ModelContextProtocol.NET 是一个 C# SDK，旨在简化 .NET 应用与 AI 模型的集成，是 MCP 生态系统中客户端和服务端的重要组成部分。它通过标准输入/输出进行通信，并提供强大的工具集成框架，方便开发者扩展 AI 模型的功能。该 SDK 尤其注重性能，与 Native AOT 编译兼容，适用于对性能有较高要求的场景。

开发者可以使用此 SDK 轻松构建 MCP 服务器，并通过依赖注入等功能实现工具的处理。集成的计算器演示展示了日志设置、工具处理、请求/响应处理和错误管理等关键环节。ModelContextProtocol.NET 降低了 C# 开发者使用 MCP 的门槛，加速了 AI 模型与 .NET 应用的融合，让开发者能够更专注于业务逻辑的实现。通过 dotnet add package 命令即可轻松集成到项目中。

标准I/O通信

ModelContextProtocol.NET通过标准输入/输出流（stdin/stdout）实现AI模型与C#应用程序之间的通信。这种方式无需复杂的网络配置，简化了集成过程，尤其适用于本地部署或对网络延迟敏感的场景。服务器通过标准输出发送请求给AI模型，模型处理后通过标准输入返回结果。这种通信方式的优点在于其通用性和易用性，几乎所有编程环境都支持标准I/O，降低了集成成本。

例如，一个C#程序需要调用一个Python AI模型进行情感分析。使用ModelContextProtocol.NET，C#程序可以通过标准输出将文本数据发送给Python模型，Python模型分析后通过标准输入将情感分析结果返回给C#程序。这种方式避免了复杂的进程间通信或网络编程，使得集成更加简单高效。

在技术实现上，McpServerBuilder 提供了 AddStdioTransport() 方法，用于配置标准I/O传输通道。开发者只需简单调用此方法，即可启用标准I/O通信，无需关心底层的流管理和数据序列化细节。

灵活的工具集成框架

ModelContextProtocol.NET提供了一个强大的工具集成框架，允许开发者将各种功能模块（称为“工具”）无缝集成到AI模型交互流程中。这些工具可以是数据预处理、后处理、外部API调用等任何可以增强AI模型能力的功能。该框架支持依赖注入，允许工具处理程序利用.NET生态系统的各种服务。开发者可以定义工具的名称、描述和参数类型，并通过处理程序函数实现工具的逻辑。

例如，一个AI模型需要从外部数据库获取数据才能完成预测。开发者可以创建一个工具，该工具接收数据库查询参数，连接数据库，并将查询结果返回给AI模型。AI模型可以在推理过程中调用此工具，动态获取所需的数据。

在技术实现上，开发者可以使用 builder.Tools.AddHandler<YourToolHandler>() 注册一个工具处理程序类，或者使用 builder.Tools.AddFunction() 直接注册一个处理函数。为了与 NativeAOT 兼容，参数类型需要 JsonTypeInfo。

Native AOT 兼容性

ModelContextProtocol.NET设计时充分考虑了Native AOT（Ahead-of-Time）编译的需求，确保了在AOT环境下的高效运行。Native AOT 编译将.NET应用程序编译为独立的本地可执行文件，无需运行时环境，从而显著提高了启动速度和性能，并减小了应用程序的体积。ModelContextProtocol.NET通过避免使用反射等动态特性，以及提供AOT友好的API，保证了与Native AOT的兼容性。

例如，在边缘计算设备上部署AI应用时，通常需要使用Native AOT编译来减小应用体积和提高启动速度。ModelContextProtocol.NET可以确保AI模型交互组件在这些资源受限的环境中高效稳定地运行。

为了实现Native AOT兼容，ModelContextProtocol.NET要求工具的参数类型提供 JsonTypeInfo。这确保了序列化和反序列化过程在AOT环境下能够正确进行。