Flutter 三方库 dart_mcp 实现鸿蒙端 AI Agent 通信协议

2.3 协议消息转发

处理来自 AI 的 JSON-RPC 请求。

void handleMcpRequest(String jsonRpcString) {
  // 🎨 利用 dart_mcp 解析请求体
  final request = McpRequest.fromJson(jsonRpcString);
  if (request.method == 'call_tool') {
    // 🎨 调用对应的工具逻辑
    final result = executeOhosNativeLogic(request.params['tool_name']);
    sendMcpResponse(result);
  }
}

三、鸿蒙应用实战场景

3.1 场景一：智能办公助手

在鸿蒙办公应用中，用户可以通过语音对 AI 说：'查看我明天的日程并摘要发给领导'。AI 通过 dart_mcp 协议接入应用的日历资源，提取信息后调用应用的邮件发送工具完成任务。

3.2 场景二：分布式 AI 中控

在智慧屏（鸿蒙设备）上运行 MCP 服务端。在手机端（MCP 客户端）的 AI 输入指令：'检查玄关摄像头的画面特征'。协议跨端传递 AI 处理需求，屏幕终端反馈图像上下文，实现分布式的 AI 协同分析。

四、OpenHarmony 平台适配建议

4.1 安全上下文隔离

MCP 允许 AI 访问本地资源，这对鸿蒙系统的安全底座提出了要求。

• ✅ 建议：在实现 MCP 服务时，务必对 AI 传入的每一个字段进行严格的类型和范围校验。在鸿蒙应用中设置'权限白名单'，确保 AI 只能在用户授权的范围内操作敏感 API。

4.2 异步超时处理

AI 的推理通常较慢，且网络可能有波动。

• 📌 提醒：MCP 基于 JSON-RPC 2.0。在鸿蒙开发中，应设置合理的 timeout 时间，防止 AI 代理由于本地工具响应过慢而进入假死状态。

4.3 序列化效率优化

• ⚠️ 警告：MCP 涉及大量的 JSON 编解码。对于高性能的鸿蒙实时交互，建议使用流水线化的 dart:convert 方案，或结合 json_serializable 提升处理速度。

五、完整示例代码

此示例演示了一个符合 MCP 协议定义的'计算器工具'在鸿蒙端的实现雏形。

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:dart_mcp/dart_mcp.dart';

void main() => runApp(const MaterialApp(home: McpProtocolLab()));

class McpProtocolLab extends StatefulWidget {
  const McpProtocolLab({super.key});

  @override
  State<McpProtocolLab> createState() => _McpProtocolLabState();
}

class _McpProtocolLabState extends State<McpProtocolLab> {
  String _mcpLog = 'MCP 服务端监听中...';

  void _simulateAiCall() {
    // 1. 模拟一个 AI 发过来的工具调用请求
    final fakeRequest = {
      'jsonrpc': '2.0',
      'method': 'tools/call',
      'params': {
        'name': 'calculate_shippment',
        'arguments': {'weight': 1.5, 'destination': 'Shenzhen'}
      },
      'id': 1
    };

    // 2. ✅ 实战：使用 SDK 解析并执行逻辑
    setState(() {
      _mcpLog = '收到 AI 调用请求：\n${fakeRequest['params']}\n正在计算结果反馈给模型...';
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: const Text('dart_mcp 鸿蒙协议实验室')),
      body: Center(
        child: Column(
          children: [
            const Icon(Icons.psychology, size: 80, color: Colors.blueGrey),
            const SizedBox(height: 20),
            Container(
              padding: const EdgeInsets.all(16),
              color: Colors.black12,
              child: SelectableText(_mcpLog),
            ),
            const SizedBox(height: 20),
            ElevatedButton(
              onPressed: _simulateAiCall,
              child: const Text('模拟 AI 工具调用'),
            ),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

六、总结

dart_mcp 是将 Flutter for OpenHarmony 应用带入 AI 时代的钥匙。通过遵循这一国际开放协议，我们不仅能让鸿蒙应用接入海量的 AI 模型，更能让应用本身成为 AI 生态中一个可以被调度、被理解的'智慧组件'。

核心要点回顾：

1. MCP 是连接器：让 AI 与鸿蒙本地能力无缝对接。
2. 标准化交互：基于 JSON-RPC 的工具调用，逻辑高度复用。
3. 安全第一：在协议转换层严格把关鸿蒙敏感 API 的访问。
4. 全场景潜力：从智能家居到移动办公，开启全新的 AI 交互体验。