TL;DR

通過抓包分析，我們清晰地了解了 MCP 通信的全過程：從建立 SSE 連接、三步初始化、工具調(diào)用操作到最終的連接終止?？梢钥闯?，MCP 基于簡單的 SSE 協(xié)議搭建了一個功能強大的工具調(diào)用框架，使 AI 代理能夠便捷地調(diào)用外部工具完成復(fù)雜任務(wù)。

相比傳統(tǒng)的接口調(diào)用方式，MCP 更加靈活，能夠自動適應(yīng)不同的工具集，讓 AI 代理 " 即插即用 " 地使用各種服務(wù)能力，這也是其設(shè)計的精妙之處。

當(dāng)然，MCP 也并不是完美的，作為一個新興的協(xié)議，它仍然在不斷發(fā)展中。未來可能會有更多的功能和特性被添加進(jìn)來，以滿足更復(fù)雜的需求。

背景

MCP 支持兩種標(biāo)準(zhǔn)的傳輸實現(xiàn)：標(biāo)準(zhǔn)輸入/輸出（stdio）和 Server-Sent Event^[1]（下稱 SSE）。stdio 基于命令行工具，多用于本地集成，通過進(jìn)程通信來實現(xiàn)；SSE 基于客戶端和服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)通信，用于跨設(shè)備網(wǎng)絡(luò)的通信場景。

既然是用抓包來分析，我們就要選擇使用 SSE 傳輸 MCP server，然后通過工具進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)抓包分析。在抓包分析之前，我們必要對 SSE 協(xié)議進(jìn)行簡單的了解。

SSE 協(xié)議

SSE 協(xié)議 是一種服務(wù)器推送技術(shù)，使客戶端能夠通過 HTTP 連接從服務(wù)器自動接受更新，通常用于服務(wù)器向客戶端發(fā)送消息更新或者連續(xù)的數(shù)據(jù)流（流信息 streaming）。

本質(zhì)上，HTTP 協(xié)議是無法實現(xiàn)主動推送消息的，除非服務(wù)端“通知”客戶端接下來發(fā)送的是流信息。因此客戶端便不會斷開該連接，并持續(xù)從該連接上接收數(shù)據(jù)流。

看到這里你是否想到了 WebSocket 協(xié)議，二者看起來都是客戶端與服務(wù)端建立連接，然后服務(wù)端向客戶端推送數(shù)據(jù)?？此葡嗤瑢嶋H差別還挺大：

• SSE 是基于 HTTP 的輕量級協(xié)議；WebSocket 是獨立的協(xié)議。
• SSE 是基于 HTTP 請求 Accept: text/event-stream；WebSocket 借助 HTTP 升級協(xié)議 Upgrade: websocket，之后使用獨立協(xié)議。
• SSE 是偽雙工，只支持服務(wù)端到客戶端的單向通信，客戶端到服務(wù)端的通信還需要另外發(fā)送 HTTP 請求進(jìn)行；WebSocket 是全雙工的雙向通信。
• SSE 簡單、輕量，適合單向低頻推送；WebSocket 復(fù)雜度高、實時性強，適合雙向高頻交互。

從上面的對比不難看出 MCP 選擇 SSE 作為網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議的原因了。

了解了 SSE 協(xié)議之后，我們就可以開始了。

環(huán)境

• 抓包工具：Proxyman ，并安裝 CA 證書，方便處理 HTTPS 的請求。
• AI 應(yīng)用：VSCode Insiders，安裝 Github Copilot 插件并開啟 Agent 模式。
• MCP Server：使用 上一篇文章^[2]。

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配置 MCP Server

在 settings.json 中添加 MCP Server 配置，為了能夠使用 Proxyman 的 HTTP Proxy 在 /etc/hosts 中添加 127.0.0.1 nio.local。

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "spring-ai-mcp-sample": {
        "type": "sse",
        "url": "http://nio.local:8080/sse"
      }
    }
  }
}

