7.3 模型上下文协议（MCP）

上一节介绍了 Function Call 机制——模型通过 JSON 格式声明工具调用意图，应用程序执行后返回结果。但 Function Call 只解决了单个模型调用单个工具的问题。当智能体需要同时接入行情数据、新闻资讯、财务报表、研报数据库等多个外部系统时，每个工具都要单独对接，工作量急剧膨胀。

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）就是为解决这个问题而生的标准化方案。Anthropic 于 2024 年 11 月发布了这一开源协议，随后 OpenAI、Google、Microsoft 相继宣布支持。MCP 已成为 AI 智能体连接外部工具的行业标准。

MCP 协议架构图

7.3.1 MCP 解决什么问题

M×N 集成困境

假设市场上有 M 个 AI 应用（Opencode、ChatGPT、Cursor 等），N 个外部数据源（Wind、Bloomberg、Tushare 等）。如果每个应用为每个数据源单独开发适配代码，总共需要 M×N 个集成方案。

MCP 的思路是：定义一套标准协议，让每个应用只需实现一次协议接口，每个数据源也只需实现一次。总集成量从 M×N 降为 M+N。

场景	应用数（M）	数据源数（N）	集成数量
传统方式	5	10	50
MCP 方式	5	10	15

重要核心概念

MCP 将集成复杂度从 M×N 降为 M+N。每个 AI 应用实现一次 MCP 接口，每个外部工具实现一次 MCP 接口，双方即可互相连接。这是一个典型的标准化降低交易成本的案例。

用经济学的语言说，MCP 降低了工具市场的交易成本。没有标准协议时，每对供需方（AI 应用与工具）都要单独谈判和适配；有了标准协议，市场参与者只需遵守统一规则，连接成本趋近于零。

MCP 生态的网络外部性

MCP 生态已积累了大量可直接使用的工具服务（称为 MCP Server），涵盖文件操作、数据库查询、网页搜索、浏览器自动化、代码仓库管理等各类能力。金融领域的 MCP Server 也在逐步涌现，Wind、Tushare、AkShare 等数据源都可以封装为 MCP Server。

提示教学提示

MCP 生态具有网络外部性（Network Externality）特征：每多一个 MCP Server，所有 AI 应用的可用工具增加一个；每多一个支持 MCP 的 AI 应用，Server 开发者的潜在用户群扩大一分。这种正反馈循环是 MCP 标准快速普及的关键动力。

7.3.2 实操：为智能体添加 MCP 工具

理解了 MCP 的价值，我们来实际操作。以添加 Playwright MCP Server 为例——它能让智能体获得浏览器操作能力，访问网页、点击按钮、提取数据。

第一步：找到需要的 MCP Server

MCP Server 的来源有几类：

来源	说明	示例
MCP 官方仓库	modelcontextprotocol 组织维护	filesystem、memory、sqlite
厂商官方	各厂商为自家产品开发的 Server	Microsoft 的 playwright、Sentry
社区开发	开发者贡献的开源 Server	puppeteer、各类数据接口
商业服务	数据提供商官方 Server	金融数据平台的 MCP 接口
自行创建	用 Vibe Coding 让智能体帮你写	下一小节介绍

可以在 GitHub 搜索 “MCP Server”，或在 mcp.so、glama.ai/mcp 等目录站浏览可用 Server。

第二步：添加 MCP Server

Opencode 提供三种方式添加 MCP Server，从”最 Vibe Coding”到”最手动”依次介绍。

方式一：直接告诉智能体（Vibe Coding 方式）

最符合本书理念的方式——直接在对话中让智能体帮你完成配置：

你：帮我添加 Playwright MCP Server，我需要浏览器自动化能力

智能体：好的，我来帮你配置。Playwright MCP Server 由 Microsoft 维护，
  可以让我操作浏览器、导航网页、提取数据。
  [Edit] 已将以下配置写入 opencode.json：
  {
    "mcp": {
      "playwright": {
        "type": "local",
        "command": ["npx", "-y", "@playwright/mcp"]
      }
    }
  }
  请重启 Opencode 以加载新的 MCP Server。

你甚至可以把 MCP Server 的文档页面内容直接粘贴给智能体，让它自行解析并完成配置——不需要你理解 JSON 语法，不需要手动编辑文件。这正是 Vibe Coding 的核心：用自然语言驱动一切操作。

方式二：CLI 命令交互式添加

Opencode 提供 opencode mcp add 命令，通过交互式界面引导你完成配置：

$ opencode mcp add
┌ Add MCP server
│
◇ Enter MCP server name
│ playwright
│
◇ Select MCP server type
│ Local
│
◇ Enter command (space-separated)
│ npx -y @playwright/mcp
│
◆ MCP server "playwright" added successfully
└

对于远程 Server，选择 Remote 类型并输入 URL：

$ opencode mcp add
┌ Add MCP server
│
◇ Enter MCP server name
│ svelte
│
◇ Select MCP server type
│ Remote
│
◇ Enter MCP server URL
│ https://mcp.svelte.dev/mcp
│
◆ MCP server "svelte" added successfully
└

CLI 命令会自动将配置写入 opencode.json，无需手动编辑 JSON。你也可以用 opencode mcp list 查看已配置的 Server 及其连接状态。

方式三：手动编辑配置文件

在项目根目录创建或编辑 opencode.json，在 mcp 字段中添加 Server 的连接信息：

{
  "mcp": {
    "playwright": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@playwright/mcp"]
    }
  }
}

