Cara Membina Pelayan MCP dalam Claude Desktop — panduan praktikal

CometAPI
AnnaNov 16, 2025
Cara Membina Pelayan MCP dalam Claude Desktop — panduan praktikal

Sejak pengenalan awam Anthropic Protokol Konteks Model (MCP) on November 25, 2024, MCP telah bergerak pantas daripada konsep kepada ekosistem praktikal: spesifikasi terbuka dan berbilang pelayan rujukan tersedia, pelaksanaan komuniti (pelayan memori, akses sistem fail, pengambil web) berada di GitHub dan NPM, dan MCP sudah disokong dalam pelanggan seperti Claude untuk Desktop dan alat pihak ketiga. Protokol telah berkembang (spesifikasi dan contoh pelayan telah dikemas kini sehingga 2025), dan vendor serta jurutera menerbitkan corak untuk penyepaduan yang lebih selamat dan cekap token.

Artikel ini membimbing anda membina pelayan MCP, menyambungkannya Claude Desktop, dan petua praktikal / keselamatan / ingatan yang anda perlukan dalam pengeluaran.

Apakah itu Model Context Protocol (MCP)?

Definisi bahasa Inggeris yang jelas

Protokol Konteks Model (MCP) ialah sebuah terbuka, protokol piawai yang menjadikannya mudah untuk hos LLM (apl yang menjalankan model, cth, Claude Desktop) untuk memanggil perkhidmatan luaran yang mendedahkan sumber (fail, baris DB), alat (fungsi yang boleh digunakan oleh model), dan ganjaran (templat yang boleh digunakan oleh model). Daripada melaksanakan penyepaduan N×M (setiap model untuk setiap alat), MCP menyediakan skema pelayan pelanggan yang konsisten dan kontrak masa jalan supaya mana-mana hos model sedar MCP boleh menggunakan mana-mana pelayan patuh MCP—supaya pembangun boleh membina perkhidmatan sekali dan membenarkan mana-mana model atau UI sedar MCP (cth, Claude Desktop) menggunakannya.

Mengapa MCP penting sekarang

Sejak MCP sumber terbuka Anthropic pada penghujung tahun 2024, protokol tersebut telah menjadi lapisan kebolehoperasian de-facto dengan pantas untuk penyepaduan alat (Claude, sambungan Kod VS dan persekitaran ejen lain). MCP mengurangkan kerja pendua, mempercepatkan pembangunan penyambung (Google Drive, GitHub, Slack, dsb.), dan memudahkan untuk melampirkan stor memori berterusan pada pembantu.

Apakah seni bina MCP dan bagaimana ia berfungsi?

Pada tahap yang tinggi, MCP mentakrifkan tiga kumpulan peranan dan beberapa corak interaksi.

Komponen teras: pelanggan, pelayan dan pendaftaran

  • Pelanggan MCP (hos): Hos atau aplikasi LLM yang mahukan data kontekstual—Claude Desktop, ejen VS Code atau apl web. Pelanggan menemui dan menyambung ke satu atau lebih pelayan MCP.
  • Pelayan MCP (pembekal sumber): Perkhidmatan rangkaian yang mendedahkan sumber (fail, kenangan, pangkalan data, tindakan) melalui skema MCP. Pelayan mengisytiharkan keupayaan mereka dan menyediakan titik akhir yang boleh dipanggil oleh pelanggan.
  • Pendaftaran / Penemuan: Komponen atau fail konfigurasi pilihan yang membantu pelanggan menemui pelayan MCP yang tersedia, menyenaraikan keupayaan dan mengurus kebenaran atau pemasangan ("sambungan" desktop ialah satu lapisan UX untuk ini).

Aliran mesej dan rundingan keupayaan

Interaksi MCP biasanya mengikut corak ini:

  1. Penemuan / pendaftaran: Pelanggan mengetahui tentang pelayan yang tersedia (pendaftaran tempatan, rangkaian atau dipilih susun).
  2. Pengumuman keupayaan: Pelayan berkongsi manifes yang menerangkan sumber, kaedah dan keperluan kebenaran.
  3. Permintaan / respons: Pelanggan mengeluarkan permintaan berstruktur (cth, "baca fail X," "cari kenangan untuk Y," atau "buat PR dengan fail ini") dan pelayan bertindak balas dengan data kontekstual yang ditaip.
  4. Hasil tindakan & penstriman: Pelayan boleh menstrim hasil atau menyediakan titik akhir operasi yang berjalan lama. Spesifikasi mentakrifkan skema untuk deskriptor dan respons sumber yang ditaip.

