模型上下文协议 (MCP) 提供了几个软件开发工具包 (SDK)，以帮助开发人员集成和与其框架交互。可用的主要 SDK 包括 Python、JavaScript/TypeScript 和 Java 的官方库，以及 Go 和 C# 等语言的社区支持选项。 这些 SDK 简化了连接到 MCP 服务、管理模型配置和处理数据转换等任务。 例如，Python SDK 因其与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行的机器学习工具的兼容性而被广泛使用，而 JavaScript SDK 使 Web 开发人员能够将 MCP 集成到基于浏览器的应用程序中。
每个 SDK 都提供定制的功能来满足常见的开发需求。 例如，Python SDK 包括用于序列化模型输入/输出、管理 API 身份验证和监控模型性能指标的实用程序。 Java SDK 侧重于企业级集成，提供线程安全的客户端和对异步操作的支持，这对于高吞吐量系统非常有用。 JavaScript/TypeScript SDK 强调实时交互，为仪表板或交互式工具等应用程序提供浏览器和 Node.js 兼容性。 社区维护的 SDK（例如 Go 库）通常通过为微服务或 CLI 工具提供轻量级、高性能的选项来填补空白。 所有 SDK 都遵循 MCP 的核心规范，确保跨语言的一致行为。
在选择 SDK 时，请考虑项目的生态系统和需求。 例如，如果您的团队主要使用 Python 进行机器学习工作流程，那么 Python SDK 与 Jupyter Notebook 和 ML 框架的集成将简化开发。 对于用 Java 编写的后端服务，官方 Java SDK 的强大错误处理和连接池可能更可取。 社区 SDK 虽然受到的正式支持较少，但对于利基用例（例如用于构建可扩展 API 的 Go SDK）来说可能是理想的选择。 MCP 官方网站上提供了文档和代码示例，并且大多数 SDK 都包含针对部署模型或查询其元数据等基本任务的教程。 这种多样性确保了开发人员可以在他们喜欢的环境中工作，同时利用 MCP 的功能。