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好的，这是一个用极简代码演示如何构建一个 MCP (Mesh Configuration Protocol) 服务器的示例，使用 Python 和 gRPC： ```python # server.py import grpc from concurrent import futures import mcp_pb2 import mcp_pb2_grpc class McpService(mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer): def StreamAggregatedResources(self, request_iterator, context): for request in request_iterator: print(f"Received request: {request}") # 构造一个简单的响应 response = mcp_pb2.AggregatedDiscoveryResponse( version_info="v1", resources=[], type_url=request.type_url, nonce="nonce-123" ) yield response def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) mcp_pb2_grpc.add_AggregatedDiscoveryServiceServicer_to_server(McpService(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() print("MCP Server started on port 50051") server.wait_for_termination() if __name__ == '__main__': serve() ``` **代码解释:** 1. **导入必要的库:** * `grpc`: gRPC 库。 * `concurrent.futures`: 用于创建线程池。 * `mcp_pb2` 和 `mcp_pb2_grpc`: 从 MCP 的 protobuf 定义生成的 Python 代码。你需要先安装 `protobuf` 和 `grpcio-tools`，然后使用 `protoc` 命令生成这些文件。例如： ```bash pip install protobuf grpcio-tools # 假设你的 mcp.proto 文件在当前目录 python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 确保你的 `mcp.proto` 文件定义了 MCP 的服务和消息。一个简化的 `mcp.proto` 示例： ```protobuf // mcp.proto syntax = "proto3"; package envoy.service.discovery.v3; service AggregatedDiscoveryService { rpc StreamAggregatedResources(stream AggregatedDiscoveryRequest) returns (stream AggregatedDiscoveryResponse) {} } message AggregatedDiscoveryRequest { string version_info = 1; repeated string resource_names = 2; string type_url = 3; string response_nonce = 4; string error_detail = 5; } message AggregatedDiscoveryResponse { string version_info = 1; repeated google.protobuf.Any resources = 2; string type_url = 3; string nonce = 4; } import "google/protobuf/any.proto"; ``` 2. **`McpService` 类:** * 继承自 `mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer`，这是 gRPC 生成的服务基类。 * 实现了 `StreamAggregatedResources` 方法，这是 MCP 服务定义的核心方法。它是一个双向流 (stream)，服务器接收来自客户端的请求流，并返回响应流。 * 在 `StreamAggregatedResources` 中，我们简单地打印接收到的请求，并构造一个简单的 `AggregatedDiscoveryResponse` 作为响应。这个响应包含一个版本信息、一个空的资源列表、请求的类型 URL 和一个 nonce。 3. **`serve` 函数:** * 创建一个 gRPC 服务器，使用线程池来处理请求。 * 将 `McpService` 注册到服务器。 * 添加一个不安全的端口 `[::]:50051` 用于监听连接。在生产环境中，你应该使用安全的 TLS 连接。 * 启动服务器并打印一条消息。 * 调用 `server.wait_for_termination()` 使服务器保持运行状态，直到手动停止。 4. **`if __name__ == '__main__':` 块:** * 确保 `serve` 函数只在脚本直接运行时才被调用，而不是作为模块导入时。 **如何运行:** 1. **安装依赖:** ```bash pip install grpcio protobuf grpcio-tools ``` 2. **生成 gRPC 代码:** * 将上面的 `mcp.proto` 文件保存到你的项目目录中。 * 运行以下命令生成 `mcp_pb2.py` 和 `mcp_pb2_grpc.py`： ```bash python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 3. **运行服务器:** ```bash python server.py ``` **重要说明:** * **极简示例:** 这个示例非常简单，只用于演示 MCP 服务器的基本结构。它没有实现任何实际的配置分发逻辑。 * **错误处理:** 代码中没有包含任何错误处理。在生产环境中，你需要添加适当的错误处理机制。 * **安全性:** 这个示例使用不安全的连接。在生产环境中，你应该使用 TLS 加密来保护通信。 * **资源管理:** 这个示例没有管理任何实际的资源。你需要根据你的具体需求来实现资源的管理和分发。 * **Protobuf 定义:** `mcp.proto` 文件需要根据你的实际需求进行定义。上面的示例提供了一个最小化的定义，你需要根据你的配置类型和数据结构来扩展它。 * **客户端:** 你需要一个 MCP 客户端来向服务器发送请求。客户端的实现取决于你使用的编程语言和框架。这个示例提供了一个起点，你可以根据你的具体需求来构建一个功能完善的 MCP 服务器。记住要仔细阅读 MCP 规范，并根据你的应用场景进行适当的调整。 **中文翻译:** 好的，这是一个用极简代码演示如何构建一个 MCP (Mesh Configuration Protocol) 服务器的示例，使用 Python 和 gRPC： ```python # server.py import grpc from concurrent import futures import mcp_pb2 import mcp_pb2_grpc class McpService(mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer): def StreamAggregatedResources(self, request_iterator, context): for request in request_iterator: print(f"Received request: {request}") # 构造一个简单的响应 response = mcp_pb2.AggregatedDiscoveryResponse( version_info="v1", resources=[], type_url=request.type_url, nonce="nonce-123" ) yield response def serve(): server = grpc.server(futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10)) mcp_pb2_grpc.add_AggregatedDiscoveryServiceServicer_to_server(McpService(), server) server.add_insecure_port('[::]:50051') server.start() print("MCP Server started on port 50051") server.wait_for_termination() if __name__ == '__main__': serve() ``` **代码解释:** 1. **导入必要的库:** * `grpc`: gRPC 库。 * `concurrent.futures`: 用于创建线程池。 * `mcp_pb2` 和 `mcp_pb2_grpc`: 从 MCP 的 protobuf 定义生成的 Python 代码。你需要先安装 `protobuf` 和 `grpcio-tools`，然后使用 `protoc` 命令生成这些文件。例如： ```bash pip install protobuf grpcio-tools # 假设你的 mcp.proto 文件在当前目录 python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 确保你的 `mcp.proto` 文件定义了 MCP 的服务和消息。一个简化的 `mcp.proto` 示例： ```protobuf // mcp.proto syntax = "proto3"; package envoy.service.discovery.v3; service AggregatedDiscoveryService { rpc StreamAggregatedResources(stream AggregatedDiscoveryRequest) returns (stream AggregatedDiscoveryResponse) {} } message AggregatedDiscoveryRequest { string version_info = 1; repeated string resource_names = 2; string type_url = 3; string response_nonce = 4; string error_detail = 5; } message AggregatedDiscoveryResponse { string version_info = 1; repeated google.protobuf.Any resources = 2; string type_url = 3; string nonce = 4; } import "google/protobuf/any.proto"; ``` 2. **`McpService` 类:** * 继承自 `mcp_pb2_grpc.AggregatedDiscoveryServiceServicer`，这是 gRPC 生成的服务基类。 * 实现了 `StreamAggregatedResources` 方法，这是 MCP 服务定义的核心方法。它是一个双向流 (stream)，服务器接收来自客户端的请求流，并返回响应流。 * 在 `StreamAggregatedResources` 中，我们简单地打印接收到的请求，并构造一个简单的 `AggregatedDiscoveryResponse` 作为响应。这个响应包含一个版本信息、一个空的资源列表、请求的类型 URL 和一个 nonce。 3. **`serve` 函数:** * 创建一个 gRPC 服务器，使用线程池来处理请求。 * 将 `McpService` 注册到服务器。 * 添加一个不安全的端口 `[::]:50051` 用于监听连接。在生产环境中，你应该使用安全的 TLS 连接。 * 启动服务器并打印一条消息。 * 调用 `server.wait_for_termination()` 使服务器保持运行状态，直到手动停止。 4. **`if __name__ == '__main__':` 块:** * 确保 `serve` 函数只在脚本直接运行时才被调用，而不是作为模块导入时。 **如何运行:** 1. **安装依赖:** ```bash pip install grpcio protobuf grpcio-tools ``` 2. **生成 gRPC 代码:** * 将上面的 `mcp.proto` 文件保存到你的项目目录中。 * 运行以下命令生成 `mcp_pb2.py` 和 `mcp_pb2_grpc.py`： ```bash python -m grpc_tools.protoc -I. --python_out=. --grpc_python_out=. mcp.proto ``` 3. **运行服务器:** ```bash python server.py ``` **重要说明:** * **极简示例:** 这个示例非常简单，只用于演示 MCP 服务器的基本结构。它没有实现任何实际的配置分发逻辑。 * **错误处理:** 代码中没有包含任何错误处理。在生产环境中，你需要添加适当的错误处理机制。 * **安全性:** 这个示例使用不安全的连接。在生产环境中，你应该使用 TLS 加密来保护通信。 * **资源管理:** 这个示例没有管理任何实际的资源。你需要根据你的具体需求来实现资源的管理和分发。 * **Protobuf 定义:** `mcp.proto` 文件需要根据你的实际需求进行定义。上面的示例提供了一个最小化的定义，你需要根据你的配置类型和数据结构来扩展它。 * **客户端:** 你需要一个 MCP 客户端来向服务器发送请求。客户端的实现取决于你使用的编程语言和框架。这个示例提供了一个起点，你可以根据你的具体需求来构建一个功能完善的 MCP 服务器。记住要仔细阅读 MCP 规范，并根据你的应用场景进行适当的调整。 **总结:** 这段代码提供了一个非常基础的 MCP 服务器框架。你需要根据你的实际需求扩展 `McpService` 类，实现资源的管理、版本控制、错误处理和安全性。同时，你需要定义合适的 `mcp.proto` 文件来描述你的配置数据结构。最后，你需要一个 MCP 客户端来与服务器进行通信，请求和接收配置信息。

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