添加好之后就可以啟動 MCP Client 連接 Server 了。

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MCP 通信

下面我們將通過抓包分析，詳細(xì)了解 MCP 通信的完整生命周期，包括建立連接、初始化、操作和終止四個階段。

當(dāng)我們的 VSCode 成功連接到 MCP Server，此時從 Proxyman 已經(jīng)可以看到多條通信了。

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建立連接

由于不確定 Server 支持哪種方法，MCP Client 會同時發(fā)送 GET 和 POST 請求到我們配置的 Server 地址，嘗試建立連接。請求中的 Accept 是 text/event-stream，說明是與 Server 嘗試進(jìn)行 SSE 通信。

這里配置的 Server 僅支持通過 GET 方式建立 SSE 通信，POST 請求收到 404 響應(yīng)。而 GET請求的響應(yīng)中，Server 端回傳了如下信息：

• 會話 id：3e19fbcd-51f4-4784-9f63-538c9a203859
• 事件 event ：endpoint
• 數(shù)據(jù) data：*/mcp/messages?sessinotallow=3e19fbcd-51f4-4784-9f63-538c9a203859*，其中 /mcp/messages 是由服務(wù)側(cè)配置的 spring.ai.mcp.server.sse-message-endpoint: /mcp/messages。

id:3e19fbcd-51f4-4784-9f63-538c9a203859
event:endpoint
data:/mcp/messages?sessinotallow=3e19fbcd-51f4-4784-9f63-538c9a203859

這個 HTTP 連接作為后續(xù) Server 向 Client 推送流信息的通道，所以在截圖中我們看到了其他的流信息。此時 MCP Client 與 Server 連接的聲明周期就開始了：

• 初始化
• 操作
• 終止

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初始化

初始化階段必須是客戶端與服務(wù)器之間的首次交互，這個過程有點類似 TCP 的三次握手。

Client 發(fā)起初始化請求

從 Server 接收到后續(xù)的通信端點后，Client 會發(fā)送 initialize

• protocolVersion
• capabilities 功能支持：listChanged
• clientInfo

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {
    "protocolVersion": "2025-03-26",
    "capabilities": {
      "roots": {
        "listChanged": true
      }
    },
    "clientInfo": {
      "name": "Visual Studio Code - Insiders",
      "version": "1.100.0-insider"
    }
  }
}

Server 響應(yīng)初始化請求

同樣 Server 也回傳了流信息

• 相同的會話 id
• 事件類型 message
• 事件數(shù)據(jù)

id:3e19fbcd-51f4-4784-9f63-538c9a203859
event:message
data:{"jsonrpc":"2.0","id":1,"result":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{"logging":{},"tools":{"listChanged":true}},"serverInfo":{"name":"webmvc-mcp-server","version":"1.0.0"}}}

在事件的數(shù)據(jù)部分，Server 也提供了與請求類似的內(nèi)容（在下文中將直接展示流信息中的數(shù)據(jù)部分）：

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "protocolVersion": "2024-11-05",
    "capabilities": {
      "logging": {},
      "tools": {
        "listChanged": true
      }
    },
    "serverInfo": {
      "name": "webmvc-mcp-server",
      "version": "1.0.0"
    }
  }
}

初始化完成

在完成與 Server 端的信息交換，并協(xié)商（如版本兼容、功能支持）成功后，Client 發(fā)送請求完成初始化。

{
  "method": "notifications/initialized",
  "jsonrpc": "2.0"
}

這一次 Server 并不會有任何響應(yīng)，像是 TCP 握手時客戶端發(fā)送了 ACK

操作

獲取 tool 列表

完成初始化后，Client 發(fā)送請求獲取 Server 支持的 tool 列表。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "tools/list",
  "params": {}
}

服務(wù)端通過 SSE 連接回傳 tool 列表，我們使用的示例 Server 中包含了 4 個 tool。在響應(yīng)內(nèi)容包含了如 tool 名字、輸入 schema 參數(shù)說明等信息?？蛻舳耸盏竭@個響應(yīng)后，會在本地緩存 tool 列表避免頻繁的請求。只有當(dāng) Server 端更新了列表并通知 Client 后才會更新緩存內(nèi)容。

篇幅原因，沒有全部展示列表內(nèi)容。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "addUser",
        "description": "Add a new user",
        "inputSchema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "arg0": {
              "type": "object",
              "properties": {
                "email": {
                  "type": "string"
                },
                "name": {
                  "type": "string"
                }
              },
              "required": [
                "email",
                "name"
              ],
              "description": "user to add"
            }
          },
          "required": [
            "arg0"
          ],
          "additionalProperties": false
        }
      },
     //...
    ]
  }
}

有了 tool 列表之后，我們便可以嘗試讓 Copilot 為了執(zhí)行任務(wù)了。在 Copilot Agent 模式下輸入和上次一樣的任務(wù)：

First, help me check the user list to see if there is a user named Carson. If not, add a new user: Carson carson@gmail.com^[3]; then check the list again to see if the new user was added successfully. Finally, say hello to Carson.

