使用 Rust 实现 MCP 协议：为大模型构建外部工具插件

MCP（Model Context Protocol）协议很早就出来了，但是由于在早期支持 MCP协议的客户端在国内就没几个，所以也没机会去搞 MCP server。早期 MCP 只有 Claude 自家的客户端支持得最好，但是你没点技术手段，还用不了Claude。

什么是 MCP？

大模型其实没有什么能力，本质上就是输入文本 => 输出文本。但是不妨碍用户在外部定义一些工具函数，让大模型在输出文本的时候，输出特写格式的数据（包括用哪个工具函数，参数是什么），然后再执行指定的工具函数。这就是 Function Call（Tool Call）的功能。但是其实 Function Call 本质上还是内部函数，并没有什么外部的动态扩展能力。

MCP 本质上就是外部的“Function Call”，Agent 应用的插件。把函数调用做成了外部可拔插的标准化服务，客户端想用哪个服务直接注册即可。

这些能力能玩得转的前提是，大模型要有非常强的指令遵循能力。我主要使用 Qwen 模型，可以肯定的是，Qwen 模型在去年这个时间（2024 年 8 月）没有这个能力，甚至当时国内任何一家的大模型都没有这个能力，直到 DeepSeek V3/R1 的出现。

无论是函数调用还是 MCP，最简单的调用链路大致是这样的：

prompt -> 大模型理解  -> 返回输出
				    -> 判断需要调用工具(或者 mcp)->调用工具(或者 mcp)->合并结果再调用大模型理解 -> 返回输出

使用 Rust 实现一个 MCP 服务是比较简单的，因为 MCP 官方就直接 rust sdk。MCP 使用 json rpc 作为数据交换协议，而传输管道有两种：

标准输入输出 (stdio)
服务器发送事件 (SSE) ｜（以及后面的stream http）

前者适合本地，后者适合远程服务。

比如我觉得大模型应对 Rust 编程的时候效果太差了，很多时候根本是在胡说八道，无中生有。我希望大模型实现功能如果有使用到某些 crate 时，最好自己去查一下这个 crate 的最新文档，再好好给我干活。

依赖：

rmcp = {version = "0.5.0", features = ["transport-io","macros"]}

#[tool_router]
impl Docs {
    fn new() -> Self {
        Self {
            tool_router: Self::tool_router(),
        }
    }

    #[tool(name = "readme", description = "获取 rust crate 文档的信息")]
    async fn readme(&self, params: Parameters<LibraryRequest>) -> Result<CallToolResult, McpError> {
        let crate_name = params.0.name.as_str();
        let version = params.0.version.as_deref().unwrap_or("latest");
        let docs = reqwest::get(format!("https://docs.rs/{crate_name}/{version}")).await.unwrap().text().await.unwrap();
        Ok(CallToolResult::success(vec![Content::text(docs)]))
    }
}


#[tool_handler]
impl rmcp::ServerHandler for Docs {
    fn get_info(&self) -> ServerInfo {
        ServerInfo {
            instructions: Some("crate 文档".into()),
            capabilities: ServerCapabilities::builder().enable_tools().build(),
            ..Default::default()
        }
    }
}

这部分就是用户要实现的工具函数。

注册一个 stdin 作为传输层的 mcp server：

#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
    // Create and run the server with STDIO transport
    let service = Docs::new().serve(stdio()).await.inspect_err(|e| {
        println!("Error starting server: {e}");
    })?;
    service.waiting().await?;

    Ok(())
}

如何使用？

据我所知， vscode 上的 ai code 插件现在基本都支持 mcp server。比如国内阿里的 lingma，腾讯的云代码助手，字节的 trae。我们只需要 cargo build 得到二进制包，在上面这些助手里配置 mcp server 即可。阿里的 lingma 配置是最方便的，不过它的插件整体质量一般。