作者：西流、星宇
前言
在系列文章首篇 MCP Server 实践之旅第 1 站：MCP 协议解析与云上适配，我们系统解构了MCP协议的核心架构，重点验证了存量STDIO协议服务的云端转型方案——通过轻量化改造（前置一个 mcp-proxy）实现向SSE（Server-Sent Events）协议的实时通信升级。本文将延续技术纵深，聚焦当前企业拥抱 MCP 两大核心痛点：
如何将社区主流 STDIO MCP Server 一键转为企业内可插拔 Remote MCP Server？
在当前市面已经公开的各种 MCP Server，基本都是基于 STDIO 的实现，并且打包为独立的二进制可执行文件进行分发。其中 Node.js 和 python 占据了绝大多数，Node.js 生态通常通过 npx 提供，例如 "npx -y @amap/amap-maps-mcp-server"， Python 生态则以 uvx 提供，例如 "uvx mcp-server-time --local-timezone=Asia/Shanghai"，这种做法显然是十分明智。 既迎合了不同技术栈同学开发 MCP Server 的习惯， 也充分利用了极其可靠成熟的 npm 源， pypi 源进行 MCP Server 交付物的分发， 同时这种交付方式不仅简化了部署流程，还显著降低了环境依赖和配置的复杂性，使得跨平台部署变得极其轻量和高效。
因此，将社区主流 STDIO MCP Server 一键转为自己 的 MCP Server 是一个非常有价值的事情。至于为什么选择函数计算作为 MCP Server 托管运行时在 MCP Server 实践之旅第 1 站：MCP 协议解析与云上适配 上已经有深入的阐述（总结下来就是函数计算作为 MCP Server 的运行时具有安全、成本、弹性等各维度的优势），本文不再赘述。
存量API的智能化重生之路
许多公司自己有存量 OpenAPI，怎么让自己的存量的 OpenAPI 转为 MCP Server 服务， 从而可以被各种 Agent 调用， 进行 AI 应用上的创新是一个不可阻挡的趋势和潮流。但传统 OpenAPI 向 MCP 协议迁移挑战， 如何通过一个 OpenApi2MCP 适配器低成本实现存量 OpenAPI 一键转为 MCP Server 服务。
接下来，我们通过两个章节分别依次展开，通过具体的示例代码展示如何解决这两个痛点。
STDIO MCP Server 一键转为 SSE MCP Server
效果
1.通过 FunctionAI 平台的模版 https://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-mcp-fast-deploy 进行一键部署， 部署成功以后，就获得了一个 web 应用的 url
2.打开这个 web 应用，可以选择 npx 或者 uvx 部署,
a. 我们以 高德地图@amap/amap-maps-mcp-server 为例
b. 填写完毕，点击 "提交部署" 按钮, 等待一会， 会显示部署成功，并会显示部署成功以后保留的 mcp 服务 url 和支持这个 MCP 服务计算资源的函数 ARN
3.直接使用 "npx @modelcontextprotocol/inspector" 调试器调试部署成功的 MCP SSE 服务
4.之后，就可以把这个 url 注册到各种 Agent 客户端去消费， 比如百练、 Cherry Studio 等， 以 Cherry Studio 为例
原理
npx 运行原理
npx -y @modelcontextprotocol/server-github
等价于：
echo "{}" > package.json
npm install @modelcontextprotocol/server-github
./node_modules/.bin/mcp-server-github
uvx 运行原理
uvx mcp-server-time
等价于：
pip install -t ./python mcp-server-time
./python/bin/mcp-server-time
"提交部署"按钮做的事情， 整体流程如下图：
1.mcp-helper 函数干的事情，就是把对应的依赖包下载下来， zip 上传到一个 oss bucket 上, 函数计算支持使用 oss bucket 上的 object（zip 文件） 创建函数, 并且找到对应的启动命令
2.使用 supergateway 将启动 stdio server 的命令 expose 成 sse server 服务，有关 supergateway 在 FC 上的实践可以参考 MCP Server 实践之旅第 1 站：MCP 协议解析与云上适配 MCP Porxy 章节
具体源码可以参考： https://github.com/devsapp/mcp-fast-deploy/blob/main/src/mcp-fast-deploy/fc_utils.py
合作方
- 阿里云百练 MCP 广场 https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market
- 魔搭社区 MCP 广场 https://www.modelscope.cn/mcp
- 宜搭: 钉钉客户端创建 ai 助理的技能正在灰度中
如果您想打造自己私有的 MCP Server 广场，可以参考该方案， 比如交付物发布到内部的 npm 或者 pypi 仓库，仅仅简单修改上面的 mcp-helper 函数即可以实现。
存量 OpenAPI 转 MCP Server
效果
1.通过 FunctionAI 部署模版https://cap.console.aliyun.com/create-project?template=start-fcai-mcp-openapi，输入 JSON 格式的存量服务的 OpenAPI Spec 以及包含权限信息的请求头（如果有的话）
只有 OpenAPI Spec 中存在
securitySchemes才需要填写 OpenApi 安全配置。
目前支持以下三种鉴权配置：
- API Key 认证
OpenAPI 示例定义如下：
components:
securitySchemes:
ApiKeyAuth:
