MCP Client（MCP 客户端）指南：概念、主流客户端与动手实现

MCP 客户端（MCP Client）是 AI 应用内部的一个连接器，它与恰好一个 MCP 服务器保持连接，替这个服务器收发请求（列出工具、调用工具、读取资源），再把结果交还给应用。运行模型和界面的那个应用本身叫作 Host（宿主）。Claude Code、Cursor 或 VS Code 这样的 Host 会为你配置的每个服务器各创建一个客户端。日常说“MCP 客户端”时常常指整个应用，这样说没问题，但等你要自己动手实现一个时，就得把两者分清楚。

本文讲三件事：客户端在协议层面到底做什么，截至 2026 年 10 月各主流客户端支持哪些能力，以及如何用官方 TypeScript 和 Python SDK 写一个最小客户端。如果你还需要先补协议基础，请先读 MCP 是什么？；想看逐条消息的交互流程，请看 MCP 是如何工作的？。

Host、Client 与 Server

MCP 架构规范定义了三个角色：

所以，给 Cursor 连上三个服务器，就是一个 Host 加三个 Client。一个服务器对应一个客户端也是安全模型的一部分：服务器看不到完整对话，也“看不进”其他服务器，什么内容可以跨越这些边界由 Host 决定。（服务器这一侧的介绍见 什么是 MCP 服务器？。）

MCP 客户端实际做什么

在当前规范版本 2026-07-28 中，MCP 是无状态的。旧教程大多从 initialize 握手讲起，而现在客户端的工作方式已经变了。一个现代客户端会：

1. **在每个请求上附带元数据。**每个 JSON-RPC 请求的 _meta 都带有 io.modelcontextprotocol/protocolVersion 和 io.modelcontextprotocol/clientCapabilities（均为必填），通常还带 io.modelcontextprotocol/clientInfo。使用 Streamable HTTP 时，客户端还会发送与之一致的 MCP-Protocol-Version 请求头（规范）。
2. 按需探测服务器。server/discover 一次返回服务器支持的版本、能力和使用说明。调用它不是必须的，但在 stdio 上，如果对方可能是基于握手的旧版服务器，推荐先用它探测。
3. **列出并调用原语。**客户端发送 tools/list、resources/list、prompts/list，把工具定义交给模型；模型选中某个工具时，再发送 tools/call。
4. **响应输入请求。**服务器需要用户提供信息时，不再自己发请求，而是返回 InputRequiredResult（resultType: "input_required"），例如一个 elicitation 表单。客户端把表单展示给用户，然后带上 inputResponses 重试原始请求。这种模式叫作 Multi Round-Trip Requests（MRTR）。
5. **监听变更。**想在工具列表变化或资源更新时收到通知，客户端会发起一个长连接的 subscriptions/listen 请求，并按类型订阅需要的通知。
6. **处理认证。**连接远程 HTTP 服务器时，客户端执行授权规范中定义的 OAuth 流程；stdio 服务器则从环境变量读取凭据。细节见我们的 MCP 认证指南。

Roots、Sampling 和 Logging 仍然可用，但 2026-07-28 版已将它们标记为弃用，新写的客户端不需要再实现。

主流 MCP 客户端对比

下表每一格都来自厂商当前的官方文档。“未记载”表示我们在官方文档中没有找到相关说明，并不代表该功能不存在。

文档中的几点补充：

• Claude Code 有三种作用域（local、project、user）。它在发现阶段会请求 prompts/list 和 resources/list，服务器发出列表变更通知时会刷新列表（文档）。配置步骤见 Claude Code MCP 指南。
• Claude Desktop 从 claude_desktop_config.json 读取本地服务器：macOS 上在 ~/Library/Application Support/Claude/，Windows 上在 %APPDATA%\Claude\。远程服务器在 Settings → Connectors 中以 Custom Connector 方式添加（文档）。见 Claude Desktop MCP 配置。
• Cursor 文档列出的功能是最全的之一，roots、elicitation 和 MCP Apps 都标为支持（文档）。见 Cursor MCP 配置。
• VS Code 现在推荐使用工作区 .mcp.json（键名 mcpServers）。旧的 .vscode/mcp.json（键名 servers）已不建议用于新服务器。Prompts 以 /<server>.<prompt> 的形式调用（文档）。见 VS Code MCP 配置。
• ChatGPT 只能连接远程服务器，在网页版的 Plugins 中添加（文档）。见 ChatGPT MCP 配置。
• Codex 的 CLI、IDE 插件和 ChatGPT 桌面应用中的 Codex 共用同一个 config.toml。见 Codex MCP 配置。

