突破传统MCP限制：使用Streamable HTTP实现高效远程命令执行

在人工智能应用开发中，模型控制协议（MCP）扮演着重要角色。然而，传统的MCP版本往往存在功能限制，今天我们将探索如何通过升级到MCP 1.16.0，利用全新的streamable_http_app功能，构建一个高效的远程命令执行系统。

环境准备与升级

首先，我们需要安装必要的依赖包，并确保使用最新版本的MCP：

pip install mcp uvicorn fastapi

# 检查当前MCP版本
pip show mcp

# 升级到支持streamable_http功能的最新版本
pip install --upgrade mcp

# 或者指定版本安装
pip install mcp==1.16.0 --upgrade

升级到MCP 1.16.0后，我们将获得对streamable_http_app的支持，这为构建流式HTTP应用打开了新的大门。

构建Streamable HTTP服务器

我们的服务器设计为一个无状态服务，能够执行Linux命令并返回结果：

import subprocess
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import uvicorn

# 创建无状态服务器
mcp = FastMCP("StatelessServer", stateless_http=False)

@mcp.tool()
def linux_exec_cmd(cmd: str) -> str:
    """执行linux命令"""
    return subprocess.run(cmd, shell=True, capture_output=True, text=True).stdout

# 创建streamable HTTP应用
app = mcp.streamable_http_app()

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

启动服务器：

1	uv run server-sample.py

服务器将在本地8000端口启动，准备好接收客户端请求。

开发Streamable客户端

客户端代码负责与服务器建立连接并调用远程工具：

from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client
from mcp import ClientSession
import asyncio
import sys

async def connect_to_streamble_server(server_url: str):
    # 连接到streamable HTTP服务器
    async with streamablehttp_client(url=server_url) as (
        read_stream,
        write_stream,
        _,
    ):
        # 使用客户端流创建会话
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
            # 初始化连接
            await session.initialize()
            # 列出可用工具
            tools = await session.list_tools()
            print("Tools:", tools)

            # 调用工具
            result = await session.call_tool(
                name="linux_exec_cmd",
                arguments={"cmd": "dir"}
            )
            print("result: ", result)

async def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: uv run client.py <URL of Streamble HTTP MCP server>")
        sys.exit(1)
    
    await connect_to_streamble_server(server_url=sys.argv[1])

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())