前言
网上使用Python创建一个MCP客户端的教程已经有很多了，而使用C#创建一个MCP客户端的教程还很少。
为什么要创建一个MCP客户端呢？
创建了一个MCP客户端之后，你就可以使用别人写好的一些MCP服务了。
效果展示
为了方便大家复现，我没有使用WPF/Avalonia之类的做界面。只是一个简单的控制台程序，可以很容易看懂。
接入了fetch_mcp可以实现获取网页内容了，使用的模型只要具有tool use能力的应该都可以。
我使用的是Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct。
开始实践
主要使用的包如下所示：
首先获取MCP服务器：
private static async Task<IMcpClient> GetMcpClientAsync()
{
DotEnv.Load();
var envVars = DotEnv.Read();
McpClientOptions options = new()
{
ClientInfo = new() { Name = "SimpleToolsConsole", Version = "1.0.0" }
};
var config = new McpServerConfig
{
Id = "test",
Name = "Test",
TransportType = TransportTypes.StdIo,
TransportOptions = new Dictionary<string, string>
{
["command"] = envVars["MCPCommand"],
["arguments"] = envVars["MCPArguments"],
}
};
var factory = new McpClientFactory(
new[] { config },
options,
LoggerFactory.Instance
);
returnawait factory.GetClientAsync("test");
}
写死的话就是这样写：
private static async Task<IMcpClient> GetMcpClientAsync()
{
DotEnv.Load();
var envVars = DotEnv.Read();
McpClientOptions options = new()
{
ClientInfo = new() { Name = "SimpleToolsConsole", Version = "1.0.0" }
};
var config = new McpServerConfig
{
Id = "test",
Name = "Test",
TransportType = TransportTypes.StdIo,
TransportOptions = new Dictionary<string, string>
{
["command"] = node,
["arguments"] = D:/Learning/AI-related/fetch-mcp/dist/index.js,
}
};
var factory = new McpClientFactory(
new[] { config },
options,
LoggerFactory.Instance
);
returnawait factory.GetClientAsync("test");
}
重点在：
TransportOptions = new Dictionary<string, string>
{
["command"] = node,
["arguments"] = D:/Learning/AI-related/fetch-mcp/dist/index.js,
}
用于连接你想连接的MCP服务器。
如果能正确显示你连接mcp服务器提供的工具，说明连接成功。
var listToolsResult = await client.ListToolsAsync();
var mappedTools = listToolsResult.Tools.Select(t => t.ToAITool(client)).ToList();
Console.WriteLine("Tools available:");
foreach (var tool in mappedTools)
{
Console.WriteLine(" " + tool);
}
开启一个聊天循环：
Console.WriteLine("\nMCP Client Started!");
Console.WriteLine("Type your queries or 'quit' to exit.");
ChatDemo chatDemo = new ChatDemo();
while (true)
{
try
{
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.DarkYellow;
Console.Write("\nQuery: ");
string query = Console.ReadLine()?.Trim() ?? string.Empty;
if (query.ToLower() == "quit")
break;
if (query.ToLower() == "clear")
{
Console.Clear();
chatDemo.Messages.Clear();
}
else
{
string response = await chatDemo.ProcessQueryAsync(query, mappedTools);
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.DarkYellow;
Console.WriteLine($"AI回答：{response}");
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;
}
}
catch (Exception ex)
{
Console.WriteLine($"\nError: {ex.Message}");
}
}
}
处理每次询问：
public async Task<string> ProcessQueryAsync(string query, List<AITool> tools)
{
if(Messages.Count == 0)
{
Messages =
[
// Add a system message
new(ChatRole.System, "You are a helpful assistant, helping us test MCP server functionality."),
];
}
// Add a user message
Messages.Add(new(ChatRole.User, query));
var response = await ChatClient.GetResponseAsync(
Messages,
new() { Tools = tools });
Messages.AddMessages(response);
var toolUseMessage = response.Messages.Where(m => m.Role == ChatRole.Tool);
if (toolUseMessage.Count() > 0)
{
var functionMessage = response.Messages.Where(m => m.Text == "").First();
var functionCall = (FunctionCallContent)functionMessage.Contents[1];
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
string arguments = "";
foreach (var arg in functionCall.Arguments)
{
arguments += $"{arg.Key}:{arg.Value};";
}
Console.WriteLine($"调用函数名:{functionCall.Name};参数信息：{arguments}");
foreach (var message in toolUseMessage)
{
var functionResultContent = (FunctionResultContent)message.Contents[0];
Console.WriteLine($"调用工具结果：{functionResultContent.Result}");
}
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;
}
else
{
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Green;
Console.WriteLine("本次没有调用工具");
Console.ForegroundColor = ConsoleColor.White;
}
return response.Text;
}
代码已经放到GitHub，地址：https://github.com/Ming-jiayou/mcp_demo。
将.env-example修改为.env应该就可以运行，如果报错，设置成嵌入的资源即可。
.env配置示例：
API_KEY=sk-xxx
BaseURL=https://api.siliconflow.cn/v1
ModelID=Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
MCPCommand=node
MCPArguments=D:/Learning/AI-related/fetch-mcp/dist/index.js
最后
对C#使用MCP感兴趣的朋友可以关注这个项目：https://github.com/PederHP/mcpdotnet。
有问题欢迎一起交流学习。
