MCP 服务器

Model Context Protocol (MCP) 的主要方面摘要

Model Context Protocol (MCP) 由 Anthropic 推出，是一个开放标准，旨在将 AI 助手连接到数据所在的系统，例如内容存储库、业务工具和开发环境。 它的目标是提高 AI 模型响应的相关性和质量，克服数据孤岛和遗留系统造成的限制。 MCP 用通用协议取代了碎片化的集成，使 AI 系统能够以更简单、更安全和更可扩展的方式访问数据。

与 PortalChatbot 项目的连接：

• 项目问题：用户/会话身份验证，如何在生产环境中提供系统组件。
• 定义使用 MCP Server 时项目所需的收益。
• 为什么它可能有效？ 项目中的用例？

MCP 的主要方面

1. 通用连接：MCP 充当数据源和 AI 工具之间的桥梁，无需为每个系统定制连接器。
2. 简单架构：基于 MCP 服务器（公开数据）和 MCP 客户端（使用这些数据的 AI 应用程序），创建安全的双向通信。
3. 支持流行的工具：包括针对 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer 等系统的预构建服务器，方便采用。
4. 开发人员的优势：允许开发人员快速集成数据，改善 AI 响应的上下文，并创建更高效的系统。
5. 开源协作：这是一个开源项目，鼓励社区贡献以扩展其生态系统。

如何构建 MCP 服务器（概述）

构建 MCP 服务器涉及创建一个接口，该接口将特定系统的数据公开给与该协议兼容的 AI 工具。 以下是流程、框架、优点、缺点和架构方面的概述：

1. 框架和工具

   • Claude 3.5 Sonnet：Anthropic 强调该模型可以高效地快速创建 MCP 服务器实现。
   • 语言和库：可以使用 Python（使用 Flask 或 FastAPI 等框架）或 Node.js 等语言，因为它们易于实现 REST API 或 WebSockets，这在通信协议中很常见。
   • 预构建：Anthropic 提供了适用于流行系统的现成服务器，可以将其用作起点进行调整。

2. 基本步骤

   • 定义数据源：确定要公开的系统（例如：Google Drive、Postgres 数据库）和数据。
   • 实现服务器：创建一个遵循 MCP 规范的 API，允许安全身份验证和对数据的结构化访问。
   • 本地测试：使用 Claude Desktop 等工具连接和验证集成。
   • 扩展（可选）：对于生产环境，配置一个支持多个用户的远程服务器，如 Anthropic 未来的工具包中所述。

3. 优点

   • 速度：使用 Claude 3.5 等模型和预先存在的服务器快速实现。
   • 可扩展性：单个协议可以服务于多个数据源，从而减少冗余。
   • 灵活性：与各种系统和 AI 工具兼容。

4. 缺点

   • 学习曲线：尽管简化了，但仍需要了解协议和数据架构。
   • 初始依赖性：生态系统的成熟度仍在发展中，这可能会限制支持或示例。
   • 安全性：公开敏感数据需要格外注意身份验证和加密。

5. 软件架构的主要方面

   • 模块化：服务器应构建为模块（例如：身份验证、数据访问、通信），从而实现维护和可扩展性。
   • 双向通信：支持实时请求和响应，可能通过 WebSockets 或 RESTful API。
   • 安全性：实施 OAuth、令牌或其他方法来保护对数据的访问。
   • 可扩展性：支持多个客户端和高需求的架构，例如在分布式系统中。
   • 上下文维护：在与不同工具交互时保持数据上下文的能力，这是 MCP 的差异化因素之一。

结论

MCP 是一种有前途的解决方案，可以以标准化方式将 AI 连接到数据，从而使开发人员和公司都受益。 构建 MCP 服务器需要易于访问的框架，并侧重于安全性和模块化，但其广泛采用将取决于其开源社区的增长以及高级资源的可用性，例如 Anthropic 宣布的工具包。