Microsoft Copilot

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Microsoft Copilot 是微软推出的多模态 AI 助手,集成于 Windows、Microsoft 365、Edge 浏览器等平台,提供文本生成、语音交互、图像创作等功能。基于 GPT-4 和 Microsoft Graph,Copilot 能理解用户的自然语言指令,协助完成文档撰写、数据分析、邮件处理、代码编写等任务。用户可通过网页、桌面应用、移动设备访问 Copilot,提升工作效率与创造力。Copilot 还支持插件扩展,适用于个人用户与企业团队的多样化需求。

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Meta AI是由Meta公司(原Facebook)开发的多模态人工智能助手,基于最新的Llama 4大语言模型构建,支持文本、图像、音频等多种输入形式。用户可通过Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger等平台,以及独立的Meta AI应用和Ray-Ban智能眼镜访问该助手。Meta AI具备强大的自然语言处理、图像生成、语音交互和代码编写能力,广泛应用于内容创作、办公自动化、编程辅助等场景。其“Imagine”功能可根据文本描述生成高质量图像,增强用户的创意表达。Meta AI致力于提供个性化、智能化的服务,提升用户在社交、工作和娱乐等方面的体验。

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Gemini是由Google DeepMind开发的下一代多模态人工智能助手,旨在提供集成文本、图像、音频、视频和代码处理能力的强大AI服务。自2023年12月推出以来,Gemini已成为Google生态系统的核心AI引擎,广泛应用于Gmail、Docs、Chrome、Photos等产品中。其最新版本Gemini 2.5 Pro引入了“Deep Think”模式,显著提升了复杂任务的推理和规划能力。Gemini支持多种交互方式,包括语音对话、图像生成、视频创作等,满足用户在办公自动化、内容创作、编程辅助等多方面的需求。通过API接口,开发者可将Gemini集成至各类应用中,打造个性化的AI解决方案。此外,Gemini还提供了Pro和Ultra订阅计划,解锁更高级的模型访问权限和功能,助力企业和个人用户实现更高效的工作流程。

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Grok是由埃隆·马斯克创立的xAI公司开发的先进AI助手,旨在提供真实、直接且富有幽默感的对话体验。其最新版本Grok 3于2025年2月发布,利用xAI的Colossus超级计算平台,具备强大的推理、编程、视觉处理和实时搜索能力。Grok支持多模态输入,包括文本、图像和音频,能够生成图像、分析趋势,并通过“Think”和“Big Brain”模式处理复杂任务。该助手集成于X平台(原Twitter),并提供iOS、Android和网页端访问。此外,Grok已部署在微软Azure云平台,支持企业级API接入。

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DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司于2023年推出的人工智能平台,专注于开发高性能、低成本的大语言模型。其核心产品包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3,前者于2025年1月发布,后者于2024年12月发布,均在自然语言处理、数学推理和代码生成等任务中表现出色。DeepSeek支持多语言交互,提供网页、移动应用和API接口,适用于内容创作、办公自动化、编程辅助等多种场景。其模型采用开源策略,训练成本显著低于行业平均水平,推动了人工智能技术的普及和应用。

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文心一言(ERNIE Bot)是百度推出的生成式人工智能产品,基于自研的文心大模型(ERNIE)构建,具备强大的自然语言处理和多模态生成能力。该产品支持文本、图像、音频等多种输入形式,广泛应用于文学创作、商业文案撰写、数理逻辑推算、中文理解和多模态内容生成等场景。文心一言已集成至百度搜索、百度智能云等平台,并通过API接口向企业和开发者开放,助力各行业实现智能化升级。用户可通过网页版、移动应用等多种方式访问,享受高效便捷的AI服务。

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通义千问是阿里云推出的超大规模语言模型,具备强大的自然语言处理和多模态理解能力。该模型支持文本、图像、音频等多种输入形式,广泛应用于内容创作、办公自动化、编程辅助、翻译服务等多个场景。通义千问已集成至钉钉、天猫精灵等阿里产品中,并通过API接口向企业和开发者开放,助力各行业实现智能化升级。用户可通过网页版、移动应用等多种方式访问,享受高效便捷的AI服务。

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讯飞星火是科大讯飞推出的新一代认知智能大模型,具备跨领域的知识和语言理解能力,能够基于自然对话方式理解与执行任务。该模型拥有多风格多任务长文本生成、多层次跨语种语言理解、泛领域开放式知识问答、情境式思维链逻辑推理、多题型可解析数学能力、多功能多语言代码能力和多模态输入和表达能力等七大核心能力。讯飞星火已广泛应用于教育、办公、医疗、工业、汽车等多个领域,支持PC、iOS、安卓、小程序和H5等主流系统平台,满足用户在不同场景下的智能化需求。

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Mistral AI是一家总部位于法国巴黎的人工智能公司,专注于开发开放权重的大型语言模型(LLM)。其产品组合包括Mistral 7B、Mixtral 8x7B、Mistral Medium、Mistral Large等,支持多语言处理、代码生成和复杂推理任务。Mistral AI提供的“Le Chat”是一款多语言、多模态的AI助手,具备网页搜索、图像生成和实时更新功能,适用于内容创作、办公自动化和编程辅助等场景。此外,Mistral AI的“La Plateforme”平台允许企业自定义、微调和部署AI模型,支持边缘计算和本地部署,确保数据隐私和安全。公司致力于通过开放和创新的方式,推动人工智能技术的普及和应用。