Gradio全解13——MCP详解（3）——TypeScript介绍：特点与适用领域

本章目录如下：

1. 《Gradio全解13——MCP详解（1）——MCP协议介绍与架构组件》
2. 《Gradio全解13——MCP详解（2）——MCP能力协商与通信机制》
3. 《Gradio全解13——MCP详解（3）——TypeScript介绍：特点与适用领域》
4. 《Gradio全解13——MCP详解（4）——TypeScript包命令：npm与npx》
5. 《Gradio全解13——MCP详解（5）——Python包命令：uv与uvx实战》
6. 《Gradio全解13——MCP详解（6）——MCP服务器》
7. 《Gradio全解13——MCP详解（7）——MCP客户端》
8. 《Gradio全解13——MCP详解（8）——MCP六大​功能特性》
9. 《Gradio全解13——MCP详解（9）——MCP Inspector》

第13章 MCP详解

MCP是当前人工智能领域最热门技术之一，是实现大模型快速应用的捷径。本章将基于MCP最新方案修订版：2025-06-18，详细讲解MCP协议细节，并实战如何通过Gradio构建MCP客户端与服务器。

13.3 TypeScript介绍

MCP官方支持两种编程语言：TypeScript与Python，其中TypeScript是默认选择。对于Python无需多言，这里主要介绍TypeScript概念，为什么流行，以及TypeScript与Python在数据科学领域和AI应用领域的前景分析。

13.3.1 TypeScript的诞生与发展

作者自接触AI领域以来，一直使用Python，偶尔C++，为何会有突然冒出并前景看佳的TypeScript？带着疑惑作者查阅了很多资料，并汇总如下，可能稍显繁多，但每个不断进步的开发者应该清楚TypeScript越来越受关注的前因后果，也有利于更快掌握这款即将流行的语言。

1. TypeScript的诞生与特点分析

TypeScript起源于使用JavaScript开发的大型项目。由于JavaScript语言本身的局限性，难以胜任大型项目的开发和维护，因此微软开发了TypeScript。TypeScript的作者是安德斯·海尔斯伯格（Anders Hejlsberg），2012年10月，微软发布了首个公开版本的TypeScript，2013年6月19日，在经历了一个预览版之后微软正式发布了正式版TypeScript。2025年4月，微软用Go语言重写了它的新版本。

TypeScript是开源的编程语言，通过在JavaScript的基础上添加静态类型定义构建扩展而成，因此TypeScript是javaScript的超集。通过这种方式，他们能够使用JavaScript的所有新功能，同时摆脱对大型项目不利的东西。TypeScript通过TypeScript编译器或Babel转译为JavaScript代码，可运行在任何浏览器，任何操作系统。两者对比如表13-1：

表13-1

维度	TypeScript	JavaScript
类型系统	静态类型 + 类型推断	动态类型
错误检测	编译时捕获大部分类型错误	运行时暴露错误
开发体验	智能提示 + 自文档化	依赖注释 + 外部文档
学习曲线	需要掌握类型语法	入门简单
项目规模	适合中大型项目	适合小型项目
编译需求	静态编译，需要编译步骤	运行时编译，直接运行
社区资源	类型定义覆盖主流库	原生支持但缺乏类型约束
维护成本	前期投入高，长期维护成本低	前期快速，后期维护成本高

TypeScript在JavaScript的即时编译、多范式及动态类型基础上，新增了优化的静态类型、可编译为Javascript、界面、命名空间、异步函数及匿名函数等功能。TypeScript作为一种编程语言，非常适合创建快速、用户友好的AI应用程序。它的异步编程功能允许多个任务同时运行，这在处理可能运行缓慢的AI模型调用时至关重要。这意味着即使AI在后台运行，应用程序也能保持响应。