配置的含义很直观："playwright" 是你给这个 Server 起的名字；type 表示本地启动方式；command 是一个数组，包含启动命令及其参数。

如果 Server 需要 API 密钥等认证信息，通过 environment 字段传递环境变量：

{
  "mcp": {
    "financial-data": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "some-finance-mcp-server"],
      "environment": {
        "API_KEY": "{env:FINANCE_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

{env:FINANCE_API_KEY} 引用的是你系统中的环境变量，密钥不会明文出现在配置文件里。

警告安全提示

MCP 配置中的 API 密钥属于敏感信息。始终使用 {env:VAR} 引用环境变量，不要将明文密钥写入配置文件。如果 opencode.json 需要提交到 Git 仓库，确保其中不包含任何密钥。

第三步：验证 MCP Server

添加配置后，重启 Opencode。智能体会自动发现并连接配置的 MCP Server。用一句话验证：

你：帮我打开 https://finance.sina.com.cn 并截图

智能体：我来使用 Playwright 工具打开这个网页。
  [MCP 调用] browser_navigate(url="https://finance.sina.com.cn")
  [MCP 调用] browser_screenshot()
  → 截图已保存，页面显示了新浪财经首页...

添加 MCP Server 之前，智能体没有操作浏览器的能力；添加之后，它就具备了导航网页、点击按钮、提取页面数据等完整的浏览器交互能力。

第四步（可选）：添加更多 Server

一个智能体可以同时连接多个 MCP Server。例如，在同一个 opencode.json 中添加浏览器和数据库 Server：

{
  "mcp": {
    "playwright": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@playwright/mcp"]
    },
    "sqlite": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-sqlite", "./data/stocks.db"]
    }
  }
}

这样智能体就同时具备了浏览器操作和数据库查询两种能力，可以从网页抓取数据后存入本地数据库进行分析。

人在回路确认机制

当智能体调用 MCP 工具时，系统会展示工具名称和参数，等待你确认后才执行。这是安全设计的核心——你始终对工具调用行为保持知情权和控制权。

智能体想要执行 MCP 工具：browser_navigate
参数：{"url": "https://finance.sina.com.cn"}
是否允许？(y/n)

7.3.3 进阶：用 Vibe Coding 创建自定义 MCP Server

现成的 MCP Server 覆盖了很多通用场景，但金融领域的特定需求——查询 A 股行情、获取财务报表、抓取宏观经济数据——往往需要自定义工具。

你不需要自己写代码。CLI 智能体本身就是开发工具，你可以用自然语言指导它创建 MCP Server，然后配置给自己使用。这正是第 2 章介绍的 Vibe Coding 方法论的典型应用。

完整示例：创建 A 股行情查询 MCP Server

以下是一次真实的对话流程。

第一轮：描述需求。

你：帮我创建一个 MCP Server，功能是查询 A 股股票的实时行情。
使用 AkShare 库获取数据，提供以下工具：
1. 根据股票代码查询最新价格、涨跌幅、成交量
2. 根据股票代码查询最近 N 个交易日的 K 线数据
用 Python 实现，放在 tools/stock-mcp-server/ 目录下。

智能体收到指令后，会自动完成以下工作：

• 创建项目目录和文件结构
• 编写 MCP Server 的 Python 代码
• 定义两个工具函数及其参数格式
• 生成配置说明

第二轮：测试和迭代。

你：运行一下这个 Server，测试查询贵州茅台（600519）的行情

智能体：[Bash] cd tools/stock-mcp-server && python server.py
  测试结果：
  - 贵州茅台（600519）最新价 1680.50，涨幅 2.30%
  - 工具响应正常，耗时 1.2 秒

如果测试发现问题，继续用自然语言修正：

你：返回结果里缺少市盈率字段，帮我加上

智能体：[Edit] 修改 server.py，在返回数据中增加 pe_ratio 字段...

第三轮：配置并使用。

确认 Server 正常运行后，将它添加到 opencode.json：

{
  "mcp": {
    "a-stock": {
      "type": "local",
      "command": ["python", "tools/stock-mcp-server/server.py"]
    }
  }
}

重启智能体后，你就可以用自然语言查询股票了：

你：贵州茅台最近 10 个交易日的走势如何？

智能体：[MCP 调用] get_kline_data(symbol="600519", days=10)
  → 返回 K 线数据...
  贵州茅台近 10 个交易日整体呈震荡上行趋势，
  区间涨幅 3.8%，最高价 1695.00 元，最低价 1638.20 元...

重要核心概念

Vibe Coding 创建 MCP Server 的完整循环：描述需求 → 智能体生成代码 → 测试验证 → 迭代优化 → 配置使用。整个过程中你只需要用自然语言表达需求，不需要编写任何代码。这是第 2 章提出的 Effective Vibe Coding 方法论在工具扩展场景中的实践。

适合自定义 MCP Server 的金融场景

场景	数据源	工具功能
A 股行情查询	AkShare / Tushare	实时价格、K 线、财务指标
宏观经济数据	国家统计局 API	GDP、CPI、PMI 等时间序列
基金净值查询	天天基金网	基金净值、收益率、持仓
外汇汇率	央行数据	人民币汇率中间价
债券数据	中国债券信息网	国债收益率曲线

每一个场景，你都可以用同样的方式——向智能体描述需求，让它帮你创建 MCP Server，然后配置使用。随着你积累的自定义 Server 越来越多，智能体的能力边界也在持续扩展。