type: apiKey
name: X-API-KEY
in: header
需要填入的 “OpenApi 安全配置” 内容格式如下：
{
// 对应 apiKey 类型的 securityScheme 名称
"ApiKeyAuth": "your_api_key_here",
}
- HTTP Basic 认证
OpenAPI 示例定义如下：
components:
securitySchemes:
BasicAuth:
type: http
scheme: basic
需要填入的 “OpenApi 安全配置” 内容格式如下：
{
// Basic Auth 配置（username:password 格式）
"basic": "username:password",
}
- OAuth 2.0
OpenAPI 示例定义如下：
components:
securitySchemes:
OAuth2:
type: oauth2
flows:
authorizationCode:
authorizationUrl: https://example.com/oauth/authorize
tokenUrl: https://example.com/oauth/token
需要填入的 “OpenApi 安全配置” 内容格式如下：
{
// OAuth2 配置（Bearer token）
"oauth2": "your_bearer_token_here",
}
2.点击立即部署，即可拉起 MCP 服务。部署完成后，可以在 “服务测试” 标签进行测试，也可以在“访问地址”标签拿到 SSE 协议的服务 URL：
直接使用 "npx @modelcontextprotocol/inspector" 调试器可以调试部署成功的 MCP SSE 服务：
所有 Tool 的参数都为 query，header，body，path，数据格式均为 json。测试时，您需要以标准 json 格式输入 Tool 对应的 API 的每个位置的参数。例如，如果 API 的 query 有 param1，param2 两个参数，则您需要在 query的输入框中以如下格式输入：
{
"param1": "xxx",
"param2": "xxx"
}
3.你可以使用访问地址中的 SSE URL 接入到 Cursor，Cherry Studio 等支持 SSE 协议的 MCP Client 中使用。如果 Client 只需要 SSE 的 URL（以 Cherry Studio 为例），输入“公网访问”的 URL 即可：
若需要输入 JSON 格式的 MCP 配置，则配置方式如下：
{
"mcpServers": {
"server-name": {
"url": "<您的服务URL>",
}
}
}
随后，向 LLM 提问与你的服务相关的问题，LLM 便会自动调用部署好的 MCP Tool 并获取结果：
⚠️ FAQ
- 点击部署报错提示 “s.yaml not found in response” 怎么办？
请确保您的 OpenAPI Spec 中不存在 { {}} 双花括号结构。若存在，请删除后重试。- 部署不成功。日志中显示“Status Code is not 200”。
请检查您的 OpenAPI Spec 是否规范，且确保其中的servers字段不为空且包含了您的服务的真实 endpoint。
原理
在这个模版中，我们使用自开发的 [@serverless-devs/openapi-mcp-converter](https://github.com/Serverless-Devs/openapi-mcp-converter) 库实现了从 OpenAPI 规范数据到 MCP Server 实例的互转：
import fs from 'fs';
import {
OpenApiMCPSeverConverter } from '../index.js';
import {
StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
import path from 'path';
import {
fileURLToPath } from 'url';
const openApiDoc = JSON.parse(
fs.readFileSync(
path.join(
path.dirname(
fileURLToPath(import.meta.url)
),
'openapi.json'
),
'utf8'
));
const converter = new OpenApiMCPSeverConverter(
openApiDoc,
{
timeout: 100000,
security: {
apiKey: 'my-api-key'
}
});
const server = converter.getServer();
这个库会分析 OpenAPI 中的接口信息，自动转化为 MCP Server 所需的 JSON Schema，并利用官方 SDK 生成一个 Server 实例。整体流程如下：
转化库的代码已在 Github 开源，地址为 https://github.com/Serverless-Devs/openapi-mcp-converter。项目遵循 MIT 协议并持续开放维护，如果你发现任何问题或有改进建议：
- 欢迎通过 Issues 提交问题报告或功能请求
- 可直接通过 Pull Requests 提交代码改进
总结
本文通过协议转译 Adapter + 函数计算的解决方案，为 MCP Server 服务化提供了一套企业级、低成本的解决方案， 同时为存量 API 的智能化转型开辟了高效率的实践路径。
生态价值
联合阿里云百练、魔搭社区等头部平台，快速构建起 MCP Server 服务市场，加速 AI 应用生态的繁荣与创新。
技术优势
支持主流 npm/pip 生态，实现 MCP Server 的零改造、一键迁移，大幅降低技术迁移成本。
成本与效率
- 低成本转型：相比传统代码重构，我们的 Serverless Adapter 方案可以实现存量 API 到 MCP Server 的无缝转换，转型成本接近零。
- 弹性计算：针对 MCP Server 典型的稀疏访问特征，Serverless 架构的毫秒级按量付费模式，
