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代码示例免责声明

重要提示：以下代码示例展示了如何将 Model Context Protocol (MCP) 与网页搜索功能集成。虽然它们遵循了官方 MCP SDK 的模式和结构，但为了教学目的进行了简化。
这些示例包括：
Python 实现：一个 FastMCP 服务器实现，提供网页搜索工具并连接到外部搜索 API。该示例演示了正确的生命周期管理、上下文处理和工具实现，遵循了官方 MCP Python SDK的模式。服务器使用了推荐的 Streamable HTTP 传输方式，这种方式已取代旧的 SSE 传输，适合生产环境部署。
JavaScript 实现：使用官方 MCP TypeScript SDK中的 FastMCP 模式，采用 TypeScript/JavaScript 实现搜索服务器，包含正确的工具定义和客户端连接。它遵循了最新推荐的会话管理和上下文保持模式。
这些示例在生产环境中还需要额外的错误处理、身份验证和具体的 API 集成代码。示例中的搜索 API 端点（https://api.search-service.example/search）是占位符，需要替换为实际的搜索服务端点。
有关完整的实现细节和最新方法，请参阅官方 MCP 规范和 SDK 文档。

核心概念

Model Context Protocol (MCP) 框架

MCP 的基础是为 AI 模型、应用和服务之间交换上下文提供标准化方式。在实时网页搜索中，这一框架对于创建连贯的多轮搜索体验至关重要。关键组件包括：

客户端-服务器架构：MCP 明确区分搜索客户端（请求方）和搜索服务器（提供方），支持灵活的部署模型。
JSON-RPC 通信：协议采用 JSON-RPC 进行消息交换，兼容网页技术，且易于跨平台实现。
上下文管理：MCP 定义了结构化的方法，用于维护、更新和利用多次交互中的搜索上下文。
工具定义：搜索功能以标准化工具形式暴露，具有明确的参数和返回值。
流式支持：协议支持流式结果，对于实时搜索中逐步返回结果非常重要。

网页搜索集成模式

将 MCP 与网页搜索集成时，常见的几种模式包括：

1. 直接搜索提供者集成

graph LR
    Client[MCP Client] --> |MCP Request| Server[MCP Server]
    Server --> |API Call| SearchAPI[Search API]
    SearchAPI --> |Results| Server
    Server --> |MCP Response| Client

在此模式中，MCP 服务器直接与一个或多个搜索 API 交互，将 MCP 请求转换为特定 API 调用，并将结果格式化为 MCP 响应。

2. 保持上下文的联合搜索

graph LR
    Client[MCP Client] --> |MCP Request| Federation[MCP Federation Layer]
    Federation --> |MCP Request 1| Search1[Search Provider 1]
    Federation --> |MCP Request 2| Search2[Search Provider 2]
    Federation --> |MCP Request 3| Search3[Search Provider 3]
    Search1 --> |MCP Response 1| Federation
    Search2 --> |MCP Response 2| Federation
    Search3 --> |MCP Response 3| Federation
    Federation --> |Aggregated MCP Response| Client

该模式将搜索查询分发到多个兼容 MCP 的搜索提供者，每个提供者可能专注于不同类型的内容或搜索能力，同时保持统一的上下文。

3. 上下文增强的搜索链

graph LR
    Client[MCP Client] --> |Query + Context| Server[MCP Server]
    Server --> |1. Query Analysis| NLP[NLP Service]
    NLP --> |Enhanced Query| Server
    Server --> |2. Search Execution| Search[Search Engine]
    Search --> |Raw Results| Server
    Server --> |3. Result Processing| Enhancement[Result Enhancement]
    Enhancement --> |Enhanced Results| Server
    Server --> |Final Results + Updated Context| Client

此模式将搜索过程分为多个阶段，每个阶段对上下文进行丰富，逐步产生更相关的结果。