基于 mcphost 的智能体开发实战指南

在 MCP Server 开发调试过程中，除了图形化工具 MCP Host，我更推荐使用轻量化CLI工具 mcphost（项目地址：mark3labs/mcphost）。

这款仅 5MB 的零依赖工具支持 Anthropic、Ollama、OpenAI 三大模型平台，为开发者提供灵活的选择。

配置和基本使用

例如我这里使用阿里的千问大模型，其命令大致为

export OPENAI_API_KEY=xxxxx. # 设置千问 API keyexport OPENAI_URL='https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
mcphost     --openai-url $OPENAI_URL     --model openai:qwen-max     --config ./mcp.json

当程序启动后，可以看到类似输出

实战案例解析

通过 mark3labs/mcp-go SDK 构建的 MCP Server 实现特定网址抓取和内容解析，最后格式化输出，具体步骤如下：

1. 工具定义：创建Python执行工具描述，描述主要内容为：

在隔离环境中执行Python代码。可以使用Playwright和无头浏览器进行网页抓取。当你需要实时信息、内部没有这些信息且没有其他工具能够提供这些信息时，可使用此工具。由于所有输出仅通过标准输出（stdout）或标准错误输出（stderr）返回，因此务必使用打印语句！请注意，所有代码都在临时容器中运行，因此模块和代码不会保留！