1 简介

MCP架构的服务本质上是一个运行在服务器上的“前端代理大脑” + “实时事件总线” + “工具执行沙盒”，它彻底抛弃了传统 MVC 的“页面-请求-响应”范式。

改为MCP：

所有参与方（用户、Claude、前端页面、其他用户）都通过同一个 WebSocket 连接到这个“中央大脑”，

大脑负责：

  • 协调 Claude 的思考与工具调用
• 执行所有工具（保护 API Key）
• 实时广播状态变更
• 维护会话与内存状态

这才是 2025 年真正的 Web 端实时 AI 应用架构范式，而传统 MVC 已经完全无法胜任这种交错、实时、多方协作的场景。

2 类比理解

• 最直观的比喻

传统 MVC 应用 类似 邮局（你寄信 → 等回复）
AI的 MCP 架构服务 类似 微信群聊 + 群机器人
Claude 类似 群里一个超级智能的成员
tool_call 类似 @机器人 执行命令
broadcastChatMessage 类似 群消息自动推送
WebSocket 类似 所有人都在同一个群里

当你理解了MCP是“一个带工具调用能力的超级微信群服务器”，你就理解了它的全部精髓。

这就是为什么它看起来“乱”、没有 Controller、没有路由、满屏 channel 和 sync.Map，因为它根本不是 MVC，它是 实时协作式 AI 应用的新范式。

3 如何进行设计和实现

Go 语言实现一个生产级 MCP（Model Context Protocol）WebSocket 服务，专门服务于 Web 端实时应用（如在线聊天、AI 客服、文档协同编辑、AI 代理控制面板等），并完美支持 Claude 的交错思考（Interleaved Thinking），是当前最前沿的 AI-Native Web 架构之一。

WebSocket 服务是一个专为前端实时 AI 应用（特别是支持 Claude 交错思考 / Interleaved Thinking）设计的、轻量级、高性能的工具调用协议层，其核心目标是让 Web 前端通过一个单一 WebSocket 长连接，就能同时拥有：

实时聊天消息收发（类似传统即时聊天室）
与大模型（Claude）进行带工具调用的交错思考（tool use in streaming）
不暴露 Anthropic API Key 到前端
支持多会话、广播、状态同步

4 实现原理及对比

与传统 MVC 架构的区别与联系两个维度，深入剖析。

MCP 服务的核心实现原理（为什么能做到实时 + 工具交错）

• 1. 协议层：MCP（Model Communication Protocol 自研协议）

基于 JSON 的轻量消息协议，类似 JSON-RPC 2.0 + LSP（Language Server Protocol）的混合体
核心消息类型：

initialize / initialize_response：握手，声明可用 tools
tool_call：前端或 Claude 请求调用工具
tool_result / tool_error：工具执行结果返回

自定义事件（如 chat_message）用于推送

• 2. 架构核心：WebSocket 作为“双向 RPC + 事件总线”

传统 HTTP 是请求-响应，单向、短连接。而这里：
textWeb 前端 ← WebSocket (双向) → Go MCP Server ←→ Anthropic Claude (stream)

关键创新点在于：

角色传统做法MCP 服务做法（关键突破）Claude 调用工具前端直接调用 → 暴露 API KeyGo 服务端代理，所有工具都在服务端执行工具结果如何回到 Claude只能等整轮结束再发新请求通过 chan MCPMessage + stream.SendToolResult() 实现流中动态插队实时推送聊天消息轮询或 SSE直接通过 sessions.Range 广播到所有 WebSocket前端状态同步复杂的前后端状态管理所有状态（聊天记录、工具）集中在服务端，前端无状态

• 3. “交错思考”实现的核心闭环（最精妙的部分）

Go 1. Claude 在流式响应中发出 tool_use

    case anthropic.ToolUseEvent:
        // 2. Go 服务器拦截，构造 MCP tool_call 消息
        // 3. 直接调用本地的 tool（如 send_message）
        session.handleToolCall(toolCallMsg)

        // 4. 工具执行完发 tool_result → handleClaudeToolResult 收到
        // 5. 通过 channel 把结果塞回 Anthropic 的 stream
        stream.SendToolResult(result.ID, result.Result, ...)

这形成了一个完美的闭环：Claude → Go → Tool → Go → Claude，整个过程在一次 stream 中完成，中间不需要断开重新发请求。

这就是真正的 Interleaved Thinking / Thinking with Tools in Streaming，而这个能力在 2025 年只有 Anthropic 最高级别 beta 才开放。

5 与层次架构的区别与联系

  维度  				 层次架构   							MCP架构服务     
  核心区别     通信协议HTTP REST/GraphQL，短连接WebSocket 	长连接从“请求-响应”到“事件驱动双向通信”
  会话状态     无状态（靠 JWT/Cookie）或服务器 Session 		有状态（sessions sync.Map 存活连接）服务端持有长连接对象，可随时 push
  控制器（Controller）	每个 URL 一个函数，处理完返回 没有传统 Controller，消息驱动无路由概念，按 msg.Type 和 msg.Method 分发业务逻辑位置
  Service 层 		tool_xxx 函数 + 全局广播函数 		业务被拆成“可被工具调用”的纯函数数据流向前端 → C → M → 响应 → 前端双向、交叉、并发Claude、用户、前端三方可同时发消息
  实时性 			靠轮询或 SSE 实现伪实时 				原生推送，延迟 <50ms质的飞跃 
  前端复杂度 		需要维护大量 API、状态、轮询 		逻辑只维护一个 WebSocket，逻辑极简前端代码量减少 70%+
  是否适合AI-Agent 	勉强（工具调用要多轮 HTTP） 		天生为 Agent + Tools 设计这是最大差异

因此MCP 服务是“后 MVC 时代”的实时 AI 应用架构

传统 MVC WebSocket 架构 Model（数据）- View（页面）- Controller（路由）Session（长连接）- Tool（能力）- Message（事件）适合 CRUD、表单提交
MCP架构适合实时协同、AI Agent、交错思考扩展性靠加 API扩展性靠“加一个 tool 函数”状态存在数据库状态可存在内存（chatHistory + sessions）。