先來看執(zhí)行結(jié)果。

在我發(fā)出任務(wù)請求后，VSCode 經(jīng)過一通分析決定一次執(zhí)行幾個 tool 來完成任務(wù)。這里我使用的是 GPT-4o。

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如果切換到 Claude 3.7 Sonnet。

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執(zhí)行

回到 Proxyman 查看抓取的請求。

1.VScode 先請求 Copilot Server 時傳輸?shù)恼埱髢?nèi)容比較長。以 GPT-4o 模型為例，請求大小為 49.7 KB，響應(yīng) 1.34 KB。
請求中包含了：在響應(yīng)中包含了經(jīng)過分析任務(wù)后決定要調(diào)用的 tool：

{
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "delta": {
        "content": null,
        "role": "assistant",
        "tool_calls": [
          {
            "function": {
              "arguments": "",
              "name": "bb7_getUsers"
            },
            "id": "call_nL7ToTNvrfLwUPYoqtUH8Yx3",
            "index": 0,
            "type": "function"
          }
        ]
      }
    }
  ],
  "created": 1745649196,
  "id": "chatcmpl-BQTO863fJsOBHD4tU1LN3AEk5Uuo2",
  "model": "gpt-4o-2024-11-20",
  "system_fingerprint": "fp_ee1d74bde0"
}

• 一段非常長的系統(tǒng) Prompt，有興趣的可以參考開發(fā)者整理的 GitHub Copilot Agent 官方 Prompt^[4]
• 可用的 tool 列表，包括 VSCode 官方提供的系統(tǒng) tool 以及配置的 MCP Server 提供的 tool

2.VSCode 根據(jù)響應(yīng)的內(nèi)容，調(diào)用 MCP Tool。

//http://nio.local:8080/mcp/messages?sessinotallow=3e19fbcd-51f4-4784-9f63-538c9a203859
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "getUsers",
    "arguments": {}
  }
}

MCP Server 在 SSE 連接中回傳 tool 的調(diào)用結(jié)果。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "[{\"name\":\"John\",\"email\":\"john@example.com\"},{\"name\":\"Jane\",\"email\":\"jane@example.com\"}]"
      }
    ],
    "isError": false
  }
}

緊接著 VSCode 將調(diào)用結(jié)果發(fā)送給 Copilot Server 進(jìn)行處理，然后又得到一個要調(diào)用的 tool，以及需要提供的參數(shù)。

3.如此往復(fù)，直到最終完成任務(wù)的執(zhí)行。在最右一個發(fā)送給 Copilot Server 的請求中，可以看到這個任務(wù)執(zhí)行過程中所有調(diào)用的 tool 請求和響應(yīng)的列表。也就是說，每次調(diào)用模型時，都會帶上此前調(diào)用的所有 tool 請求和響應(yīng)，因此請求的 size 也是逐漸變大的。

終止

終止操作就簡單了，對于 SSE 傳輸類型的 MCP 交互來說，就是斷開相關(guān)的 HTTP 連接。

參考資料

[1]Server-Sent Event: https://en.wikipedia.org/wiki/Server-sent_events

[2]上一篇文章: https://mp.weixin.qq.com/s/jhXpxkMSyts_O5OuDsE9XA

[3]carson@gmail.com: vscode-file://vscode-app/Applications/Visual%20Studio%20Code%20-%20Insiders.app/Contents/Resources/app/out/vs/code/electron-sandbox/workbench/workbench.html

[4]GitHub Copilot Agent 官方 Prompt: https://github.com/LouisShark/chatgpt_system_prompt/blob/main/prompts/official-product/github/github_copilot_agent.md