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, NullLoggerFactory.Instance ); return await 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, NullLoggerFactory.Instance ); return await 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。
