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构建基于 SSE 协议通信的 MCP Server 和 Client

news 来源：原创 2025/5/21 23:58:30

在之前的系列教程中，我们编写的 MCP 服务器与 MCP 客户端是通过 **stdio（Standard Input/Output，标准输入输出）**来进行交互的。客户端通过启动服务器子进程，并利用标准输入（stdin）和标准输出（stdout）建立双向通信。这种模式导致 MCP 客户端与服务器之间存在强耦合，且每个服务器进程只能与启动它的客户端通信（1:1 的关系）。

为了解耦 MCP 客户端与服务器，本文将演示如何使用 **SSE（Server-Sent Events，服务器发送事件）**协议进行通信，使服务器能够作为一个独立运行的进程，支持多个客户端的灵活连接、使用和断开。换句话说，基于 SSE 的服务器和客户端可以是完全解耦的进程，甚至运行在不同的节点上，从而提供更高的灵活性和扩展性。

本文使用到的所有代码可以在 Github 上找到：https://github.com/cr7258/hands-on-lab/tree/main/ai/claude/mcp/sse/elasticsearch-mcp-sse

MCP 系列文章：

一文带你入门 MCP（模型上下文协议）
MCP Server 开发实战：无缝对接 LLM 和 Elasticsearch
快速上手：实现你的第一个 MCP Client
构建基于 SSE 协议通信的 MCP Server 和 Client（本文）

什么是 SSE？

Server-Sent Events（SSE，服务器发送事件）是一种基于 HTTP 协议的技术，允许服务器向客户端单向、实时地推送数据。在 SSE 模式下，客户端通过创建一个 EventSource 对象与服务器建立持久连接，服务器则通过该连接持续发送数据流，而无需客户端反复发送请求。

SSE 的主要特点包括：

单向通信：服务器主动向客户端推送数据，客户端无法通过同一连接向服务器发送数据。
基于 HTTP 协议：利用现有的 HTTP 协议，无需额外的协议支持，易于实现和部署。
轻量级：实现简单，适用于需要实时更新的应用场景，如新闻推送、股票行情等。
自动重连：客户端在连接断开时会自动尝试重新连接，确保数据传输的连续性。

需要注意的是，SSE 仅支持服务器到客户端的单向通信，若应用场景需要双向实时通信，可能需要考虑使用 WebSocket 等其他技术。

环境准备

在本教程中，我们将使用 MCP Python SDK 来编写项目，使用 uv 来管理 Python 项目依赖。

uv add "mcp[cli]" elasticsearch python-dotenv uvicorn openai

实验用到的 Elasticsearch 集群可以通过 Github 中的 docker-compose.yaml 文件启动：

docker-compose up -d

浏览器输入 http://localhost:5601 访问 Kibana 界面，用户名 elastic，密码 test123。

在 .env 文件中设置好 Elasticsearch 的连接信息。

ELASTIC_HOST=https://localhost:9200
ELASTIC_USERNAME=elastic
ELASTIC_PASSWORD=test123

准备测试数据

在 Kibana 中打开 Management -> Dev Tools 页面，执行以下代码创建两个索引 student 和 teacher，分别插入几条数据：

POST /student/_doc
{"name": "Alice","age": 20,"major": "Computer Science"
}POST /student/_doc
{"name": "Bob","age": 22,"major": "Mathematics"
}POST /student/_doc
{"name": "Carol","age": 21,"major": "Physics"
}POST /teacher/_doc
{"name": "Tom","subject": "English","yearsOfExperience": 10
}POST /teacher/_doc
{"name": "John","subject": "History","yearsOfExperience": 7
}POST /teacher/_doc
{"name": "Lily","subject": "Mathematics","yearsOfExperience": 5
}

实现基于 SSE 协议的 MCP Server

MCP 服务器部分的代码与MCP Server 开发实战：无缝对接 LLM 和 Elasticsearch一文中介绍的内容相同，因此在此不再赘述，读者可参阅该文章以获取详细信息。

