随着人工智能和自动化技术的迅速发展，模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）逐渐成为连接人类、聊天机器人与传统IT系统的重要中介。MCP技术的出现，为构建更加智能、灵活且高效的应用架构提供了坚实的基础。近日，在Peter的数字基础设施博客中，他详实地分享了利用Vibe编码方法开发MCP服务器的实践经验，特别是在客户关系管理系统Autorespond中的应用，为广大开发者提供了极具参考价值的思路和技巧。通过细致的过程讲述及问题处理，本文将系统解析MCP服务器的开发路径，以及如何针对实际困难进行优化，帮助读者深入理解并掌握MCP技术的落地方法。 Peter在开始开发前，将Autorespond的API文档转为Markdown格式，方便与AI助手Claude Pro进行交互。这一步虽看似简单，却为后续采用自动生成代码奠定基础。
Claude Pro虽然具备强大的自动生成能力，但面对刚刚出现不久的MCP协议，最初并没有完全理解其核心架构和要求。这个阶段清晰揭示了当下AI辅助编码技术与新兴协议融合的挑战，也体现了开发者必须主动介入指导AI合理编写代码的现实。 代码生成完成后，Peter将自动生成的Python代码放入Git仓库，并设置了虚拟环境以稳定依赖。最初使用传统的requirements.txt文件管理依赖，后又意识到更现代化的包管理和环境隔离工具uv的优势。uv不仅隔离了Python环境，同时也成为MCP服务器安装的主流方式，尤其是在Claude Desktop这样的集成环境中使用。Peter对比了venv和Docker的优缺点，最后选择uv作为本地开发的最佳方案，在保证灵活性的同时，兼顾实用性。
尽管基础环境搭建完成，运行时的一些参数传递错误仍频繁出现。例如，代码中URI参数与函数参数不匹配的错误，多次导致ValueError异常。这些问题虽然细节层面，但反映了MCP协议对于参数绑定和接口定义的严格要求，也是实现高质量服务器的关键因素。在与Claude反复交互的过程中，Peter采取了多次重构和提交的策略，保持代码的自动化生成优势，避免过度手动修改导致维护复杂。 另外，对于API调用的权限管理，Peter深刻反省了早期硬编码密钥的不妥，通过改用环境变量存储敏感信息，提升了代码安全性与灵活性。Claude开始时误将API密钥作为普通参数处理，导致生成代码中出现虚构的密钥值，这种“幻觉”现象在人工智能辅助开发中屡见不鲜，也提醒开发者需要持续监督AI的产出。
在调用API接口时，MCP服务器还面临着对文档和函数的准确理解挑战。Autorespond API文档由代码注释自动生成，格式并非主流标准，导致AI经常曲解函数含义或忽略部分接口，例如财务相关的发票与订单数据访问。Peter使用Context7和fastmcp等工具，帮助Claude获得更准确的上下文理解，减少了错误调用和接口遗漏。这说明完善的上下文和文档管理对MCP服务器稳定运行至关重要。 值得关注的是，Claude在代码标注时将部分请求归类为MCP资源而非工具，这直接影响了桌面环境中聊天机器人调用这些调用的能力。该细节虽然专业，但关系到AI对数据调用的权限配置和逻辑推理能力，是设计MCP服务时不可忽视的环节。
项目进展至今，Peter累计编写了450行代码，实现了与Autorespond系统的对接，完成了初步的功能覆盖。随着项目推进，他计划进一步细化API指令的覆盖范围，完善更多测试用例并搭建测试环境，以保障MCP服务器的稳定性和易维护性。同时，他也分享了与AI协同编程时，如何维持良好版本控制策略，保障代码质量的宝贵经验。 总结来看，Vibe编码MCP服务器的全流程展现了现代软件工程与人工智能方法的融合。在面对新兴协议时，依赖AI自动生成代码虽然便捷，但仍需开发者深刻理解协议细节，合理引导AI，确保代码正确性与安全性。环境配置、参数传递机制以及API文档的标准化，均是影响项目成功的核心因素。
未来，随着MCP规范的完善和智能工具的发展，我们有望见证更高效、智能化的服务接口建设模式，推动智能系统与传统IT架构的无缝整合。Peter的实操日志不仅为同行提供了宝贵的经验借鉴，也显示了MCP技术在实际应用中广阔的前景和潜力。
