小米三面：MCP 协议通常采用什么通信方式？

面试官MCP 协议通常采用什么通信方式‍♂️我MCP 应该是用 WebSocket 吧因为需要双向通信Client 发请求、Server 推结果WebSocket 全双工正好合适。面试官MCP 并没有用 WebSocket。你想想MCP 有本地工具和远程工具两种场景本地场景需要走网络吗‍♂️我本地的话……应该也是走 HTTP 吧在本机起个服务Client 通过 localhost 访问面试官想复杂了。本地场景用的是 stdio直接通过进程的标准输入输出通信根本不需要网络。远程场景才用 HTTP而且不是 WebSocket是 SSE。另外不管哪种传输方式底层消息格式统一用 JSON-RPC 2.0这一点你也没提到。传输方式和消息格式是解耦的这个设计是 MCP 灵活性的关键。看来通信方式这块确实有不少容易搞混的地方下面我把 MCP 的消息格式和两种传输方式都讲清楚。 简要回答MCP 支持两种主要的传输方式分别适用于不同场景。本地场景用 stdioClient 把 Server 作为子进程启动通过标准输入输出通信延迟极低不用开端口也没有网络安全问题我用 Claude Desktop 接本地工具走的就是这种方式。远程场景现在推荐用 Streamable HTTPServer 作为独立的 HTTP 服务部署多个 Client 可以共享同一个 Server适合团队统一管理工具服务。MCP 早期版本2024-11-05 规范的远程传输是「HTTP SSE」双端点方案2025 年 3 月的规范更新里被标记为 deprecated保留向后兼容但不推荐新项目使用Streamable HTTP 成为了推荐的远程传输方式。不管哪种传输方式底层消息格式都统一用 JSON-RPC 2.0传输方式只影响「怎么传」消息协议本身不变。 详细解析MCP 的消息格式JSON-RPC 2.0在说传输方式之前先说消息格式因为不管用哪种传输方式消息格式都是同一套。那为什么 MCP 选了 JSON-RPC 2.0 呢其实原因很朴素MCP 需要一种「Client 调用 Server 的方法Server 返回结果」的通信模式这本质上就是远程过程调用RPC。而 JSON-RPC 2.0 是现成的、足够轻量的 RPC 规范用 JSON 格式易读易调试任何编程语言都能实现不管 Server 是 Python 写的还是 TypeScript 写的消息格式都一样不需要额外的序列化工具。每条消息就是一个 JSON 对象格式固定// 请求消息Client - Server{ jsonrpc: 2.0, id: 1, // 请求 ID用于匹配响应 method: tools/call, // 调用的方法名 params: { name: take_screenshot, // 工具名 arguments: {url: https://example.com} }}// 响应消息Server - Client{ jsonrpc: 2.0, id: 1, // 对应请求的 ID result: { content: [{type: image, data: ...base64...}] }}JSON-RPC 本身只定义消息格式不关心底层怎么传输MCP 在此基础上定义了两种传输层实现。传输方式一stdio标准输入输出stdio 是 MCP 最常用的传输方式适合本地工具的场景。工作原理MCP Client比如 Claude Desktop在启动时把 MCP Server 当作一个子进程启动然后通过进程的标准输入stdin发送请求、从标准输出stdout读取响应。两个进程在同一台机器上运行通过操作系统的管道通信。这里的「管道」到底是什么你可以把它理解成操作系统在内存里给这两个进程分配的一段先进先出的小缓冲区Client 往里塞一行 JSONServer 从缓冲区的另一头读出来处理Server 处理完再往另一条管道里塞一行 JSONClient 从那头读。整个过程不经过网卡、不经过 TCP/IP 协议栈数据在 RAM 里走了一趟就到了所以延迟天然比网络请求低得多也不需要序列化成网络可传输的字节流。stdio 方式有几个很明显的优点。首先延迟极低进程间通信比走网络快得多数据直接在操作系统管道里流转几乎没有开销。其次不需要开端口也就没有网络安全问题不用担心外部访问。另外 Server 的生命周期是自动管理的随 Client 启动而启动、随 Client 关闭而关闭不需要你手动去管进程。