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Rust与Copilot强强联手,打造高效MCP代理开发体验,探索下一代LLM交互方式。 核心内容: 1. 从零搭建Rust开发环境与Copilot配置 2. MCP协议原理及Microsoft Learn Docs服务器实战 3. 使用MCP Inspector工具监控和调试流量
首先,使用rustup安装Rust。
还需要一个GitHub账户并注册GitHub Copilot。虽然有免费版,但推荐付费版以获取高级模型。
本项目在WSL中使用Ubuntu 22.04,主要考虑到可能简化操作。在Windows上也可以遵循相同步骤。
创建一个新的Rust项目,然后在VSCode中打开该目录:
cargo new MCP-proxy-tool
cd mcp-proxy-tool
code .
按照说明在VSCode中设置GitHub Copilot。在Copilot聊天中,选择代理模式并切换到最新的Claude Sonnet模型。
不久前,检索增强生成(RAG)在提升LLM实用性方面风靡一时。现在,MCP(模型上下文协议)以一种不同、更直接的方式取而代之:工具调用。MCP不再仅仅检索文档,而是让代理调用真实的工具和服务,使LLM的功能和交互性大大增强。
MCP的吸引力在于其简单而强大。它本质上是LLM的JSON-RPC,允许它们按需发现和使用工具。这为自动化和集成开启了全新的可能性。
Microsoft Learn Docs MCP服务器就是一个很好的例子。它允许你搜索Microsoft文档,并返回实时结果供LLM使用——不再出现幻觉或依赖过时数据。可以尝试一下,然后我们来构建一个简单的MCP代理工具。
一旦能使用MCP服务器,检查流量会很有帮助。MCP Inspector非常适合此用途。虽然我不太喜欢安装Python或Node.js工具,但Copilot帮我搞定了设置:
从Microsoft Learn Docs MCP服务器开发者参考中,VSCode使用的mcp.json文件应如下所示:
{
"name": "Microsoft Learn Docs",
"url": "http://127.0.0.1:5000",
"description": "Search Microsoft Learn documentation.",
"tools": [
{
"name": "search",
"description": "Searches Microsoft Learn documentation.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "The search query."
}
},
"required": ["query"]
}
}
]
}
从命令行启动MCP Inspector,然后在浏览器中打开链接:
npx @modelcontextprotocol/inspector
如果在WSL中未使用镜像网络模式,则从Windows主机访问localhost URL可能会遇到问题。
MCP的核心非常简单:它只是基于stdio或HTTP的JSON-RPC。可以列出工具来发现MCP服务器支持的功能,并让LLM判断何时调用它们。
MCP目前不支持命名管道传输,但这会是一个有用的stdio替代方案。命名管道允许操作系统级别的访问权限,与TCP套接字不同,并且避免端口冲突。虽然为现有进程(如GUI)启动新进程通过stdio通信不切实际,但我们可以构建一个工具在stdio和命名管道之间进行代理——弥合差距并实现基于命名管道的MCP服务器。
GitHub Copilot在代理模式下,通过完整的反馈循环表现出色:修改、构建、运行、检查输出、重复。我的首要目标是构建一个简单的命令行工具,它能通过标准输入输出作为MCP服务器,并将请求代理到Microsoft Learn Docs MCP服务器。一旦功能实现,我就可以在VSCode中注册我的工具,而非原始的MCP服务器。
我的实现方法如下:
从一个现有的MCP服务器开始非常有帮助——Copilot可以针对它进行构建和测试,并检查服务器响应。我提供了来自MCP检查器的示例请求和响应,并将错误粘贴回聊天中,直到它成功实现代理。
添加CLI就像提要求一样简单。Copilot默认使用了clap[1](虽然流行,但会增加二进制文件大小),所以我要求提供一个轻量级替代方案,它找到了argh[2]。我只需审查代码,提出修改要求,然后让Copilot处理其余部分。整个过程我甚至没有手动编辑过代码!
