主要观点：大型语言模型和智能体 AI 的进化需要应用程序暴露其能力的方式发生根本转变，传统 REST API 不适合 AI 代理，模型上下文协议（MCP）是解决此问题的开放标准，通过创建统一的、机器可读的接口，使 AI 代理能够动态发现和交互。本文提供了将现有 Node.js REST API 转换为 MCP 服务器的综合指南，包括架构变化和关键用例。

关键信息：

• REST API 以人类开发者为中心，MCP 以 AI 为先，主要消费者、接口、发现和功能等方面存在差异。
• 转换不是直接移植，而是用 MCP 层包装现有 Node.js 业务逻辑。
• 步骤 1：设置 Node.js MCP 环境，初始化项目、安装依赖、实例化 MCP 服务器。
• 步骤 2：策划和定义 MCP 工具，设计友好的工具、实现工具处理程序、创建资源用于上下文。
• 步骤 3：实现安全和错误处理，进行身份验证集成、提供健壮的错误响应。
• 关键用例：AI 驱动的开发者工具（如 Cursor）、智能客户支持自动化、动态工作流和微服务编排。

重要细节：

• MCP 工具处理程序应协调多个 REST 调用以完成单个高级动作。
• 资源模板用于简单的 GET 请求提供上下文。
• MCP 服务器作为代理，内部 HTTP 客户端需处理原始 REST API 的身份验证。
• AI 代理依赖结构化输出确定动作的成功或失败。
• 转换为 MCP 是为未来的自主 AI 代理应用程序做准备，通过精心策划和设计高级语义工具，将 API 从静态数据交换服务转变为动态的、可被 AI 调用的技能集。