作为AI开发者，你是否遇到过这样的问题？

• 写完MCP服务器后，不知道它是否真的按预期工作？
• 调试时总盯着黑屏的日志，找不到问题所在？
• 想测试工具功能，却找不到直观的交互界面？
  MCP Inspector就是你的救星！它像AI服务器的“显微镜”，让你一目了然地看到服务器的每一次请求、响应、日志，甚至还能模拟各种极端场景。本文将手把手教你如何用它调试MCP服务器，附实战案例和避坑指南！

一、为什么你需要MCP Inspector？
MCP（模型上下文协议）是AI与外部工具交互的标准，但调试它却像“黑箱操作”——服务器内部发生了什么？工具是否被正确调用？参数是否传对了？这些都需要工具辅助。
MCP Inspector的三大核心价值：

1. 可视化调试：通过浏览器界面实时查看请求、响应、日志，告别“黑屏日志”。
2. 多模式支持：本地开发、远程部署、SSE协议全兼容，适配各种开发场景。
3. 安全与效率：环境变量一键传递、Bearer Token认证、资源占用监控，保障调试安全。

二、安装与启动：3步搞定“开箱即用”
环境要求

• Python 3.10+（建议安装uv工具链）
• Node.js 22+（自带npx命令）
  安装命令

克隆仓库（替换为实际链接）
git clone https://github.com/your-inspector-repo.git  
安装依赖
npm install  
启动服务（本地模式）
npx @modelcontextprotocol/inspector node build/index.js  

启动后访问
浏览器打开http://localhost:5173

三、核心功能详解：你的调试“瑞士军刀”

1. 可视化工具调用

• 步骤：
  1. 在“Tools”标签页点击“List Tools”，查看所有可用工具。
  2. 选择工具（如get_weather），输入参数后点击“Run Tool”。
  3. 查看输出结果和日志（如Notifications面板）。
• 案例：
  输入参数{"lat": 39.9, "lon": 116.4}，工具返回晴, 25℃，日志显示调用成功。

2. 参数与环境变量传递

• 环境变量：通过-e参数传递（如-e API_KEY=12345）。
• 参数传递：直接在命令行添加（如npx inspector python server.py arg1 arg2）。

3. 安全与认证

• Bearer Token：在UI中输入令牌，自动添加到请求头。
• 本地代理：默认端口3000，支持自定义（如SERVER_PORT=9000）。

4. 多模式支持

• STDIO模式：本地进程直连，适合快速调试。
• SSE模式：远程服务器调用，需配置CORS和路由（如/mcp）。

四、实战案例：调试天气查询工具
场景
开发一个天气查询工具get_forecast，要求输入经纬度返回天气。
步骤

1. 启动服务器：

   npx inspector python weather.py  
   

2. 连接Inspector：在浏览器中访问http://localhost:5173，点击“Connect”。
3. 测试工具：
   • 选择get_forecast工具。
   • 输入参数{"lat": 39.9, "lon": 116.4}，点击“Run Tool”。
4. 验证结果：
   • 工具返回晴, 25℃，日志显示[SUCCESS] 工具执行完成。
   • 历史记录中可查看所有调用记录。
     边界测试

• 无效输入：传入非数字纬度（如"lat": "abc"），检查是否返回错误。
• 并发调用：同时触发多个工具，观察服务器负载和响应顺序。

五、避坑指南：调试时的常见问题

1. 连接失败
   • 检查服务器是否已启动。
     -STDIO模式下确认命令路径正确（如python server.py）。
2. SSE模式无响应
   • 确认服务器已启用CORS。
   • 检查路由配置（如/mcp）。
3. 资源占用过高
   • 调整超时设置（如TIMEOUT=10）。
   • 关闭不必要的工具或资源。

六、结语：让调试变简单，让开发变高效
MCP Inspector不仅是调试工具，更是AI开发者与服务器之间的“翻译官”。通过它，你能快速定位问题、验证功能、优化性能，甚至模拟极端场景。
动手试试吧！ 评论区分享你的调试经验，点赞最高的读者将获得《MCP调试实战手册》！