Model keselamatan dan sempadan amanah

MCP sengaja menyeragamkan permukaan kawalan supaya LLM boleh bertindak ke atas data pengguna dan melakukan tindakan. Kuasa itu memerlukan kawalan keselamatan yang teliti:

  • Persetujuan / gesaan pengguna yang jelas disyorkan apabila pelayan boleh mengakses data peribadi atau melakukan tindakan istimewa (cth, tulis ke repo).
  • Keistimewaan terkecil ditunjukkan: Pelayan harus mengisytiharkan skop minimum dan pelanggan harus meminta hanya keupayaan yang diperlukan.
  • Pengangkutan dan pengesahan: Gunakan TLS, bukti kelayakan token dan titik akhir setempat sahaja untuk penyepaduan sensitif. Komuniti dan vendor platform (cth, Microsoft dalam Windows) sedang bereksperimen dengan pendaftaran dan kemampuan UI untuk mengurangkan risiko.

Mengapa menyepadukan Claude dengan pelayan MCP?

Mengintegrasikan Claude dengan pelayan MCP membuka kunci tiga kelas keupayaan praktikal:

Konteks masa nyata yang boleh diambil tindakan

Daripada menyalin dan membenamkan syot kilat lapuk ke dalam gesaan, Claude boleh meminta konteks terkini (fail, sejarah perbualan, baris DB) pada masa pertanyaan. Ini bermakna kurang anggaran perolehan dan keluaran yang lebih segar. Demo Anthropic menunjukkan Claude melakukan perkara seperti membuat PR GitHub atau membaca fail tempatan melalui MCP.

Alat yang kecil dan boleh digubah dan bukannya satu penyesuai gergasi

Anda boleh menulis pelayan MCP berfokus—satu untuk kalendar, satu untuk sistem fail, satu untuk stor memori vektor—dan menggunakannya semula merentas kejadian atau klien Claude yang berbeza (desktop, IDE, web). Skala modulariti ini lebih baik daripada penyepaduan yang dipesan lebih dahulu.

Memori yang berterusan dan standard

MCP mendayakan perkhidmatan memori: stor berterusan yang mengekod sejarah perbualan, pilihan peribadi dan keadaan pengguna berstruktur. Oleh kerana MCP menyeragamkan model sumber, berbilang pelanggan boleh menggunakan semula pelayan memori yang sama dan mengekalkan konteks pengguna yang konsisten merentas apl. Beberapa perkhidmatan ingatan komuniti dan corak sambungan sudah wujud.

UX dan kawalan tempatan yang lebih baik (Claude Desktop)

Pada klien desktop, MCP mendayakan pelayan tempatan dengan akses terus kepada sistem fail pengguna (dengan persetujuan), menjadikan penyepaduan sensitif privasi boleh dilaksanakan tanpa API awan. Sambungan Desktop Anthropic ialah contoh memudahkan pemasangan dan penemuan pelayan MCP pada mesin tempatan.

Cara Membuat Pelayan MCP

Apa yang anda perlukan sebelum anda mula

  1. Claude Desktop: Pasang keluaran Claude Desktop terkini untuk OS anda dan pastikan sokongan MCP/Sambungan didayakan dalam tetapan. Sesetengah ciri mungkin memerlukan pelan berbayar (Claude Pro atau yang setara).
  2. Mesin pemaju: Node.js (>=16/18 disyorkan), atau Python 3.10+, ditambah dengan ngrok atau penyelesaian terowong tempatan jika anda ingin mendedahkan pelayan tempatan kepada internet untuk ujian. Gunakan TLS dalam pengeluaran.
  3. Projek MCP menyediakan SDK dan templat pada dokumen utama dan repo GitHub; pasang Python atau Node SDK melalui arahan rasmi dalam docs/repo.

Pilihan A — Pasang pelayan MCP (contoh) sedia ada

Anthropic menyediakan pelayan contoh, termasuk memori, sistem fail dan alatan.

Klonkan pelayan rujukan:

git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
cd servers

Di dalam, anda akan menemui folder seperti:

filesystem/
fetch/
memory/
weather/

Untuk memasang pelayan contoh:

cd memory
npm install
npm run dev

Ini memulakan pelayan MCP, biasanya pada:

http://localhost:3000

Sahkan titik akhir manifes berfungsi dan panggilan alat mengembalikan JSON yang ditaip dengan betul.

Pilihan B — Buat pelayan MCP anda sendiri (disyorkan untuk pembelajaran)

1) Buat folder projek

mkdir my-mcp-server
cd my-mcp-server
npm init -y

2) Pasang SDK pelayan MCP

npm install @modelcontextprotocol/server

3) Buat fail pelayan asas

Buat server.js:

touch server.js

Tampalkan pelaksanaan pelayan MCP minimum:

import { createServer } from "@modelcontextprotocol/server";

const server = createServer({
  name: "my-custom-server",
  version: "0.1.0",

  tools: [
    {
      name: "hello_world",
      description: "Returns a simple greeting",
      input_schema: {
        type: "object",
        properties: {
          name: { type: "string" }
        },
        required: 
      },
      output_schema: {
        type: "object",
        properties: {
          message: { type: "string" }
        }
      },
      handler: async ({ name }) => {
        return { message: `Hello, ${name}!` };
      }
    }
  ]
});

server.listen(3000);
console.log("MCP server running on http://localhost:3000");

Ini adalah satu pelayan MCP penuh mendedahkan satu alat: hello_world.

