Simon Willison：无状态 MCP 重新点燃了我的兴趣（并催生了 mcp-explorer 与 datasette-mcp）（2026-08-01）
本文为翻译/转载，原文使用 CC BY-NC-SA 4.0 协议发布。 原文作者：Simon Willison 原文标题：Stateless MCP has recaptured my interest (and inspired mcp-explorer and datasette-mcp) 原文链接：https://simonwillison.net/2026/Jul/31/stateless-mcp/ 原文发布：2026-07-31 本博客不参与任何商业变现（含 ads / 付费 / affiliate），本译文遵循 CC BY-NC-SA 4.0 条款发布。
【译者按】
MCP（模型上下文协议）自 2024 年 11 月由 Anthropic 推出以来，一直是国内 Agent 生态讨论的焦点；而 2026-07-28 发布的 MCP 2.0 规范将协议改为”无状态”模式——一次 HTTP 请求即可调用工具，无需维护会话 ID。本文是 Simon Willison 对新规范的亲测报告：他一周内基于新规范写出了 mcp-explorer、datasette-mcp、llm-mcp-client 三个开源工具，并系统对比了”给 Agent 一个 shell + curl”与”受控 MCP 工具”两条路线的安全权衡。对中文圈读者来说，这是理解 MCP 2.0 迁移价值的第一手资料，也呼应了国内围绕”Agent 到底该给多大权限”的持续讨论——MCP 的”白名单式”工具接口，正是一种务实的中间路线。
【正文】
2026 年 7 月 31 日
周二（7 月 28 日）是”无状态 MCP 日”——MCP 2.0 正式发布，用更正式但更难记的名字说，就是 2026-07-28 版 Model Context Protocol 规范。这是 MCP 规范自首次发布以来最重大的一次变更，也重新点燃了我个人对这个协议的兴趣。
背景补充：MCP 即 Model Context Protocol（模型上下文协议），它定义了一种向 LLM 驱动的 Agent 框架暴露新工具的标准方式。它由 Anthropic 于 2024 年 11 月提出，在 2025 年的大部分时间里热度飙升，随后逐渐被 Skills（Anthropic 的另一项发明）盖过风头——因为人们发现，一个能访问终端和 curl 的 Agent 框架，大多数 MCP 能做的事它都能以更灵活的方式完成。我在 2025 年度回顾里写过这件事。
现在我又回到了 MCP 这边。给 Agent 一个能联网的 shell 环境风险重重，而且需要一个足够强的模型才能有效驾驭这样的环境。MCP 工具更容易审计和控制，而且足够简单，连跑在笔记本上的小模型也能很好地驱动它们。
新的无状态 MCP 规范还大幅降低了协议客户端和服务端的实现复杂度。我这周就用它写了三个工具！
无状态 MCP 让什么变得更简单了
展示有状态与无状态 MCP 之间差异的最佳范例，是 5 月 21 日那篇介绍新规范 RC 版本的博客文章，里面有一个清晰的”前后对比”示例。
旧的有状态 MCP（我打算叫它”传统 MCP”）需要两次 HTTP 请求——第一次初始化会话并获取 Mcp-Session-Id，第二次才真正调用工具：
POST /mcp HTTP/1.1
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "initialize",
"params": {
"protocolVersion": "2025-11-25",
"capabilities": {
},
"clientInfo": {
"name": "my-app",
"version": "1.0"
}
}
}
POST /mcp HTTP/1.1
Mcp-Session-Id: 1868a90c-3a3f-4f5b
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 2,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "search",
"arguments": {
"q": "otters"
}
}
}新的无状态方式只需要一次 HTTP 请求，长这样：
POST /mcp HTTP/1.1
MCP-Protocol-Version: 2026-07-28
Mcp-Method: tools/call
Mcp-Name: search
Content-Type: application/json
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "search",
"arguments": {
"q": "otters"
},
"_meta": {
"io.modelcontextprotocol/clientInfo": {
"name": "my-app",
"version": "1.0"
}
}
}
}无论从客户端还是服务端的实现角度来看，这都干净太多了。它也更适合构建可扩展的 Web 应用：你不再需要维护服务端状态来跟踪那些会话 ID，也不必担心把同一会话路由到同一台后端机器上。
mcp-explorer
我一直没找到一个好用的、能交互式探查 MCP 服务器的 CLI 工具，于是让 Codex 帮我写了一个。
mcp-explorer 就是成果。它是一个无状态的 Python CLI 工具，甚至不用安装就能试用——配合 uvx 这样运行：
uvx mcp-explorer list https://agentic-mermaid.dev/mcp这会查询 Ade Oshineye 的 agentic-mermaid.dev 演示 MCP。上面这条命令会返回如下工具列表：
execute(code: string, timeoutMs?: integer) - Execute Mermaid SDK code
Run JavaScript in an isolated sandbox; return a value.
describe_sdk(family: string, detail?: string) - Describe Mermaid SDK operations
Return version-matched mutation operations for one diagram family.
render_svg(source: string, options?: object) - Render Mermaid as SVG
Render a Mermaid source string to themeable SVG. Returns { ok, svg }.
render_ascii(source: string, useAscii?: boolean, targetWidth?: integer, options?: object) - Render Mermaid as text
Render a Mermaid source string to text. Returns { ok, text }.
render_png(source: string, scale?: number, background?: string, fitTo?: object, options?: object) - Render Mermaid as PNG
Rasterize a Mermaid source string to PNG. Returns { ok, png_base64 }.
