函数计算支持热门 MCP Server 一键摆设

全球 AI 开辟者们热议“MCP”（Model Context Protocol）。尽管这一协议在2024年由Anthropic发布时并未引起广泛关注，但2025年初，Cursor公布集成MCP迅速将其带入开辟者的视野，3月Manus的爆发更是加快了MCP的遍及。而就在3月27日，OpenAI正式公布其Agent SDK全面支持MCP协议，这一举措标志着MCP将会成为该范畴的实施标准，必将重塑AI应用的开辟与交互方式。
目前，社区的MCP Server大多采用本地STDIO模式摆设，尽管这种模式能支持根本模型服务和工具的数据交互，简朴测试尚可，但在涉及详细的开辟，调试，由于IO重定向带来不同程度的开辟复杂度；同时随着AI场景的日益丰富，一方面数据访问不再仅限于本地，另一方面业务对于架构可靠性要求，基于本地摆设的 MCP Server 势必无法满意复杂的生产需求。因此，云上托管的MCP Server将成为未来的主流趋势。函数计算（FC）目前已支持一键托管开源的MCP Server，欢迎各人前来体验。
为什么云上托管 MCP Server 是趋势？

• 吸引更多开辟者参与MCP生态建设
  

MCP协议成为事实标准后，开辟者无需为每个Function编写复杂的JSON Schema参数说明，这大大降低了重复开辟的工作量。通过开源或第三方的MCP Server，开辟者能够迅速共享和复用资源。比方，Blender-MCP项目允许用户通过MCP协议将天然语言指令转化为三维建模操作，项目开源一周便得到了5.4k stars。

• SaaS服务商拥抱MCP Server
  

随着MCP的遍及，SaaS服务商可以通过集成MCP Server触达新的市场和行业机会，而MCP协议的Stdio和SSE标准要求服务和数据供应商提供API访问，而云上托管将是最优选择。

• 企业级 MCP Server 要求安全合规和弹性伸缩
  

MCP Server 将服务/数据对接给大模型，假如不限制大模型的数据权限范围和敏感数据过滤，将对企业产生安全合规风险，云上托管提供权限管控、操作审计、用户隐私掩护等内置安全工具，大幅淘汰安全风险暴露面，合规成本低。同时 MCP Server 的爆火，对服务商是巨大的机会，服务商将面对着用户量和模型调用量的突增，云上托管如函数计算具备免运维、自动弹性、自动容灾的上风，确保服务体验的同时实现降本增效。
云上托管 MCP Server 核心痛点

• 传统托管效率低
  

从 MCP 架构的描述中可以看到，MCP Server 作为 AI 大模型和企业服务的中间层，通过购买传统云资源摆设效率低下，其代码通常相对轻量，开辟者需要快速摆设，快速测试仅仅可能是一条NPX命令。 "MCP Servers:  Lightweight programs that each expose specific capabilities through the standardized Model Context Protocol"。

• 业务规模不确定
  

作为原有 Function Calling 的替代者，工具调用哀求规模具有显著的不确定性，传统云资源托管需要恒久持有资源，资源供给无法实现按业务流量进行灵活的动态适配。

• 定制扩展流程复杂
  

MCP Server 作为AI和企业服务能力的中间层，其逻辑覆盖简朴路由到复杂计算，随着业务场景的丰富会变得越发复杂，务必在选择云上托管的时候，也要思量后续业务的开辟和维护效率。 务必要求开辟层面需要更灵活的定制能力，实现快速变更，快速上线，灵活的版本和流量管理。

• 数据访问网络设置复杂
  

传统MCP Server依赖于本地化摆设实现数据安全，随着云端摆设的普遍化，云端 MCP Server 不光需要能够及时安全的访问企业私有数据，也需要适配复杂的业务环境，在Internet和Intranet网络之间进行互通，这就要求能够快速的互联网公共服务和企业云上 VPC 快速买通，提供安全灵活的执行环境。
函数计算成为云上托管 MCP Server 的最简方式

社区积极的推动 MCP 协议演进，推动 Steamable HTTP transport 技术代替原有 HTTP+SSE 的通信方式，原有的 MCP 传输方式就像是你和客服通话时必须不停保持在线（SSE 需要长连接），而新的方式更像是你随时可以发消息，然后等回复（普通 HTTP 哀求，但可以流式传输）。这种形式与 Serverless 算力无状态模式更加契合，协议层演进将更有利于云上Serverless算力的价值放大，随着AI模型复杂度和数据规模持续增长，Serverless与MCP Server的联合将成为趋势。
https://github.com/modelcontextprotocol/specification/pull/206