这里重点说明一下如何让 MCP 服务器运行在 SSE 协议之上。在本教程中，我们使用 Starlette 框架来实现 SSE 服务器，代码主要分为以下几个部分：

SSE 传输对象的初始化
在函数开始处，通过创建 SseServerTransport 对象，并指定基础路径 /messages/，用于后续管理 SSE 连接和消息传递。
定义 SSE 连接处理函数
- handle_sse 函数：这是一个异步请求处理函数，当客户端请求建立 SSE 连接时会被调用。
- 连接过程：
  利用 sse.connect_sse 方法，传入当前请求的 scope、receive 方法和 _send 方法，建立一个异步上下文管理器。
  管理器返回两个数据流：read_stream 用于读取客户端发送的数据，write_stream 用于向客户端发送数据。
- 启动 MCP 服务器：在成功建立连接后，调用 mcp_server.run 方法，并传入读取、写入流以及由 mcp_server.create_initialization_options() 生成的初始化参数。这一过程实现了 MCP 服务器与客户端之间的实时数据交互。
Starlette 应用及路由配置
- Starlette 实例化：函数返回一个新的 Starlette 应用实例，其调试模式根据传入的 debug 参数设置。
- 路由设置：
  使用 Route("/sse", endpoint=handle_sse) 定义 /sse 路径，当客户端访问此路径时将触发 handle_sse 函数处理 SSE 连接。
  使用 Mount("/messages/", app=sse.handle_post_message) 将 /messages/ 路径挂载到 sse.handle_post_message 应用上，用于处理通过 POST 请求发送的消息，实现与 SSE 长连接的消息传递功能。

def create_starlette_app(mcp_server: Server, *, debug: bool = False) -> Starlette:"""Create a Starlette application that can server the provied mcp server with SSE."""sse = SseServerTransport("/messages/")async def handle_sse(request: Request) -> None:async with sse.connect_sse(request.scope,request.receive,request._send,) as (read_stream, write_stream):await mcp_server.run(read_stream,write_stream,mcp_server.create_initialization_options(),)return Starlette(debug=debug,routes=[Route("/sse", endpoint=handle_sse),Mount("/messages/", app=sse.handle_post_message),],)

接下来就是创建 MCP 服务器实例，然后通过上面定义的 create_starlette_app 方法创建 Starlette 应用，最后使用 uvicorn 启动 ASGI 服务器，实现实时的 SSE 数据传输。

if __name__ == "__main__":mcp_server = mcp._mcp_serverparser = argparse.ArgumentParser(description='Run MCP SSE-based server')parser.add_argument('--host', default='0.0.0.0', help='Host to bind to')parser.add_argument('--port', type=int, default=18080, help='Port to listen on')args = parser.parse_args()# Bind SSE request handling to MCP serverstarlette_app = create_starlette_app(mcp_server, debug=True)uvicorn.run(starlette_app, host=args.host, port=args.port)

启动 MCP 服务器

执行以下命令可以启动 MCP 服务器，默认监听在 18080 端口。

uv run server.py# 输出
INFO:     Started server process [82035]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:18080 (Press CTRL+C to quit)

实现基于 SSE 协议的 MCP Client

MCP 客户端部分的代码可以参考快速上手：实现你的第一个 MCP Client一文，这里不再重复说明。

唯一的区别就是在连接 MCP 服务器的时候通过 SSE 协议进行交互。以下是具体的代码：

async def connect_to_sse_server(self, server_url: str):"""Connect to an MCP server running with SSE transport"""# 创建 SSE 客户端连接上下文管理器self._streams_context = sse_client(url=server_url)# 异步初始化 SSE 连接，获取数据流对象streams = await self._streams_context.__aenter__()# 使用数据流创建 MCP 客户端会话上下文self._session_context = ClientSession(*streams)# 初始化客户端会话对象self.session: ClientSession = await self._session_context.__aenter__()# 执行 MCP 协议初始化握手await self.session.initialize()

启动 MCP 客户端

执行以下命令启动 MCP 客户端并连接 MCP 服务器。

uv run client.py http://localhost:18080/sse

启动 MCP 客户端后，我们输入问题 Elasticsearch 集群中有哪些索引?，可以看到 MCP 客户端成功调用了 MCP 服务器提供的 list_indices 从 Elasticsearch 集群中获取到了索引信息。

Initialized SSE client...
Listing tools...Connected to server with tools: ['list_indices', 'get_index']MCP Client Started!
Type your queries or 'quit' to exit.Query: 集群中有哪些索引?[Calling tool list_indices with args {}]
在集群中,有以下索引:1. 索引名称: student- 健康状况: green- 状态: open- UUID: gPUyqTHZQ12rSTEYX-Ho3w- 主分片数: 1- 副本分片数: 1- 文档数量: 3- 已删除的文档数量: 0- 存储大小: 12kb- 主分片的存储大小: 6kb2. 索引名称: teacher- 健康状况: green- 状态: open- UUID: ygkfkvjJSMaB946myzanNg- 主分片数: 1- 副本分片数: 1- 文档数量: 3- 已删除的文档数量: 0- 存储大小: 22.6kb- 主分片的存储大小: 6kb

总结

本文介绍了如何利用 Server-Sent Events（SSE）协议，实现 MCP 服务器与客户端之间的解耦通信。通过采用 SSE，服务器能够作为独立进程运行，支持多个客户端的灵活连接与断开，从而提升系统的灵活性和可扩展性。

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