2. TypeScript为什么流行？

TypeScript最近几年的受欢迎程度日渐上升。2024年年底，JetBrains在《2024年开发者生态系统状况报告》中引入的“编程语言前景指数（是一个用于评估编程语言未来潜力的综合指标）”显示，TypeScript位居榜首，它的采用率已从2017年的12%飙升至2024年的35%。Mastra AI创始人Sam Bhagwat曾在X上发布推文，称其中提到大约60%～70%的YC X25 Agent公司正在使用TypeScript构建他们的AI Agent。

而早期框架像LangChain最初都是Python优先的，那么为什么现在要转向TypeScript来构建AI Agent？TypeScript之所以能被开发者广泛用于AI Agent的开发，是因为该语言自身的一些先天优势——TypeScript让开发者能快速获得跨平台开发能力：它使用的HTML界面经过30年互联网发展的考验，天生就支持屏幕阅读器等辅助工具；而且它的类型系统能让代码编辑器提供超强的智能提示。

如今像苹果这样的科技巨头对其他界面开发工具如Flash、Java等一直持抵制态度，基于网页技术（内置JavaScript）的界面方案，已经成为各大科技公司公认的唯一跨平台界面解决方案。另外，许多早期项目专注于整合工具和API，这吸引了大量已加入TypeScript生态系统的前端/全栈开发人员。甚至有人认为，Anthropic就是押宝押对了TypeScript，才让Claude成为顶尖编程模型。除了行业层面，造成这一局面的技术原因可能是：

• 在快速迭代复杂逻辑、链接工具或调用LLM时，TypeScript的静态类型和IDE集成可极大地提高生产力。
• 全栈开发人员可以使用TypeScript快速交付后端和前端。
• Vercel的AI SDK在这里也发挥了重要作用。Vercel为开发人员提供工具和云基础设施，以构建、扩展和保护更快、更个性化的网络。

当年JavaScript之所以流行，是因为它无处不在。只要编译一次，它就可以在服务器、浏览器等任何地方运行。由于TypeScript是基于JavaScript构建的，因此它也可以。当然Python也可以，不过它使用解释器而不是虚拟机。

13.3.2 TypeScript与Python适用领域对比

TypeScript和Python都有各自适用领域，比如TypeScript更适合AI应用程序，而Python在数据科学领域优势明显，但并不完全绝对，这里会详细分析。

1. 数据科学领域

由于数据科学中并行编程、异步编程等方面的发展，对函数编程的需求正在增长，而泛型和静态类型等特性使得TypeScript比Python更容易进行函数编程。另一方面，Python也增加了越来越多的函数式编程功能，在数据科学、机器学习等领域，Python处于最前沿。尽管这两种语言都可以实现，但有一个很大的区别：在Python中，需要使用特定的库来完成任务；在TypeScript中，所有库从核心开始都是异步的。同时由于后者在默认情况下更具功能性，所以进行并行编程通常更容易一些。

TypeScript也有不适合数据科学计算的地方，比如：

• 首先，TypeScript不会用直接的方式进行列表推导，不利于处理大型数组。
• 其次，TypeScript中没有原生矩阵运算，不利于线性代数，而Python具有NumPy以及许多其他工具，用起来会很简单。
• 第三，如果用户对JavaScript不太熟悉，TypeScript有时会让人感到困惑，因为TypeScript继承了它的所有特性——好的、坏的和不符合常理的。
• 最后，在数据科学领域中，有庞大的Python社区可以提供支持和建议，而目前TypeScript在数据科学家中还不是很流行。

话虽如此，但这并不意味着TypeScript不是通用编程世界中的主流。如果开发一个没有太多大数据和矩阵运算的项目，TypeScript还是不错的选择，尤其是当涉及到一些并行或异步编程时。另一方面，TypeScript有一个关于前端Web、后端Node和移动开发的热门社区，这些领域与数据科学也有很多交集，尤其是Node，它在数据科学家中获得了越来越多的关注。

