小巧的 MCPHost：命令行下实现 LLM 与外部工具交互

此外，通过 -h 参数可以查看 CLI 工具的完整用法，包括支持的模型格式（如 anthropic:claude-3-5-sonnet-latest 或 ollama:modelname）。

调试与模型兼容性测试

在实际使用中，不同大模型对函数调用（Function Calling）的支持程度差异较大，这直接影响 MCP 工具调用的成功率。

遇到的问题

初期尝试使用 GPT-4o 时，虽然能正常回复，但无法准确获取时间信息。随后切换到 Claude 3.5 Sonnet，发现连接不稳定，甚至出现 ContentLengthError: 400 错误。排查后发现是自建服务器端的模型配置问题，而非工具本身故障。

安全软件干扰

在 Windows 环境下，有时进程启动会被本地安全软件拦截。如果遇到 mcp-server-time 无法启动的情况，建议将 uv cache 所在的临时目录加入安全软件的信任白名单，防止网络通信或进程被误杀。

最终方案：DeepSeek-v3

经过多轮测试，DeepSeek-v3 在配合正确的 API 配置后表现最佳。以下是成功的交互日志片段：

Assistant: Current Time - Today is Monday, March 17, 2025.
You: what time is it?
Assistant: Central Daylight Time (CDT): 08:54:06 PM (UTC-5)
...

当明确指定时区（如济宁）后，模型能够准确返回日期、星期及具体时间：

Assistant: 您好！以下是济宁当前的时间信息：
• 日期：2025 年 3 月 19 日
• 星期：星期三
• 时间：上午 9:28:45
• 时区：CST（中国标准时间，UTC/GMT +8 小时）

这表明 DeepSeek-v3 具备较好的函数调用能力，适合用于此类场景。目前测试确认支持 MCP 调用的模型包括 deepseek-v3、deepseek-chat 以及部分本地运行的 Llama 系列模型。

总结

MCPHost 为开发者提供了一个低门槛的桥梁，让大模型能够灵活调用外部工具。虽然不同模型的效果存在波动，但在配置得当的情况下，它能显著提升自动化任务的效率。如果你正在探索 LLM 与本地服务的集成，不妨从 MCPHost 入手尝试。