...然后可以这样查看某个工具：
uvx mcp-explorer inspect render_svg它会输出一大堆信息，包括输入输出的 JSON Schema。
要调用该工具并传入参数：
uvx mcp-explorer call \
https://agentic-mermaid.dev/mcp \
render_svg \
-a source 'graph TD; A-->B' \
-a options '{"padding":24}'返回结果：
{"ok":true,"svg":"<svg xmlns=\"http://www.w3.org/2000/svg\" width=...只想拿原始 SVG 的话，可以在命令后面加上 | jq .svg -r。我拿到了这张图。
README 里还有几个命令，但你应该已经明白大致思路了。我觉得构建这样的 CLI 工具是熟悉一份规范的高效方式——哪怕大部分代码其实是 Agent 写的。
datasette-mcp
第二个项目是 datasette-mcp，一个给任意 Datasette 实例添加 /-/mcp 端点的 Datasette 插件。
这大概是我第四次尝试写这个插件了，但多亏了新的无状态 MCP 规范，我终于做出了一个值得发布的版本。
它只提供三个工具：list_databases()、get_database_schema(database_name) 和 execute_sql(database_name, sql)。它们做的事情和名字完全一致——只不过 execute_sql() 目前是只读的。
把它们接进一个 Agent，或者接进 ChatGPT、Claude 这类聊天工具，它们就获得了对你的托管 Datasette 实例执行 SQL 查询的能力。
目前我把它跑在我博客的 Datasette 镜像上：datasette.simonwillison.net/-/mcp。把它接入 ChatGPT 和 Claude 花了点功夫调试，但最后还是搞定了。这里有一篇新的 TIL记录了具体做法。
这是一个共享的 Claude 会话，我问它：
列出 simonwillison.net 中的表
然后又问：
Simon 最近关于 MCP 说了什么？
它跑了 7 条独立的 SQL 查询才得出答案。
llm-mcp-client
我的 LLM 工具早就该有一个官方的 MCP 集成了。新的 alpha 版 llm-mcp-client 插件正是我在这方面的尝试：
llm install llm-mcp-client
llm -T 'MCP("https://datasette.simonwillison.net/-/mcp")' 'count the notes'这是输出（包括推理过程，我用的 LLM 0.32rc2）：
正在考虑 note 数量
我理解”count the notes”这个问题大概是想让我统计博客笔记的总数。也可能是指已发布的笔记或草稿，所以这里存在一些歧义。我需要弄清楚笔记的总数，很可能是同时查询已发布笔记和草稿的数量才能得到清晰的答案。让我来执行这个统计！
共有 151 条笔记。
以及那次提示词的 llm logs 输出。
等这个插件完全成熟后，我考虑直接把它并入 LLM 核心。我也很期待在 Datasette Agent 和 llm-coding-agent 里实验 MCP。
MCP 是用 Agent 构建的更安全的方式
MCP 刚发布几个月后，我写过一篇《Model Context Protocol has prompt injection security problems》（MCP 存在提示注入安全问题），指出让终端用户自行混搭工具的模式，把防止数据外泄的责任推到了用户自己身上。那时我还没提出致命三连（Lethal Trifecta）这个概念，但我心里想的绝对就是它。
后来，拥有任意 shell 和 curl 权限的通用 Agent 出现了，那玩意儿要保证安全可难多了！
我对 MCP 越来越欣赏的一点是：与在开放网络环境里执行任意命令——如今大多数通用 Agent 和编码 Agent 工具的默认形态——相比，MCP 让你更容易推演 Agent 的能力边界和可能出问题的地方。
我打算在基于 LLM 构建敏感应用时，更多地倚重 MCP。
【译者注】
- MCP 2.0 / 无状态化背景：2026-07-28 发布的 MCP 2.0（无状态 MCP）是协议自 2024 年 11 月推出以来最大的一次变更。核心变化是每次请求都携带完整上下文（如
MCP-Protocol-Version、Mcp-Method等头部），服务端无需保存会话状态，天然适配 Serverless 与水平扩展。国内各大云厂商的 MCP 市场/网关大多已跟进支持该规范，迁移成本主要在于客户端 SDK 与工具注册方式。 - 有状态 vs 无状态：传统 MCP 需要 initialize 握手 +
Mcp-Session-Id会话管理，两次请求才能完成一次工具调用；新版单请求即可完成tools/call，实现复杂度大幅下降，也让”给每个工具一个独立 URL/端点”的部署方式成为可能。 - Skills vs MCP 之争：Anthropic 2025 年推出的 Skills 让 Agent 直接通过终端 + curl 完成任务，一度让 MCP 热度回落。Simon 的观点很明确：shell 路线对模型能力要求高、风险大（对应其此前写的”Agent 越权操作”系列），而 MCP 工具是”白名单式”的受控接口。国内关于”给 Agent 完整终端 vs 受控工具集”的讨论与此高度相似。
- 致命三连（Lethal Trifecta）：Simon Willison 提出的概念，指 LLM 应用中”不可信输入 + 不可信代码执行 + 不可信数据外泄通道”三者叠加形成的高危组合。本文中他进一步指出：无 shell 权限的 MCP 工具形态，恰好能拆掉这个三连中的关键一环。
- 三个工具均为开源（GitHub 仓库：simonw/mcp-explorer、datasette/datasette-mcp、simonw/llm-mcp-client），可自行试用。datasette-mcp 的
execute_sql目前为只读，非常适合做”只读数据库问答”类应用；mcp-explorer 用uvx即可零安装体验。