函数计算作为云上Serverless 算力的典型代表，其凭借在开辟效率，按需付费，极致弹性等产品能力直击云上 MCP Server 托管的核心痛点，为企业MCP Server 提供高效，灵活，匹配业务规模的托管能力。

• 成本效益最大化
  
  
  
  • 按需付费，避免资源浪费：Serverless按现实计算资源消耗计费，而非固定服务器租赁费用，尤其适合AI训练和推理使命中常见的波动性负载。
    
  • 消除闲置成本：AI模型训练通常需要突发性算力，Serverless能自动分配资源，避免传统模式下预留资源导致的服务器空置题目。
    
  
  
• 弹性扩展与资源优化
  
  
  
  • 动态资源分配：将MCP Server 托管在函数计算上，基于Serverless架构，可及时响应AI使命需求，自动扩展CPU/GPU，确保算力高并发处理能力。
    
  • 多模型协作支持：支持多个AI项目并行运行，资源按优先级动态调理，提拔整体算力利用率。
    
  
  
• 简化运维与加快开辟
  
  
  
  • 无服务器管理：开辟者无需关注服务器设置、补丁更新或集群管理，专注算法优化和迭代MCP Server 内部逻辑和工具丰富度。
    
  • 开箱即用的工具链：函数计算提供了完善的工具链能力，基于开源 Serverless Devs开源工具实现本地快速摆设。
    
  
  
• 更灵活的MCP协议适配
  
  
  
  • 当前函数计算提供单实例多并发能力，扩展对存量SSE协议的适配，基于社区提供的MCP Proxy方案能够快速将存量本地MCP Server托管到云端，方便业务平台的测试开辟。
    
  • 提供基于WebSocket 的MCP协议适配参考实现，支持单实例单并发和单实例多并发能力支持，提拔协议适配和场景适配；同时团队紧跟社区 Streamable HTTP 方案，敬请期待！
    
  
  

体验：一键摆设热门 MCP Server

依赖 Serverless 应用开辟平台 CAP，我们能够快速实现开源 MCP Server 一键托管，假如您搭建的 AI Agent 中需要加入导航服务，您可能会需要高德社区提供的 MCP Server ，接下来我们将以开源项目 amap-maps-mcp-server 为例演示如何一键摆设 MCP Server 到函数计算FC上。
第一步： 模版摆设

点击 https://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-amap-maps 进入CAP控制台。填入从高德开辟者申请的 Token（立刻申请完成），可以在这里申请。

第二步： 测试 MCP Server 提供的工具能力

摆设乐成之后，通过触发器页面，拿到测试URL可对当前MCP Server进行测试。假如渴望将摆设的MCP Server 用于生产，建议使用自定义域名代替测试URL。

测试步骤一：本地终端运行命令： npx @modelcontextprotocol/inspector

测试步骤二：浏览器中打开本地提供的测试所在“http://localhost:5173/#tools ”进行测试，在URL表单中填入上面获取的URL，添加/sse 后缀填入URL表单中，点击Connect会看到开源 MCP Server提供的Tools列表，可以点击置顶Tool进行交互验证。

假如您对于产品有更多建议或者对 MCP server 云端托管有更多想法可以加入钉钉群（群号：64970014484）与我们取得联系。
更多开源 MCP Server一键摆设

MCP 开源所在编程语言一键摆设Server 范例https://github.com/baidu-maps/mcp/tree/main/src/baidu-map/nodeNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-nodejs-baidu-mapmcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/githubNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-githubmcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/everartNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-ever-artmcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/fetchPythonhttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-fetchmcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/brave-searchNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-brave-searchmcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/timePythonhttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-timemcp-proxyhttps://github.com/devsapp/amap-maps-mcp-serverNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-amap-mapsmcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/everythingNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-everythingssehttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/aws-kb-retrieval-serverNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-aws-kb-retrieval-servermcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/gitlabNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-gitlabmcp-proxyhttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/puppeteerNodehttps://cap.console.aliyun.com/template-detail?template=start-mcp-puppeteerssehttps://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sequentialthinkingNodehttps://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-sequentialthinkingmcp-proxy更多内容关注 Serverless 微信公众号（ID：serverlessdevs），搜集 Serverless 技术最全内容，定期举办 Serverless 活动、直播，用户最佳实践。

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