Windsurf、Zed、Cline、Goose 等更多客户端，请浏览 MCP.so 客户端目录。

动手实现一个最小 MCP 客户端

只有在构建自己的 Host 时才需要自己写客户端，比如 Agent、聊天机器人、测试工具或网关。两个 Tier 1 SDK 都已在 2026 年升级到 v2，并支持无状态的新版协议。

TypeScript（@modelcontextprotocol/client v2）

npm install @modelcontextprotocol/client

import {
  Client,
  StreamableHTTPClientTransport,
} from '@modelcontextprotocol/client';

const client = new Client(
  { name: 'my-client', version: '1.0.0' },
  { versionNegotiation: { mode: 'auto' } }
);

await client.connect(
  new StreamableHTTPClientTransport(new URL('http://localhost:3000/mcp'))
);
console.log(client.getProtocolEra()); // 'modern' or 'legacy'

const { tools } = await client.listTools();
console.log(tools.map((t) => t.name));

const result = await client.callTool({
  name: 'greet',
  arguments: { name: 'Ada' },
});
if (result.isError) {
  console.error('Tool failed:', result.content);
} else {
  console.log(result.content);
}

await client.close();

SDK 文档里有三个容易忽略的细节：

• **versionNegotiation。**不设置时，connect() 走 2025 年的旧版 initialize 握手。mode: 'auto' 会先用 server/discover 探测，遇到旧服务器再回退到握手；mode: { pin: '2026-07-28' } 则拒绝回退。
• **工具出错也是正常返回。**工具执行失败时返回 isError: true 而不是抛异常，使用 content 之前要先检查。只有协议层面的失败（未知工具、超时）才会抛出。
• **listTools() 会自动翻页。**它会替你遍历所有分页，上限为 listMaxPages（默认 64）。

要启动本地服务器，只需换一个 transport：

import { StdioClientTransport } from '@modelcontextprotocol/client/stdio';

await client.connect(
  new StdioClientTransport({ command: 'node', args: ['server.js'] })
);

要支持 elicitation，在构造函数中声明能力（capabilities: { elicitation: { form: {} } }），再用 client.setRequestHandler('elicitation/create', ...) 注册处理函数，MRTR 的重试由 SDK 自动完成。

Python（mcp v2）

uv add "mcp[cli]"

import asyncio

from mcp import Client


async def main() -> None:
    async with Client("http://localhost:8000/mcp") as client:
        tools = await client.list_tools()
        print([t.name for t in tools.tools])

        result = await client.call_tool("add", {"a": 1, "b": 2})
        print(result.structured_content)


asyncio.run(main())

传入 URL 时，Client 使用 Streamable HTTP。连接本地服务器时改传 stdio transport：Client(stdio_client(StdioServerParameters(command="python", args=["server.py"])))，这几个名称从 mcp 和 mcp.client.stdio 导入（Python SDK）。async with 覆盖了整个生命周期：进入时建立连接并协商协议版本，退出时关闭一切。

接入模型

一个实用的客户端要把 MCP 工具定义转换成你所用 LLM 的工具格式：映射 name、description 和 inputSchema，把模型发起的工具调用交给 callTool，再把结果追加回对话。官方的 build-a-client 教程用 Anthropic SDK 演示了完整流程。连接真实服务器之前，先用 MCP Inspector 测试一遍。

如何选择 MCP 客户端

• **终端里的编程 Agent：**Claude Code 或 Codex，两者都有添加服务器和 OAuth 登录的 CLI 命令。
• **IDE：**Cursor 或 VS Code。Cursor 文档列出的可选功能更多（roots、elicitation、Apps）；VS Code 适合已经在用 Copilot 的团队。
• **面向非开发者的聊天：**claude.ai 或 ChatGPT，只支持远程服务器。请选择提供托管 HTTPS 端点的服务器，例如 Notion 或 Sentry。
• **你自己的产品：**使用 SDK 客户端，开启 versionNegotiation: 'auto'（或使用 Python v2 的 Client），这样新旧服务器都能连。同时遵循 MCP 安全最佳实践，特别是要把工具调用展示给用户，执行任何有副作用的操作前先征得确认。

各客户端的功能支持会随版本变化。依赖 resources、prompts 或 elicitation 之前，先确认目标客户端的文档中有相关说明；否则就把同样的能力也做成一个 tool，因为所有客户端都支持 tools。

下一步

选好客户端之后，就该给它找些服务器来连了。你可以在 MCP.so 服务器目录中浏览数千个服务器，在客户端目录中对比各类应用，或者先从我们整理的最佳 MCP 服务器清单开始。

想完全在自己的电脑上运行？请看如何让本地 Ollama 模型使用 MCP 工具。