无状态 MCP 重新点燃了我的兴趣（并催生了 mcp-explorer 和 datasette-mcp）

无状态 MCP 重新点燃了我的兴趣（并催生了 mcp-explorer 和 datasette-mcp）

本周二（7月28日）发布的 Model Context Protocol 2.0 规范，也就是常说的 Stateless MCP，是自 MCP 问世以来最重要的一次更新，也让作者重新燃起对这个协议的兴趣。

MCP 是 Anthropic 在 2024 年 11 月推出的模型上下文协议，为 LLM 智能体框架提供标准化的工具接入方式。它在 2025 年迅速走红，但后来被 Anthropic 的另一项发明 Skills 抢去风头，因为一个能使用终端和 curl 的智能体能以更灵活的方式完成 MCP 的绝大部分工作。不过作者现在又回到了 MCP 阵营：给智能体一个能访问互联网的 shell 环境风险很高，而且对模型能力要求高；相比之下，MCP 工具更容易审计和控制，即使是能在笔记本上运行的小模型也能较好地驱动它们。新规范还大幅降低了实现客户端和服务器的复杂度。

旧的状态化 MCP（作者称为 legacy MCP）需要两次 HTTP 请求：第一次初始化会话并获得 Mcp-Session-Id，第二次才真正调用工具。新的无状态方式只需一次请求，在请求头中带上 MCP-Protocol-Version、Mcp-Method 和 Mcp-Name 即可。这不仅让客户端和服务端实现更干净，也更适合构建可扩展的 Web 应用，因为不需要在服务端维护会话状态，也不用担心同一会话被路由到不同后端机器。

作者本周基于新规范构建了三个项目。第一个是 mcp-explorer，一个用 Python 写的无状态 CLI 工具，可以通过 uvx 直接运行，无需安装。它可以列出 MCP 服务器暴露的工具，例如查询 Ade Oshineye 的 agentic-mermaid.dev 演示服务器；可以用 inspect 查看工具的输入输出 JSON schema；还可以用 call 直接调用工具并传入参数，比如渲染一段 Mermaid 图表并获得 SVG。

第二个项目是 datasette-mcp，一个 Datasette 插件，为任意 Datasette 实例添加 /-/mcp 端点。它提供三个工具：list_databases()、get_database_schema(database_name) 和 execute_sql(database_name, sql)，其中 execute_sql() 目前是只读的。接入 ChatGPT 或 Claude 后，这些工具就能让 AI 直接对你的 Datasette 实例执行 SQL 查询。作者已经把它跑在博客的 Datasette 镜像上，并分享了一段 Claude 会话，AI 通过 7 次 SQL 查询回答了“Simon 最近对 MCP 说了什么”。

第三个是 llm-mcp-client，这是作者为 LLM 工具开发的 MCP 插件 alpha 版。安装后可以用类似 llm -T 'MCP("https://datasette.simonwillison.net/-/mcp")' 'count the notes' 的命令让模型通过 MCP 查询数据。作者计划在成熟后将其直接整合进 LLM 核心，并尝试在 Datasette Agent 和 llm-coding-agent 中使用 MCP。

关于安全：作者在 MCP 发布后不久就写过提示注入的安全问题，认为让终端用户自由混搭工具会把防数据外泄的责任推给用户。但随后出现的通用智能体可以任意执行 shell 和 curl 命令，安全形势更加复杂。作者现在认为，MCP 的优势在于，相比在开放网络环境中任意执行命令，更容易梳理智能体的能力和可能出现的问题。他计划在基于 LLM 构建敏感应用时更多依赖 MCP。