Model Context Protocol (MCP) 是一个用于 AI 模型和工具间通信的标准协议。随着 AI 应用的日益复杂和广泛部署,原有的通信机制面临着一系列挑战。GitHub 上的 PR #206 引入了全新的 Streamable HTTP 传输层,这是对原有 HTTP+SSE 传输机制的重大改进。本文将详细解析这个协议的设计思想、技术细节以及实际应用。 原有 HTTP+SSE 传输机制及其局限 在原有的 MCP 实现中,客户端和服务器通过两个主要通道通信: HTTP 请求/响应:客户端通过标准 HTTP 请求发送消息到服务器 服务器发送事件(SSE):服务器通过专门的 /sse 端点向客户端推送消息 主要问题 这种设计虽然简单直观,但存在几个关键问题: 不支持断线重连/恢复 当 SSE 连接断开时,所有会话状态丢失,客户端必须重新建立连接并初始化整个会话。例如,正在执行的大型文档分析任务会因 WiFi 不稳定而完全中断,迫使用户重新开始整个过程。 服务器需维护长连接 服务器必须为每个客户端维护一个长时间的 SSE 连接,大量并发用户会导致资源消耗剧增。当服务器需要重启或扩容时,所有连接都会中断,影响用户体验和系统可靠性。 服务器消息只能通过 SSE 传递 即使是简单的请求-响应交互,服务器也必须通过 SSE 通道返回信息,造成不必要的复杂性和开销。对于某些环境(如云函数)不适合长时间保持 SSE 连接。 基础设施兼容性限制 许多现有的 Web 基础设施如 CDN、负载均衡器、API 网关等可能不能正确处理长时间的 SSE 连接,企业防火墙可能会强制关闭超时连接,导致服务不可靠。 Streamable HTTP:设计与原理 Streamable HTTP 的设计基于以下几个核心理念: 最大化兼容性:与现有 HTTP 生态系统无缝集成 灵活性:同时支持无状态和有状态模式 资源效率:按需分配资源,避免不必要的长连接 可靠性:支持断线重连和会话恢复 关键改进 相比原有机制,Streamable HTTP 引入了几项关键改进: 统一端点:移除专门的 /sse 端点,所有通信通过单一端点(如 /message)进行 按需流式传输:服务器可灵活选择是返回普通 HTTP 响应还是升级为 SSE 流 会话标识:引入会话 ID 机制,支持状态管理和恢复 灵活初始化:客户端可通过空 GET 请求主动初始化 SSE 流 技术细节 Streamable HTTP 的工作流程如下: 会话初始化: 客户端发送初始化请求到 /message 端点 服务器可选择生成会话 ID 返回给客户端 会话 ID 用于后续请求中标识会话 客户端向服务器通信: 所有消息通过 HTTP POST 请求发送到 /message 端点 如果有会话 ID,则包含在请求中 服务器响应方式: 普通响应:直接返回 HTTP 响应,适合简单交互 流式响应:升级连接为 SSE,发送一系列事件后关闭 长连接:维持 SSE 连接持续发送事件 主动建立 SSE 流: 客户端可发送 GET 请求到 /message 端点主动建立 SSE 流 服务器可通过该流推送通知或请求 连接恢复: 连接中断时,客户端可使用之前的会话 ID 重新连接 服务器可恢复会话状态继续之前的交互 实际应用场景 无状态服务器模式 场景:简单工具 API 服务,如数学计算、文本处理等。 实现: 客户端 服务器 | | |-- POST /message (计算请求) -------->| | |-- 执行计算 |<------- HTTP 200 (计算结果) -------| | | 优势:极简部署,无需状态管理,适合无服务器架构和微服务。 流式进度反馈模式 场景:长时间运行的任务,如大文件处理、复杂 AI 生成等。 实现: 客户端 服务器 | | |-- POST /message (处理请求) -------->| | |-- 启动处理任务 |<------- HTTP 200 (SSE开始) --------| | | |<------- SSE: 进度10% ---------------| |<------- SSE: 进度30% ---------------| |<------- SSE: 进度70% ---------------| |<------- SSE: 完成 + 结果 ------------| | | 优势:提供实时反馈,但不需要永久保持连接状态。 复杂 AI 会话模式 场景:多轮对话 AI 助手,需要维护上下文。 