在实际使用中你只需要在配置文件里告诉 Client「用什么命令启动 Server」就行了比如在 Claude Desktop 的claude_desktop_config.json里这样配置{ mcpServers: { filesystem: { command: npx, // 启动命令 args: [-y, modelcontextprotocol/server-filesystem, /tmp], env: {} // 环境变量可选 } }}传输方式二Streamable HTTP当前标准的远程传输远程场景下Server 作为独立的 HTTP 服务运行Client 通过网络连接访问。MCP 当前推荐的远程传输方式是Streamable HTTP。Streamable HTTP 的核心设计是用单个 HTTP 端点通常是/mcp同时处理请求和响应。Client 通过 POST 请求发送 JSON-RPC 消息Server 可以选择两种方式返回如果是简单的同步操作直接返回一个普通的 JSON 响应就行如果是需要流式输出的操作Server 返回一个 SSE 流持续推送数据。这种「按需选择」的设计非常灵活不需要强制建立长连接。Streamable HTTP 的优点很明确。Server 可以部署在云端多个 Client 共享同一个 Server这对团队来说特别实用比如团队共用一个部署在服务器上的数据库 MCP Server所有人连同一个服务就行不需要各自在本地跑一份。而且支持跨机器访问不局限于本地环境适合需要统一管理工具服务的团队或平台。当然相比 stdio 多了网络开销延迟会略高一些而且你还需要处理认证、网络中断重连等在本地场景下完全不用操心的问题。为什么 SSE 被弃用了你可能看到一些早期的 MCP 教程还在讲 SSEServer-Sent Events传输方式这里要说明一下HTTP SSE 双端点方案是 MCP 早期版本2024-11-05 规范采用的远程传输方案在 2025 年 3 月的规范更新里被标记为 deprecated仍然保留向后兼容但新项目应该直接用 Streamable HTTP。为什么要替换原因是架构上有一个小尴尬Client 向 Server 发请求要走 POST 端点Server 向 Client 推数据要走另一条 SSE 长连接端点同一个对话被拆成了两条通道。这带来的具体问题是状态管理复杂比如 Client POST 了一条消息之后网络突然断了那条消息到底被处理了没、SSE 流会不会推回结果Client 没有一个简单的办法判断出问题时排查链路很长。Streamable HTTP 的做法是把这两条通道合并成一个端点Client 照样 POST 发请求Server 根据情况决定返回「一个普通 JSON」还是「一条 SSE 流」不需要 Client 提前开另一条连接。注意这里的关键Streamable HTTP 并没有抛弃 SSE流式推送的部分底层还是 SSEContent-Type: text/event-stream只是把端点从两个合成一个。架构更简洁、对负载均衡和 serverless 环境都更友好。目前主流的 MCP 客户端和 SDK 都已经迁移到了 Streamable HTTP。 面试总结回到开头踩的雷最常见的误区就是想当然地以为 MCP 用 WebSocket 或者 HTTP REST 接口。面试回答这道题首先要说清楚 MCP 支持两种传输方式本地场景用 stdio标准输入输出Server 作为子进程运行通过管道通信远程场景用 Streamable HTTPServer 作为 HTTP 服务部署单个端点同时处理请求和响应。stdio 不走网络、延迟极低、生命周期自动管理Streamable HTTP 支持多 Client 共享一个 Server适合团队统一部署。第二个要点是消息格式和传输方式的解耦。不管用 stdio 还是 Streamable HTTP底层消息格式都统一用 JSON-RPC 2.0切换传输方式不影响上层调用逻辑。这个解耦设计是面试官比较看重的点说明你理解了 MCP 的分层架构而不是把「消息格式」和「传输方式」混为一谈。最后可以加分提一句传输方案的演进历史MCP 早期2024-11-05 规范的远程传输是「HTTP SSE」双端点方案因为两条通道状态管理复杂2025 年 3 月的规范更新里被 Streamable HTTP 取代单端点内部流式仍然走 SSE。能把 SSE 和 Streamable HTTP 的区别说清楚是这题的关键历史背景是加分项。学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】