【MCP】第三篇：Cline工具链路追踪——解码“协议引擎“的神经传导奥秘

一、引言

在上一篇《【MCP】第二篇：IDE革命——用MCP构建下一代智能工具链》中，我们见证了 MCP 如何通过深度 IDE集成 重新定义开发效率。本文将以 VSCode Cline 插件为观察窗口，借助 Cloudflare AI Gateway 的完整流量捕获能力，逆向解析 MCP 协议引擎的运作机制，从而揭示工具链智能化的底层逻辑。

二、CloudFlare AI Gateway

作为 MCP 协议逆向工程的核心观测平台，Cloudflare AI Gateway 通过全链路流量镜像和协议特征解析，为开发者提供了透视AI工具链 “神经传导” 的显微镜 。

2.1 核心定位

AI Gateway 本质上是一个智能反向代理，在AI应用与各类模型服务（如OpenAI、DeepSeek）之间构建统一协议层。其核心价值在于：

• 协议标准化： 将异构的AI服务API（如OpenAI的ChatCompletion与HuggingFace的Inference
  API）抽象为统一的HTTP语义
• 流量镜像： 完整记录请求头、载荷、响应时间戳等元数据，支持按MCP协议特征（如X-MCP-Version）过滤
• 动态干预： 通过中间件机制修改传输层参数（如SSE流式响应拆包策略），实现协议层逆向实验

2.2 核心能力

• 协议特征捕捉： 自动标记包含mcp/plan、mcp/act等端点的请求，构建MCP协议调用图谱
• 时间轴重建： 通过微秒级时间戳，还原从工具匹配（mcp.discover_tools）到执行沙箱初始化（sandbox.init）的全链路时延
• 上下文关联： 基于X-Request-ID追踪跨服务调用链，例如当Jira插件报错时，可回溯至对应的OAuth令牌申请日志
• 错误重试： 当检测到503 ToolNotReady错误时，自动触发指数退避重试（最大3次），保障工具热插拔的可靠性
• 传输层适配： 同时支持SSE长连接（用于mcp/act的实时日志流）和HTTP/1.1短轮询（用于mcp/plan的快速响应）

2.3 与MCP协议逆向的深度契合

AI Gateway 的以下特性使其成为MCP协议分析的理想平台：

• 协议特征提取： 通过自定义日志字段捕获MCP专属头信息（如X-MCP-Tracing: enable）
• 生命周期可视化： 内置Gantt图生成器，展示从自然语言解析到工具执行的各阶段耗时分布
• 模糊测试支持： 通过Replay功能重放历史请求，测试MCP协议边界条件（如故意发送残缺的mcp/plan载荷）

三、VSCode Cline与CloudFlare联调实战

3.1 CloudFlare配置

• 进入CloudFlare官网，登录账号后，会进入如下图所示的主页，然后可以在右上角选择语言为简体中文；
  
• 在左侧侧边栏选择 AI Gateway，会进入如下图所示页面；
  
• 点击 创建网关，会进入如下图所示页面，随便填写一个网关名称（博主这里命名为ikun），然后点击右下角的 创建；
  
• 创建完后，会进入到如下图所示页面，点击右上角的 API；
  
• 进入到如下图所示页面，平台选择 OpenRouter，然后点击右下角的 完成，到这里 CloudFlare 的配置就基本完成了；
  

3.2 VSCode Cline配置

• 进入到 VSCode Cline 的设置页面，如下图；
  
• API 提供商选择 OpenAI Compatible；
  
• 基础 URL 填写为刚才 CloudFlare 中的 API 端点（如下图二）；
  
  
• 进入OpenRouter 秘钥申请页面，登录账号后，会进入如下图所示页面；
  
• 点击 Create Key，会进入下图一页面，随便填写一个秘钥名称（博主这里命名为ikun），然后点击右下角的 Create，会创建好秘钥（下图二），点击 复制；
  
  
• 将刚才复制的 API 秘钥，粘贴到 VSCode Cline 设置页面的 API 秘钥中；
  
• 模型 ID 填写为 deepseek/deepseek-chat:free，到这里VSCode Cline 的配置页基本完成；
  

3.3 联调实战

上述的配置都已经完成，我们进行实战联调测试；在之前的文章中已经安装了 Time、filesystem、github 三个 MCP Server，下面我将以这些 MCP Server 作为例子演示；

• 在 VSCode Cline 中新建任务，并提问 “我的名字是dalisanxianbao，我在github上有哪些仓库”；
  
  根据回复的结果和工具的调用，Cline 执行都是正确的
  
  最后查看 CloudFlare 网关日志，也是成功抓取了刚才执行过程的全部请求，到这里 VSCode Cline 与 CloudFlare 的联调也已经打通；
  

四、CloudFlare 日志分析

从 CloudFlare 日志看出，每次 Cline 的执行都会发送两次请求，接下来我们具体分析一下这两次请求的内容；

4.1 第一次请求

复制请求内容到任意文件中，并解析成 json 格式

博主这里复制到 IDE 编辑器的 a.json 文件中（如下图）

从请求的内容结构上看，分为系统提示词和用户提示词，用户提示词包含刚才我们提问的问题和VSCode的环境变量， 系统提示词就是最核心最关键的部分， 我们具体分析（我们再将系统提示词复制到单独的txt文件中，如下图）：

这个系统提示词非常的多，我们挑重点看：




大致的含义是： 让大模型具备调用我们本地运行的MCP服务器的能力以及调用工具的方式，并列举了本地所有可用MCP服务器的工具；

然后复制响应内容到任意文件中，并解析成 json 格式

我们直接查看 assistant 的内容：

这不是返回了调用的工具命令嘛！！！
综上内容，第一次请求实质做的事情为：告诉大模型能够调用我们本地运行的MCP服务器以及调用工具的方式，并列举了本地所有可用MCP服务器的工具，如果需要调用工具，直接返回工具调用命令；

4.2 第二次请求

复制第二次请求的内容到任意文件中，并解析成 json 格式

博主这里覆盖到刚才的 a.json 文件中（如下图）

从请求的内容结构上看，分为三个部分，第一个部分为第一次请求的内容，第二个部分为第一次响应的内容，第三个部分为工具执行结果的内容；前面两个部分内容已经分析过了，我们重点看下第三部分的内容（我们将第三部分内容复制到另外文件中，如下图）：

这不是返回了名字是dalisanxianbao，github上所有的仓库详情嘛！！！
看到这里，是不是豁然开朗了😁😁😁

4.3 整体调用链路图

五、总结

通过本文实战操作分析，我们彻底理解了 Cline 工具的底层原理，但并不是所有的 MCP 客户端都是这样的，比如 5ire 是利用大模型的 Function Call 功能来实现 MCP 服务器的调用，大家可以尝试同样的方式分析一下😄😄😄

🎉 祝贺《MCP三部曲》圆满完结！ 从协议标准到神经解剖，我们揭开了智能工具链的终极形态。