北京
模型上下文協議（MCP）是AI智能體獲取工具的方式。你啟動一個MCP服務器，它公布一組帶類型輸入的工具，智能體負責調用它們?，F實中大量MCP服務器里，這些工具不過是數據庫外面的薄包裝：搜索記錄、新建一行、更新字段。服務器本質上是個JSON-RPC和SQL之間的翻譯器。
問題就來了：一個MCP服務器每天都在跟Postgres對話，為什么它經常部署在離Postgres很遠的地方？常見架構是MCP服務器在一臺主機，數據庫在另一臺主機，導致每次工具調用都要付出一次網絡往返才能碰到它需要的數據。
Neon Functions讓你跳過這一步。你把MCP服務器部署成一個函數，讓它和它要查詢的數據庫分支跑在同一個區域，這樣服務器到Postgres這一跳完全是本地的。本文會搭建一個Postgres支持的MCP服務器，部署到數據庫分支上，接入一個真實的MCP客戶端，并展示實際的往返情況。全部有趣代碼大約二十行，代碼倉庫附在末尾。
要點速覽：
· 暴露數據庫工具的MCP服務器，主要開銷就是網絡加查詢。把它放在數據庫旁邊，每次工具調用都可省去一次跨區域的網絡跳變。
· Neon Functions能夠把MCP服務器部署到數據庫分支上，與Postgres同位。服務器到數據庫的查詢變成同一區域內一兩毫秒的短跳，不再是跨大洋的遠途往返。
· 核心很輕量：定義一個Drizzle schema，注冊一個處理函數來跑查詢，再通過流式HTTP傳輸把MCP服務器暴露在/mcp端點。這部分大約就是那二十行。
· 任何支持流式HTTP的MCP客戶端都能連接到它，比如mcporter、MCP SDK，或者Claude、Cursor這類代理，只需指向對應URL。
· 每個分支都能得到自己的函數URL，這樣每個預覽或測試分支都可以擁有孤立的MCP端點，并在自己那份數據副本上運行。
剝離品牌光環，MCP服務器就是一個小型RPC服務。它通過一個傳輸層講JSON-RPC，并公布一份工具列表。每個工具都有名字、描述和輸入schema。當智能體決定調用某個工具時，服務器執行處理函數并返回結果。這就是全部約定。
這里的傳輸層是流式HTTP：客戶端向單個端點（/mcp）發送JSON-RPC消息并讀取響應，任何流式內容則通過服務器發送事件來傳遞。整個機制跑在純HTTPS之上，這正是無服務器函數天然適合的服務形態，因此MCP服務器和Neon Function是天生一對。
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