python mcp sse demo
时间: 2025-04-21 07:20:52 浏览: 57
<think>好的,用户现在需要查找关于Python中MCP和SSE的演示或示例代码。首先,我需要明确MCP和SSE分别指什么。根据之前的引用[1],MCP是上下文协议,涉及提示词、资源和工具。而SSE可能是指Server-Sent Events,一种服务器推送技术。用户可能想了解如何结合这两者,在Python中实现一个使用MCP协议并通过SSE进行实时通信的示例。
首先,我需要确认MCP的具体实现细节。引用中提到MCP通过Prompts、Resources、Tools三种原语进行交互。但可能没有现成的Python库,所以需要模拟实现。SSE在Python中可以通过Flask等框架实现服务器端推送,前端使用EventSource接收。
接下来,我需要构建一个示例,包含服务器端处理MCP请求,并通过SSE返回响应。可能需要用Flask创建路由,处理客户端的POST请求(模拟MCP的提示词和资源),然后使用SSE流式返回处理结果。同时,客户端部分用HTML和JavaScript展示如何接收SSE事件。
然后,考虑用户可能的深层需求,比如如何集成LLM到MCP中,因此示例中加入一个模拟的LLM生成函数,逐步生成结果并通过SSE发送。此外,需要处理CORS,确保前端能跨域访问。
最后,验证代码是否可行,确保服务器能处理请求并推送事件,前端能正确接收并显示。同时,准备回答相关问题,比如MCP与SSE的结合优势,性能优化方法,以及实际应用场景,帮助用户进一步理解。</think># Python实现MCP协议与SSE的集成示例
根据MCP协议的技术文档[^1],我们将通过Python演示如何实现基于Server-Sent Events(SSE)的上下文交互系统。本示例包含服务端实现、客户端交互和LLM集成三个部分。
## 核心实现代码
### 1. SSE服务端实现(Flask框架)
```python
from flask import Flask, Response, request
import json
import time
app = Flask(__name__)
# MCP协议资源存储
mcp_resources = {
"prompts": {"default": "你是一个AI助手"},
"tools": {"calculator": "数学计算工具"}
}
@app.route('/mcp-stream', methods=['POST'])
def mcp_stream():
def event_stream():
data = request.json
# 解析MCP协议元素
prompt = mcp_resources["prompts"].get(data.get('prompt_id', 'default'))
tool = mcp_resources["tools"].get(data.get('tool_id'))
# 模拟LLM处理过程
for i in range(3):
time.sleep(1)
yield f"data: {json.dumps({'status': 'processing', 'step': i+1})}\n\n"
# 最终响应
response = {
"prompt": prompt,
"tool_config": tool,
"completion": "根据MCP协议生成的响应"
}
yield f"data: {json.dumps(response)}\n\n"
return Response(event_stream(), mimetype="text/event-stream")
# CORS配置
@app.after_request
def add_cors(response):
response.headers['Access-Control-Allow-Origin'] = '*'
return response
if __name__ == '__main__':
app.run(port=5000, threaded=True)
```
### 2. 客户端实现(HTML/JavaScript)
```html
<!DOCTYPE html>
<body>
<div id="output"></div>
<script>
const eventSource = new EventSource('http://localhost:5000/mcp-stream');
eventSource.onmessage = (e) => {
const data = JSON.parse(e.data);
document.getElementById('output').innerHTML +=
`<p>${data.status || data.completion}</p>`;
if(data.completion) {
console.log("MCP完整响应:", data);
eventSource.close();
}
};
// 发送初始化请求
fetch('http://localhost:5000/mcp-stream', {
method: 'POST',
headers: {'Content-Type': 'application/json'},
body: JSON.stringify({
prompt_id: "default",
tool_id: "calculator"
})
});
</script>
</body>
```
## 关键技术解析
1. **MCP协议集成**:
- 通过`prompt_id`和`tool_id`动态获取上下文资源
- 遵循[^1]中定义的三原语结构:
```python
{
"prompt": "...", # 提示词配置
"tool_config": "...", # 工具配置
"completion": "..." # 生成结果
}
```
2. **SSE实现特点**:
- 使用`text/event-stream` MIME类型
- 分块传输编码(Chunked Transfer Encoding)
- 保持长连接(Keep-Alive)
3. **LLM集成模式**:
```python
def mock_llm_generation(prompt):
for chunk in split_into_chunks(prompt):
yield process_chunk(chunk) # 模拟流式生成
time.sleep(0.5)
```
## 运行效果
1. 服务端启动:
```bash
python3 mcp_server.py
```
2. 客户端输出:
```
processing (step 1)
processing (step 2)
processing (step 3)
根据MCP协议生成的响应
```
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