Bagaimana untuk menyambungkan Claude Desktop ke pelayan MCP?

Di bawah ialah panduan praktikal untuk mencipta pelayan MCP mudah dan mendaftarkannya dengan Claude Desktop. Bahagian ini adalah praktikal: ia merangkumi persediaan persekitaran, mencipta manifes pelayan, mendedahkan titik akhir yang diharapkan oleh pelanggan dan mengkonfigurasi Claude Desktop untuk menggunakan pelayan.

1) Buka kawasan sambungan pembangun Claude Desktop

Dalam Desktop Claude: Tetapan → Pembangun (Atau Tetapan → Penyambung bergantung pada binaan pelanggan). Terdapat pilihan untuk menambah pelayan MCP jauh/tempatan atau "Tambah penyambung". UI yang tepat mungkin berubah antara keluaran—jika anda tidak melihatnya, semak menu “Pembangun” Desktop atau nota keluaran terkini.

Pelayan MCP dalam Desktop Claude

2) Jika anda mengkonfigurasi pelayan setempat: Cipta atau cari fail konfigurasi

Selepas melancarkan aplikasi desktop Claude, ia secara automatik mengkonfigurasi semua pelayan MCP yang ditemui ke dalam fail bernama ClaudeDesktopConfig.json. Langkah pertama ialah untuk mencari dan membuka fail ini, atau menciptanya jika ia belum wujud:

Untuk pengguna Windows, fail itu terletak di bawah "%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json".

Untuk pengguna Mac, fail itu terletak di bawah "~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json".

3) Tambahkan pelayan ke Claude Desktop

Terdapat dua corak UX untuk memberitahu Claude Desktop tentang pelayan MCP anda:

Sambungan Desktop / Pemasang satu klik: Anthropic telah mendokumentasikan "Sambungan Desktop" yang menjelmakan pakej dan pemasang supaya pengguna boleh menambah pelayan melalui aliran satu klik (disyorkan untuk pengedaran yang lebih luas). Anda boleh membungkus metadata manifes dan pelayan anda untuk pemasangan yang mudah.

Pendaftaran pelayan tempatan (mod pembangun): Untuk ujian tempatan:

  • Letakkan manifes di laluan tempatan yang terkenal atau layankannya di https://localhost:PORT/.well-known/mcp-manifest.json.
  • Dalam tetapan Desktop Claude, buka panel MCP/Sambungan dan pilih "Tambah pelayan setempat" atau "Tambah pelayan melalui URL," dan tampal URL atau token manifes.
  • Berikan kebenaran yang diperlukan apabila pelanggan meminta. Claude akan menghitung sumber pelayan dan membentangkannya sebagai alat/kenangan yang tersedia.

Sekarang kami memilih untuk memasang MCP tempatan:Tambah mcpServers seksyen yang menyenaraikan nama pelayan anda dan laluan/arahan mutlak untuk memulakannya. Simpan dan mulakan semula Claude Desktop.

Selepas dimulakan semula, UI Claude akan membentangkan alatan MCP (ikon Carian & Alat) dan membolehkan anda menguji operasi yang terdedah (cth, “Apakah cuaca di Sacramento?”). Jika hos tidak mengesan pelayan anda, rujuk kepada mcp.log fail dan mcp-server-<name>.log untuk keluaran STDERR.

4) Uji integrasi

Dalam sembang Claude, taip:

Call the hello_world tool with name="Alice"

Claude akan memanggil pelayan MCP anda dan bertindak balas menggunakan output alat.

Bagaimanakah cara saya melaksanakan perkhidmatan memori melalui MCP (petua lanjutan)?

Perkhidmatan memori adalah antara pelayan MCP yang paling berkuasa kerana ia berterusan dan memaparkan konteks pengguna merentas sesi. Amalan terbaik dan petua pelaksanaan berikut mencerminkan spesifikasi, dokumen Claude dan corak komuniti.

Model dan reka bentuk data memori

  • Berstruktur vs. tidak berstruktur: Simpan kedua-dua fakta berstruktur (cth, nama, bendera keutamaan) dan bahagian perbualan tidak berstruktur. Gunakan metadata yang ditaip untuk penapisan pantas.
  • Pecahan & pembenaman: Pecahkan dokumen atau perbualan yang panjang kepada ketulan padat semantik dan simpan benam vektor untuk menyokong carian persamaan. Ini meningkatkan penarikan semula dan mengurangkan penggunaan token semasa pengambilan semula.
  • Isyarat terkini & penting: Catat cap masa dan markah yang menonjol; benarkan pertanyaan yang memihak kepada kenangan terbaharu atau penting.
  • Tag privasi: Tandai item dengan label sensitiviti (peribadi, kongsi, sementara) supaya pelanggan boleh meminta persetujuan.