实现: 客户端 服务器 | | |-- POST /message (初始化) ---------->| |<-- HTTP 200 (会话ID: abc123) ------| | | |-- GET /message (会话ID: abc123) --->| |<------- SSE流建立 -----------------| | | |-- POST /message (问题1, abc123) --->| |<------- SSE: 思考中... -------------| |<------- SSE: 回答1 ----------------| | | |-- POST /message (问题2, abc123) --->| |<------- SSE: 思考中... -------------| |<------- SSE: 回答2 ----------------| 优势:维护会话上下文,支持复杂交互,同时允许水平扩展。 断线恢复模式 场景:不稳定网络环境下的 AI 应用使用。 实现: 客户端 服务器 | | |-- POST /message (初始化) ---------->| |<-- HTTP 200 (会话ID: xyz789) ------| | | |-- GET /message (会话ID: xyz789) --->| |<------- SSE流建立 -----------------| | | |-- POST /message (长任务, xyz789) -->| |<------- SSE: 进度30% ---------------| | | | [网络中断] | | | |-- GET /message (会话ID: xyz789) --->| |<------- SSE流重新建立 --------------| |<------- SSE: 进度60% ---------------| |<------- SSE: 完成 ------------------| 优势:提高弱网环境下的可靠性,改善用户体验。 Streamable HTTP 的主要优势 技术优势 简化实现:可以在普通 HTTP 服务器上实现,无需特殊支持 资源效率:按需分配资源,不需要为每个客户端维护长连接 基础设施兼容性:与现有 Web 基础设施(CDN、负载均衡器、API 网关)良好配合 水平扩展:支持通过消息总线路由请求到不同服务器节点 渐进式采用:服务提供者可根据需求选择实现复杂度 断线重连:支持会话恢复,提高可靠性 业务优势 降低运维成本:减少服务器资源消耗,简化部署架构 提升用户体验:通过实时反馈和可靠连接改善体验 广泛适用性:从简单工具到复杂 AI 交互,都有合适的实现方式 扩展能力:支持更多样化的 AI 应用场景 开发友好:降低实现 MCP 的技术门槛 实现参考 服务器端实现要点 端点设计: 实现单一的 /message 端点处理所有请求 支持 POST 和 GET 两种 HTTP 方法 状态管理: 设计会话 ID 生成和验证机制 实现会话状态存储(内存、Redis 等) 请求处理: 解析请求中的会话 ID 确定响应类型(普通 HTTP 或 SSE) 处理流式响应的内容类型和格式 连接管理: 实现 SSE 流初始化和维护 处理连接断开和重连逻辑 客户端实现要点 请求构造: 构建符合协议的消息格式 正确包含会话 ID(如有) 响应处理: 检测响应是普通 HTTP 还是 SSE 解析和处理 SSE 事件 会话管理: 存储和管理会话 ID 实现断线重连逻辑 错误处理: 处理网络错误和超时 实现指数退避重试策略 结论 Streamable HTTP 传输层代表了 MCP 协议的重要进化,它通过结合 HTTP 和 SSE 的优点,同时克服二者的局限,为 AI 应用的通信提供了更灵活、更可靠的解决方案。它不仅解决了原有传输机制的问题,还为未来更复杂的 AI 交互模式奠定了基础。 这个协议的设计充分体现了实用性原则,既满足了技术先进性要求,又保持了与现有 Web 基础设施的兼容性。它的灵活性使得开发者可以根据自身需求选择最合适的实现方式,从简单的无状态 API 到复杂的交互式 AI 应用,都能找到合适的解决方案。 随着这个 PR 的合并,MCP 社区的技术生态将更加丰富多样,也为更多开发者采用 MCP 提供了便利。相信在不久的将来,我们将看到基于 Streamable HTTP 的 MCP 实现在各种 AI 应用中的广泛应用。