Flutter 接入 MCP 协议实现 AI 智能代理引擎（OpenHarmony 适配）

三、场景示例

3.1 场景一：鸿蒙智能记账助手的本地账目分析

让 AI 获取应用内的数据库内容。

// 🎨 实战技巧：向 AI 提供应用内消费资源的读取能力
final content = await client.readResource(Uri.parse('harmony://app/finance/daily_summary'));
print('AI 获取到的上下文：${content.contents.first.text}');

四、OpenHarmony 平台适配挑战

4.1 传输层 (Transport) 的原生适配

mcp_dart 默认支持 Stdio 和 WebSocket 传输。但在鸿蒙应用内，可能需要通过 Platform Channel 调用鸿蒙原生的数据管道。

✅ 适配策略：

1. 自定义 Transport：实现 McpTransport 接口，将 send 和 stream 桥接到鸿蒙的 CommonEvent 或 IPC 通信机制上。
2. 跨进程安全：确保 AI 的 MCP 连接请求遵循鸿蒙的隐私权限框架，尤其是访问用户日历或健康数据时。

// 💡 技巧：自定义鸿蒙总线传输层
class HarmonyBusTransport extends McpTransport {
  // 桥接逻辑实现...
}

五、综合实战示例代码

这是一个模拟在鸿蒙上列出 AI 可用工具的页面：

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

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

  @override
  State<McpDashboard> createState() => _McpDashboardState();
}

class _McpDashboardState extends State<McpDashboard> {
  List<McpTool> _tools = [];

  Future<void> _fetchTools() async {
    // 假设通过 WebSocket 连接到一个运行在鸿蒙后台的智能中枢
    final client = McpClient(WebSocketTransport(Uri.parse('ws://localhost:9001')));
    await client.initialize();
    final result = await client.listTools();
    setState(() => _tools = result.tools);
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: const Text('鸿蒙 MCP 智能代理监控')),
      body: Column(
        children: [
          ElevatedButton(
            onPressed: _fetchTools,
            child: const Text('同步本地 AI 工具'),
          ),
          Expanded(
            child: ListView.builder(
              itemCount: _tools.length,
              itemBuilder: (context, index) => ListTile(
                leading: const Icon(Icons.bolt, color: Colors.orange),
                title: Text(_tools[index].name),
                subtitle: Text(_tools[index].description ?? '无描述'),
              ),
            ),
          ),
        ],
      ),
    );
  }
}

六、总结

mcp_dart 是通往鸿蒙未来'原生智能'的入场券。通过引入 MCP 协议，你的应用将不再仅仅是一个工具，而是一个能被大模型理解和调度的'智能数据节点'。

✅ 核心建议：

1. 及早规划应用内的 Resources URI 体系。
2. 为高频调用的鸿蒙 API 封装 McpTool。