MCP 正当时：FunctionAI MCP 开发平台来了！

2025-04-15 424

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本文涉及的产品

Serverless 应用引擎免费试用套餐包，4320000 CU，有效期3个月

函数计算FC，每月15万CU 3个月

简介： Function AI 是基于函数计算构建的 Serverless AI 应用开发平台，基于函数计算的运行时能力上线了完整的 MCP 开发能力，您可以进入 FunctionAI 控制台，快速体验 MCP 服务的能力。

MCP——AI 时代的“操作系统接口”

2024年11月，Anthropic发布模型上下文协议（MCP），这一开放标准迅速引发开发者社区的"协议觉醒"。其本质是通过标准化接口实现LLM与外部世界的双向交互，正如 USB 协议统一外设接入，MCP 正成为 AI 应用连接数字生态的通用总线。随着 Cursor、Claude 等开发工具相继集成，特别是 OpenAI 宣布全面兼容 MCP 协议，标志着 MCP 从技术实验迈入产业级标准，这一标准化接口正重塑AI与数字世界的交互范式。

截至2025年4月，MCP.so上已经已有超过8000个注册的MCP Server，涵盖数据处理、文件系统、API网关、聊天机器人、数据库等服务类别，这一数量还在迅速增长。

生态爆发期的痛点

尽管 MCP 生态呈现指数级增长，GitHub 仓库星标数半年突破 3.5万，但生产级落地仍面临三重挑战：

本地化瓶颈：当前绝大多数 MCP server 都采用传统 STDIO 模式，该模式没有鉴权能力（缺乏 OAuth 2.1 标准的双向认证机制、无法实现基于角色的访问控制），在复杂业务场景下暴露出调试困难、网络隔离性差等缺陷，难以实现访问内网环境的数据安全管控，内网穿透导致攻击面扩大；
弹性困境：MCP 工具调用流量呈现显著的非稳态特征以及"脉冲式"波动，比如智能客服系统的峰谷效应非常明显，传统虚拟机部署造成大量资源浪费；
开发断层：从本地调试到云端部署需要重构鉴权、变量管理、日志、中间件等基础组件，改造成本高，开发者大量的精力消耗在非业务代码的开发上；

Serverless 是 MCP 托管的最佳解决方案

我们观察到大部分的 MCP server 有以下特点：

稀疏调用，而且对算力的需求都比较小，0.5c/1G的规格基本能够应对大部分场景；
代码体积比较小（< 100MB），Nodejs、Python解释型语言是MCP的一等公民，大部分MCP server直接通过npx、uv就能一键运行；
MCP server的迭代非常快，新增、修改或弃用MCP server的场景会非常高频，对MCP server元数据管理的需求非常普遍；

因此灵活部署、弹性扩展的运行时对于 MCP server 的托管非常契合，这恰恰是 Serverless 的最大优势。以阿里云函数计算为例：

天然的事件驱动模型，提供毫秒级弹性能力、按量付费、安全沙箱的运行时环境，完美解决了云上托管对于性能、成本、安全的需求；
官方对于 Nodejs、Python 运行时的支持完善，内置代码包加速能力以及层的扩展，大幅降低代码启动时间；
控制台、SDK、ServerlessDevs 工具提供丰富的函数元数据的管理能力；

这些能力让 Serverless 正成为托管 MCP 的最优解。作为 MCP 的最佳运行时，函数计算已经支持阿里云百炼 MCP 服务。

Function AI 是基于函数计算构建的 Serverless AI 应用开发平台，基于函数计算的运行时能力上线了完整的 MCP 开发能力，成为真正意义上的MCP 开发平台。您可以进入FunctionAI控制台，快速体验 MCP 服务的能力。

快速部署

方式一：通过模板一键部署

选择MCP模板

进入FunctionAI控制台，选择探索->筛选应用模板（MCP Server），选择一个MCP模板进行部署

填写模板配置，部署项目

查看部署进度

方式二：创建自定义MCP服务

创建空白项目

创建MCP服务

编辑MCP服务配置，完成后点击预览&部署

查看部署进度，等待部署完成

方式三：使用ServerlessDevs工具本地部署

FunctionAI 正式发布了 ServerlessDevs 工具的 MCP 组件，实现本地部署 MCP 工程到 FunctionAI 的能力

安装ServerlessDevs工具：

npm install @serverless-devs/s -g

初始化MCP项目

s init start-fcai-mcp-nodejs

查看s.yaml

edition: 3.0.0
name: start-mcp-server-nodejs
access: 'default'
vars:
  region: 'cn-hangzhou'
resources:
  nodejs-stdio-hello-world:
    component: fcai-mcp-server
    props:
      region: ${
   vars.region}
      description: mcp server deployed by devs
      transport: stdio # stidio | sse
      runtime: nodejs20
      cpu: 1
      memorySize: 1024
      rootDir: ./code
      source:
        oss: auto
      build:
        default: #默认构建器
          # 构建环境
          languages:
            - nodejs20
          # 执行步骤
          steps:
            - run: npm install
            - run: npm run build
      startCommand: "node ./dist/index.js" # 启动命令
      instanceQuota: 1 # 实例数配额