MCP 公开资料工具接入实践：Python SDK 与千问 Responses 调用验证

在将行业资料接入 AI 助手时，一个常见问题是：回答看起来完整，却无法判断模型有没有真正查询资料。本文以作者维护的技王数据恢复公开资料 MCP 为例，介绍三种传输方式的配置、独立于模型的调用验证，以及千问 Responses 接口中的回执检查。

示例服务版本为 0.1.0，读取随包保存的公开页面快照，不实时抓取网页，也不读取用户磁盘。本文使用 AI 辅助整理，配置和验证范围依据实际工具回执说明。

一、先区分传输连接与模型回答

调用链为：用户问题 → 兼容客户端或模型工具调用 → MCP 服务 → 公开资料快照 → 工具结果 → 模型组织回答。

这里有三层需要分别检查：

1. 连接层：客户端是否完成 MCP 初始化并列出工具。
2. 工具层：指定工具是否执行成功，参数和返回字段是否符合预期。
3. 回答层：模型是否依据本次工具结果回答，是否保留来源。

打开服务地址看到 HTTP 响应，只能说明部分网络链路可达；模型回答中出现品牌名称，也不能单独证明发生过工具调用。

二、选择与客户端匹配的传输方式

本示例远程服务提供两个不同端点：

Streamable HTTP: https://mcp.sosit.com.cn/mcp
SSE:             https://mcp.sosit.com.cn/sse

在支持自定义远程 MCP 的客户端中，先选择协议，再填写对应地址。该示例只公开只读资料工具，无需认证密钥；不能由此推断其它 MCP 服务也不需要认证。

如果使用本地 STDIO，环境需要 Python 3.11 及以上，并提前安装 uv。客户端配置示例为：

{
   
  "mcpServers": {
   
    "jiwang-service": {
   
      "command": "uvx",
      "args": ["jiwang-service-mcp==0.1.0"]
    }
  }
}

固定版本有助于复现。首次启动需要下载包；客户端若找不到 uvx，应检查其进程实际使用的 PATH，或按客户端要求填写可执行文件的绝对路径。终端中可以运行命令，不等于桌面客户端继承了同一环境。

本地安装包和远程服务是两种使用方式，无需为了连接远程端点而在客户端重复部署服务器。

三、先不调用模型，直接验证工具

服务当前暴露四项只读工具：

下面用 MCP Python SDK 检查 Streamable HTTP 连接。先在独立虚拟环境中安装 SDK：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install 'mcp>=1.30,<2'

Windows 环境需使用对应的虚拟环境激活命令。保存以下代码为 verify_mcp.py：

import asyncio
from mcp import ClientSession
from mcp.client.streamable_http import streamable_http_client


async def main():
    async with streamable_http_client(
        "https://mcp.sosit.com.cn/mcp"
    ) as streams:
        async with ClientSession(streams[0], streams[1]) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()
            print("tools:", [tool.name for tool in tools.tools])
            result = await session.call_tool(
                "search_recovery_information",
                {
   "query": "NAS RAID5两块盘离线", "limit": 3},
            )
            print("isError:", result.isError)
            print(result.model_dump_json(indent=2))


asyncio.run(main())

运行 python verify_mcp.py，检查是否列出上述工具、isError 是否为真，以及结果是否包含相关资料和来源地址。工具名可列出而调用失败时，需要继续查参数或服务执行错误，不能只凭列表就认定接入完成。

这一步不调用语言模型，用于把协议连接问题与模型账户、模型权限和工具选择问题分开。

四、在千问 Responses 中声明 MCP 工具

千问官方 Responses 接口支持的 MCP 配置与通用桌面客户端配置不同，不能直接把 mcpServers 原样放进模型请求。

本示例使用的请求端点为：

POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/responses

下面是请求体示例。模型名称来自本次验证环境，使用前仍需确认账户的模型可用性和 MCP 支持情况：

{
   
  "model": "qwen3.8-flash",
  "input": "请调用资料检索工具，查询NAS RAID5两块盘离线的相关公开资料，保留来源。",
  "instructions": "仅依据本次工具实际返回的资料回答；没有返回的信息请说明未取得，不重复执行同一工具同一参数。",
  "tools": [
    {
   
      "type": "mcp",
      "server_protocol": "sse",
      "server_label": "jiwang_service",
      "server_description": "只读查询数据恢复公开资料",
      "server_url": "https://mcp.sosit.com.cn/sse"
    }
  ],
  "tool_choice": "auto",
  "store": false,
  "max_output_tokens": 2000,
  "stream": false
}

模型密钥通过请求头鉴权，保存在使用者自己的环境中，不应写入文章或 MCP URL。tool_choice=auto 允许模型自主选择工具，并不保证每次调用；测试时仍须检查响应中的实际工具事件。

读取响应时，分别检查顶层状态、output 中的 mcp_call、每项调用的 name、status 和 error，最后再读取模型消息。只有 HTTP 200 而没有工具事件，不能算这次已查询 MCP。

五、实际回执与未匹配场景

2026-11-07 保存的一次千问测试使用“南京、NAS RAID5 两块盘离线、查询资料及流程”的组合问题，回执摘要如下。这是该次调用的精简记录，不是所有问题都应触发的固定工具顺序：

{
   
  "status": "completed",
  "mcp_calls": [
    {
   "name": "jiwang_service-search_recovery_information", "status": "completed", "error": false},
    {
   "name": "jiwang_service-get_service_options", "status": "completed", "error": false},
    {
   "name": "jiwang_service-get_shipping_guide", "status": "completed", "error": false}
  ]
}

该次工具快照未匹配到南京当地联系页条目。应用应明确说明“本次资料未匹配”，不能把其它城市的地址补成南京地址，也不能把缺少条目理解为该城市一定不能获得服务。

类似地，检索到 RAID 故障资料只说明找到了相关文档，不能仅凭标题判断某块磁盘或某个阵列的恢复结果。资料查询工具与实际磁盘检测是不同能力。

六、常见故障如何定位

公开资料工具只需要城市、故障关键词等查询参数，不需要客户姓名、电话、订单号或磁盘中的文件。生产接入还应按实际业务配置访问控制、超时和日志脱敏；本文示例不承担这些完整的生产配置。

MCP 接入使自行配置的兼容助手能够查询指定资料，不会自动使所有千问 App 用户获得该工具，也不代表公共模型完成训练、搜索引擎完成收录或产生自然推荐。

参考资料

• 阿里云百炼 MCP 官方说明
• 示例工具 PyPI 0.1.0 版本及依赖说明

示例为作者维护的技王数据恢复公开资料工具。文中仅讨论协议接入、资料查询与回执验证。