在拥有一个能代理HTTP的可执行文件后,我希望支持更多的传输类型:
通过标准输入输出代理到另一个MCP服务器是直接的。Copilot甚至生成了一个模拟MCP服务器用于测试。对于命名管道,它使用了一个示例Python服务器。Windows命名管道支持更棘手(因为我当时在WSL中),所以我不得不提交代码,切换到Windows,并让Copilot迭代直到它成功。尽管如此,在几个小时内,我就拥有了一个功能齐全的多传输MCP代理工具。
由于我的目标是尽可能地“随性编码”,我抵制了复制现有GitHub Actions工作流的冲动。Copilot生成的工作流并不理想:平台特定脚本太多,跨平台PowerShell不足,并且过度依赖第三方Actions来完成几行PowerShell就能实现的事情。我不得不明确我的偏好。
另一个挑战是:当Copilot控制完整的开发内部循环时,它在迭代方面表现出色。对于GitHub Actions,你必须推送到分支,启动工作流,等待其完成,然后检查日志。目前还没有针对此的MCP服务器,所以我使用了GitHub CLI[3]并手动指示Copilot使用它。我在一个测试分支上工作,这样Copilot可以进行大量的中间提交,以便稍后进行压缩。起初,它想在每次更改后都进行测试,所以我告诉它等到我准备好在CI中运行工作流时再进行。
让工作流正常运行花费了一些精力,特别是CI中的测试比在所有平台上本地构建和运行要慢得多,但我最终还是完成了。
让我们注册并使用 mcp-proxy-tool 来看看它的实际效果。从源代码构建 mcp-proxy-tool[4] 并将其安装到本地:
git clone https://github.com:/awakecoding/mcp-proxy-tool
cd mcp-proxy-tool
cargo install --path .
如果以其他方式安装 mcp-proxy-tool,请确保它在 PATH 中,或者在按照以下说明添加新的 MCP 服务器时使用可执行文件的绝对路径:
注册新的 MCP 服务器后,您应该会在 VSCode 中看到 mcp.json 文件。请注意,它在 JSON 内部有可点击的操作,用于启动、停止、重启 MCP 服务器。点击“Start”,如果一切正常,它应该至少报告一个工具:
您可以通过点击 GitHub Copilot 聊天窗口中的“工具”图标来查看 MCP 工具列表:
我们的“microsoft-learn-proxy”MCP 服务器现在列出了“microsoft_docs_search”工具,这证实了 mcp-proxy-tool 成功地将 MCP 请求转发到了 https://learn.microsoft.com/api/mcp!
有关完整的命令行参数列表,请使用 mcp-proxy-tool --help:
Usage: mcp-proxy-tool [-u <url>] [-c <command>] [-a <args>] [-p <pipe>] [-t <timeout>] [-v]
MCP Proxy Tool - Proxies MCP requests to remote HTTP-based or STDIO-based MCP servers
Options:
-u, --url URL of the remote HTTP-based MCP server to proxy requests to
-c, --command command to execute for STDIO-based MCP server
-a, --argsarguments for the STDIO-based MCP server command
-p, --pipepath to named pipe for named pipe-based MCP server (Unix:
/path/to/pipe, Windows: pipename or \.\pipe\pipename)
-t, --timeout timeout in seconds for HTTP requests (ignored for STDIO and
named pipe)
-v, --verbose enable verbose logging
--help, helpdisplay usage information
就我而言,我希望这个工具能够连接到一个 MCP 服务器,该服务器使用目前正在 Remote Desktop Manager[5] 中开发的命名管道传输。虽然这个 MCP 服务器尚未公开,但使用 mcp-proxy-tool -p RDM.MCP 对我来说第一次尝试就成功了。希望这个工具能为 MCP 官方支持命名管道作为传输方式铺平道路!
#GitHub Copilot #Rust编程 #MCP协议 #代理工具 #自动化开发
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