MCP 服务器提供的 Tools、Prompts、Resources 并不是连接后就一成不变的。用户登录后可能解锁新工具，管理员可能随时启用或禁用某些 prompt 模板，资源的可用性也可能因为各种原因发生变化。 如果客户端只在初次连接时调用一次 tools/list、prompts/list、resources/list，那么后续的变化就无法感知。新增的工具看不到，已经下线的工具还留在列表里，状态不一致只能靠重连或重启来修复。
MCP（Model Context Protocol）是一个开源标准，用于 AI 工具集成。通过 MCP 服务器，Claude Code 可以连接到外部工具和数据源，包括数据库、API 和各种服务。 本文基于 Claude的官方文档 介绍如何在 Claude Code 中配置和管理 MCP 服务器。 MCP 能做什么 配置 MCP 服务器后，可以让 Claude Code 执行： 从问题跟踪器实现功能：“添加 JIRA 问题 ENG-4521 中描述的功能并在 GitHub 上创建 PR” 分析监控数据：“检查 Sentry 查看 ENG-4521 功能的错误情况” 查询数据库：“根据 PostgreSQL 数据库查找 10 个使用该功能的用户邮箱” 集成设计：“根据 Slack 中发布的新 Figma 设计更新邮件模板” 安装 MCP 服务器 方法一：添加远程 HTTP 服务器（推荐） HTTP 服务器是连接远程 MCP 服务器的推荐选项。
Go 语言的官方语言服务器 gopls v0.20.0 版本已经发布，带来了一系列功能增强和改进。其中最引人注目的，无疑是实验性的引入的 模型上下文协议服务器（Model Context Protocol Server, MCP Server） 。这也说明 gopls 正式进入与 AI 深度融合的时代，相信其会为 Go 开发者带来了前所未有的智能编程体验。
模型上下文协议（MCP）建立在灵活且可扩展的架构之上，实现了大语言模型应用(LLM Applications)与各种集成(Integretions)之间的无缝通信。 本文将详细介绍MCP的核心架构组件和基本概念，了解MCP如何连接客户端(Client)、服务器(Server)和大语言模型(LLM)。
目前许多大型语言模型（LLMs）还不具备获取天气预报和灾害天气预警的能力。让我们使用MCP来解决这个问题！ 在本文中，我们将构建一个MCP Server，暴露两个工具(tools)：get-alerts（获取预警）和get-forecast（获取天气预报）。