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MCP Streamable HTTP Transport 與 SSE:專用通道與通用協議的辨析,內附MCP的示例代碼

人工智能
一個應用層傳輸機制這是 Model Context Protocol 規范中定義的一種傳輸方式,用于在 MCP 客戶端與服務器之間交換結構化的消息(如工具調用、結果、資源列表等)。它不是一個像 SSE 那樣的獨立協議,而是 MCP 這個特定應用協議之上的一個實現約定。

一、MCP Streamable HTTP Transport 與 SSE:技術選型辨析

在構建需要實時數據流的AI應用時,MCP 的 Streamable HTTP Transport 和傳統的 Server-Sent Events 是兩種常見的備選方案。雖然它們都旨在實現服務器到客戶端的單向數據推送,但其設計目標、協議層級和應用場景有著本質區別。

核心定義

  • SSE:一種 Web 標準協議SSE 是一個基于 HTTP 的輕量級標準。它允許服務器通過一個持久的 HTTP 連接,主動向客戶端(通常是瀏覽器)推送格式化的文本數據流。其核心特點是簡單、易用,是 Web 生態的原生組成部分。
  • MCP Streamable HTTP Transport:一個應用層傳輸機制這是 Model Context Protocol 規范中定義的一種傳輸方式,用于在 MCP 客戶端與服務器之間交換結構化的消息(如工具調用、結果、資源列表等)。它不是一個像 SSE 那樣的獨立協議,而是 MCP 這個特定應用協議之上的一個實現約定。

主要區別總結

特性

MCP Streamable HTTP Transport

Server-Sent Events

協議層級

應用層協議(MCP)的傳輸實現

網絡通信標準協議

數據格式

承載的是結構化的 MCP 消息(JSON-RPC-like)。

傳輸的是純文本流,格式遵循 data:、event: 等字段的規范。

設計目標

專門為 MCP 客戶端-服務器間雙向通信的“單向流”部分 而設計。例如,流式傳輸一個工具調用的執行日志或進度更新。

為 通用的服務器到客戶端(尤其是瀏覽器)事件推送 而設計。

連接方向

在 MCP 中,它通常用于服務器向客戶端推送流數據,但其底層連接本身可能由客戶端發起的一個請求(如帶 Accept: text/plain 的 GET 請求)來建立。

嚴格的單向通信

:服務器 -> 客戶端??蛻舳送ㄟ^一個普通的 HTTP GET 請求發起連接,然后服務器持續推送。

生態與兼容性

與 MCP 生態系統強綁定,主要用于 AI 應用與外部服務(如數據庫、文件系統)的橋接。

廣泛支持

,是所有現代瀏覽器的內置功能,也可用于任何 HTTP 客戶端。通用性極強。

結論與選型建議

簡單來說,可以將兩者的關系理解為 “專用車”與“通用零部件”。

  • SSE 是一個“通用零部件”:它是一種解決“如何從服務器向客戶端持續發送數據”這個通用問題的標準化方案。你可以在任何需要此功能的 Web 應用或服務中使用它。
  • MCP Streamable HTTP Transport 是一輛“專用車”:它是在 MCP 這個特定框架下,為了解決“如何將服務器端的結構化數據(如日志、進度)流式傳輸給 MCP 客戶端”這個具體問題而設計的。它很可能在內部使用了類似 SSE 的機制(例如,通過一個持久的 HTTP 響應流),但其之上承載的數據是 MCP 協議專屬的。

因此,你的選擇取決于你的目標:

  • 如果你正在 開發或使用 MCP 服務器,并需要實現流式輸出(如實時日志),那么你需要遵循 MCP Streamable HTTP Transport 的規范。
  • 如果你需要在 一個普通的 Web 應用或后端服務 中實現簡單的服務器推送功能(如新聞推送、狀態更新),那么 SSE 是一個成熟、簡單且標準的選擇。

二、MCP Streamable HTTP Transport 示例代碼

創建虛擬環境及安裝mcp依賴包

conda create -n mcp_demo  python=3.12


conda activate mcp_demo
pip install uv




uv pip install "mcp[cli]"

運行服務端代碼

server_demo.py

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/blob/main/examples/snippets/servers/streamable_config.py

"""
Run from the repository root:
    uv run examples/snippets/servers/streamable_config.py
"""


from mcp.server.fastmcp import FastMCP


# Stateful server (maintains session state)
mcp = FastMCP("StatefulServer")


# Other configuration options:
# Stateless server (no session persistence)
# mcp = FastMCP("StatelessServer", stateless_http=True)


# Stateless server (no session persistence, no sse stream with supported client)
# mcp = FastMCP("StatelessServer", stateless_http=True, json_response=True)




# Add a simple tool to demonstrate the server
@mcp.tool()
def greet(name: str = "World") -> str:
    """Greet someone by name."""
    return f"Hello, {name}!"




# Run server with streamable_http transport
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="streamable-http")

啟動成功!

運行客戶端獲取工具列表:

client_demo.py

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/blob/main/examples/snippets/clients/streamable_basic.py

"""
Run from the repository root:
    uv run examples/snippets/clients/streamable_basic.py
"""


import asyncio


from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamablehttp_client




async def main():
    # Connect to a streamable HTTP server
    async with streamablehttp_client("http://127.0.0.1:8000/mcp") as (
        read_stream,
        write_stream,
        _,
    ):
        # Create a session using the client streams
        async with ClientSession(read_stream, write_stream) as session:
            # Initialize the connection
            await session.initialize()
            # List available tools
            tools = await session.list_tools()
            print(f"Available tools: {[tool.name for tool in tools.tools]}")




if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

獲取到了服務端的工具列表:

圖片圖片

參考文檔:https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk.git

責任編輯:武曉燕 來源: AI小新
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