MCP (Model Context Protocol) 模型上下文协议
概述
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，使 AI 应用能够安全地连接到数据源和工具。它使 AI 助手能够访问实时信息、执行操作，并保持数据同步。
核心特性
1. 安全连接
- 安全的身份验证和授权
- 细粒度的权限控制
- 数据隐私保护
2. 标准化接口
- 统一的工具调用接口
- 标准化的数据格式
- 跨平台兼容性
3. 实时同步
- 实时数据更新
- 状态同步
- 事件驱动架构
主要组件
1. MCP 服务器
- 提供数据源和工具
- 实现标准 MCP 接口
- 处理客户端请求
2. MCP 客户端
- 连接到 MCP 服务器
- 调用工具和访问数据
- 管理连接状态
3. 工具定义
- 标准化的工具描述
- 参数验证
- 响应格式定义
使用场景
1. 数据访问
- 数据库连接
- API 集成
- 文件系统访问
2. 工具调用
- 外部服务调用
- 系统命令执行
- 自定义功能实现
3. 实时协作
- 多用户协作
- 状态同步
- 事件通知
开发指南
1. 创建 MCP 服务器
from mcp import MCPServer, Tool
server = MCPServer("my-server")
@server.tool("get_weather")
def get_weather(location: str) -> str:
# 实现天气查询逻辑
return f"Weather in {location}: Sunny"
if __name__ == "__main__":
server.run()2. 连接 MCP 服务器
from mcp import MCPClient
client = MCPClient("my-server")
result = client.call_tool("get_weather", location="Beijing")
print(result)3. 工具定义
{
"name": "get_weather",
"description": "Get current weather for a location",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "City name"
}
},
"required": ["location"]
}
}最佳实践
1. 工具设计
- 使用清晰的工具名称
- 提供详细的参数描述
- 实现适当的错误处理
2. 安全性
- 验证所有输入参数
- 实施访问控制
- 记录所有操作
3. 性能优化
- 实现缓存机制
- 优化响应时间
- 处理并发请求