先讲结论:Yarn、NPM 和 Bun 都是 JavaScript 生态系统中用于管理依赖和包的工具,是一个赛道的不同产品。
如果你重视安装速度、依赖一致性和离线支持,Yarn是一个不错的选择。如果你更倾向于使用官方默认工具、需要广泛的社区支持和更好的兼容性,NPM是更好的选择。如果你正在寻找一个高性能、一体化的开发环境,Bun 值得尝试。
MCP 的出现为 AI 应用的开发和集成提供了更高效、更统一的解决方案,有望推动 AI 技术在更多领域的广泛应用。
同时,MCP的风也吹到了JavaScript,在这个新兴的领域,JavaScript和Python你追我赶,遍地开花。最近在玩MCP时,发现有的MCP是用Yarn构建,有的是用NPM,有的是用Bun。估计其它初学者也会有这个困惑,就梳理了一下:
Yarn、NPM 和 Bun 都是 JavaScript 生态系统中用于管理依赖和包的工具,但它们在功能、设计理念和性能等方面存在一些差异。
以下是它们的详细介绍:
npm install package@1.0.0
安装特定版本的包。package.json
文件中定义脚本,通过npm run
命令运行这些脚本,方便进行项目构建、测试等操作。-g
选项),也可以安装到项目本地的node_modules
目录中,方便项目隔离和管理。npm install <package-name>
npm install <package-name>@<version>
npm update <package-name>
npm run <script-name>
yarn.lock
),确保在不同环境中安装的依赖版本完全一致,避免了因版本差异导致的“在我的机器上可以运行”的问题。yarn add <package-name>
yarn add <package-name>@<version>
yarn upgrade <package-name>
yarn run <script-name>
bun add <package-name>
bun add <package-name>@<version>
bun run <script-name>
Yarn | NPM | Bun | |
---|---|---|---|
定位 | 增强型包管理工具 | Node.js 官方包管理工具 | 全栈一体化工具链 |
特点 | 稳定性优先 | 生态兼容性优先 | 性能优先 |
对比维度 | Yarn | NPM | Bun |
---|---|---|---|
安装速度 | 并行下载(快) | 串行下载(较慢) | 原生Zig实现(极快) |
依赖锁定 | yarn.lock(强制锁定) | package-lock.json(宽松锁定) | bun.lockb(二进制锁文件) |
缓存机制 | 全局缓存 + 离线模式 | 本地缓存 | 智能增量缓存(速度提升 20x+) |
安全性 | 完整性校验 + 审计工具 | npm audit 基础审计 | 自动漏洞扫描 + 沙箱安装 |
Monorepo | Workspaces(成熟方案) | Workspaces(基础支持) | 原生 Workspaces(实验性) |
扩展性 | Plug'n'Play 特性 | 传统 node_modules | 零配置模块解析 |
场景 | Yarn | NPM | Bun |
---|---|---|---|
冷启动安装 | 1x | 0.8x | 5x |
增量安装 | 1x | 0.7x | 20x |
内存占用 | 中等 | 较高 | 低 |
fetch
/WebSocket
等 Web API工具 | 学习曲线 | 生态兼容性 | 长期维护性 |
---|---|---|---|
Yarn | ★★☆ | ★★★★ | ★★★★ |
NPM | ★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★★ |
Bun | ★★★☆ | ★★☆ | ★★☆ |
什么是MCP?
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是一种开放协议,旨在实现大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的无缝集成。它由 Anthropic 于 2024 年 11 月 25 日发布。 MCP 通过标准化 AI 应用程序与外部资源的交互方式,帮助开发者以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型。