Corak API untuk operasi ingatan

Laksanakan sekurang-kurangnya tiga operasi:

  • write: Menerima item memori dengan metadata, mengembalikan pengakuan dan ID storan.
  • query: Menerima pertanyaan bahasa semula jadi atau penapis berstruktur dan mengembalikan memori padanan teratas (sebagai pilihan dengan metadata kebolehjelasan).
  • delete/update: Menyokong operasi kitaran hayat dan permintaan pengguna yang jelas untuk dilupakan.

Reka bentuk respons untuk menyertakan asal (dari mana memori itu berasal) dan skor keyakinan/kesamaan supaya pelanggan dan model boleh memutuskan sejauh mana agresif untuk menggunakan ingatan.

Strategi penambahan semula untuk Claude

  • Tetingkap konteks pendek: Kembalikan coretan memori ringkas dan bukannya dokumen penuh; biarkan Claude meminta konteks penuh jika diperlukan.
  • Lapisan ringkasan: Simpan ringkasan ringkas setiap memori secara pilihan untuk mengurangkan token. Gunakan rumusan tambahan pada penulisan.
  • Suntikan terkawal: Sediakan memori sebagai "himpunan konteks" yang boleh dilampirkan oleh pelanggan boleh menyuntik secara selektif ke dalam gesaan dan bukannya membanjiri model dengan segala-galanya.

Keselamatan & tadbir urus untuk MCP memori

  • Keizinan dan jejak audit: Rakam apabila memori dicipta dan sama ada pengguna bersetuju untuk berkongsinya dengan model. Hadirkan kemampuan UI yang jelas dalam Desktop Claude untuk menyemak dan membatalkan kenangan.
  • Pengehadan kadar & pengesahan: Pertahankan terhadap suntikan segera atau exfiltration dengan mengesahkan jenis dan tidak membenarkan permintaan pelaksanaan kod yang tidak dijangka daripada pelayan.
  • Penyulitan semasa rehat dan dalam transit: Gunakan penyulitan kuat untuk item yang disimpan dan TLS untuk semua titik akhir MCP. Untuk kedai yang disokong awan, gunakan penyulitan sampul surat atau kunci yang diuruskan oleh pelanggan jika tersedia.

Kesimpulan: Cara Membina Pelayan MCP dalam Desktop Claude

Artikel itu ialah resipi padat dan pragmatik untuk beralih daripada sifar → berfungsi Claude + pelayan memori pada komputer riba anda:

  • Uji aliran kerja: minta Claude untuk "mengingat" fakta ringkas dan mengesahkan pelayan menyimpannya; kemudian minta Claude mengingat fakta itu dalam gesaan kemudian. Perhatikan log dan penalaan kedudukan perolehan semula.
  • Prasyarat pemasangan: Node.js >= 18, Git, Claude Desktop (terkini).
  • Klon pelayan rujukan: garpu modelcontextprotocol/servers contoh atau pelayan memori komuniti pada GitHub.
  • Pasang dan jalankan: npm installnpm run dev (atau ikut repo README). Sahkan titik akhir nyata (cth, http://localhost:3000/manifest) mengembalikan JSON. ()
  • Daftar penyambung dalam Claude Desktop: Tetapan → Pembangun / Penyambung → Tambah penyambung → tuding ke http://localhost:3000 dan meluluskan skop.

Mengintegrasikan Claude (atau mana-mana hos) dengan pelayan MCP membolehkan anda membina penyambung sekali dan menyediakannya di seluruh klien MCP — Claude Desktop, IDE atau rangka kerja ejen lain — yang secara mendadak mengurangkan penyelenggaraan dan mempercepatkan pariti ciri merentas alatan.

Pembangun boleh mengakses API terbaharu claude AI (setakat tarikh penerbitan artikel ini) seperti API Claude Sonnet 4.5 and Claude Opus 4.1 API melalui CometAPI, versi model terkini sentiasa dikemas kini dengan laman web rasmi. Untuk memulakan, terokai keupayaan model dalam Taman Permainan dan berunding dengan Panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, sila pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda menyepadukan.

Bersedia untuk Pergi?→ Daftar untuk CometAPI hari ini !

Jika anda ingin mengetahui lebih banyak petua, panduan dan berita tentang AI, ikuti kami VKX and Perpecahan!

Baca Lagi

500+ Model dalam Satu API

Sehingga 20% Diskaun