但业内普遍认为，Python不能被任何用于AI和ML开发的编程语言取代——至少目前不能。因为Python在数据可视化、ML/DS（Machine Learning and Data Science）、CI/CD（Continuous Integration and Continuous Delivery/Deployment）、通用脚本和其他方面有很多用例，而TS/JS目前还没有真正用于其中一些用例，这表明数据科学和机器学习任务的Python生态系统非常庞大。

2. AI应用程序领域

传统上，数据科学和AI训练与开发领域一直以Python为核心，早期的PyTorch和TensorFlow等ML框架和库都是面向Python开发人员的，而AI工程工具如LangChain、LlamaIndex和Guardrails都诞生于Python生态圈，这种情况目前可能不会发生改变。但随着AI应用技术的发展，一个显著的趋势是：由于JavaScript开发者群体规模至少与Python开发者相当甚至更大，新一代AI工具正开始积极适配这一更广泛的开发者群体。行业观察显示，越来越多的AI工程工具开始提供TypeScript支持，反映出技术生态正在向更广泛的开发者群体扩展。就在2025年6月初，OpenAI刚宣布了对其AI Agent开发工具进行一系列重大升级，称已在Agents SDK中添加TypeScript支持，此举使JavaScript和Node.js环境中的开发人员能够参与Agent开发。

显然，TypeScript与TensorFlow.js和Brain.js等流行的AI库的兼容性使开发人员能够利用现有的JavaScript工具和框架，与庞大的JavaScript生态系统无缝集成。TypeScript可处理已有的JavaScript代码，并只对其中的TypeScript代码进行编译。此外，MCP、TypeAI和Axilla.io等TypeScript优先的AI开发框架的推出，也是社区致力于让TypeScript成为AI生态系统一流公民的良好例证。这些工具为开发人员提供了必要的抽象和实用程序，以便更高效、更少错误地构建AI应用程序。

在AI应用开发中，首先，对于想要集成大语言模型（如ChatGPT、Claude等）的Web开发者来说，TypeScript的优势非常明显：其异步编程能力和严格的类型系统（相较Python的松散类型）使开发者能够构建高性能的面向用户应用，特别是在处理大语言模型的思考过程时允许任务并发执行，保持应用响应和即时处理。虽然Python同样提供async/await功能，但开发者社区普遍认为这是后期添加的特性，而非语言的核心设计元素。其次，在开发过程中：TypeScript在编译时而不是运行时捕获错误，可以尽早发现并修复错误，这在AI算法复杂且数据集庞大时至关重要。TypeScript的静态类型有助于确保代码质量，并降低错误进入生产环境的可能性。TypeScript作为一种简单的语言，还能帮助用户理解函数、变量及对象结构的用途。

TypeScript的应用范围已不仅限于浏览器环境。随着Cloudflare、Vercel和Lambda@Edge等平台推出“边缘服务器”解决方案，TypeScript/JavaScript正成为原生应用和服务器端开发的重要选择。这些平台对TypeScript的原生支持进一步巩固了其在全栈开发中的地位。大语言模型数据管道公司Smol AI的创始人Shawn Wang在他的《潜在空间》时事通讯中写道：“TypeScript是真正的全栈语言。在AI生态中，Python排名第一，TypeScript能排第二。再结合前端领域的表现，TypeScript综合实力第一。”

最终，尽管Python目前仍然是AI开发的主导语言，但TypeScript正逐渐受到关注，并为某些用例提供了极具吸引力的替代方案。因此TypeScript社区未来将如何努力使其更适用于AI开发，将会非常值得关注。希望了解学习TypeScript更多知识请参阅：TypeScript手册。

参考文献

1. Python开发人员，请不要低估TypeScript！
2. TypeScript“杀疯了”！60% 到 70%YC 创企用它构建 AI Agent，超越 Python 有戏了？
3. NPM vs. NPX，傻傻分不清楚
4. uv
5. Python 包管理工具核心指令uvx解析
6. MCP Introduction