vera_mcp_service

MCP Tools Server — инструментальный слой между Agent Service и конкретными сервисами данных (проект «Работа для всех»): принимает вызов инструмента по MCP-протоколу, вызывает нужный внешний сервис и возвращает результат. Не оркестрирует диалог, не хранит состояние сессии, не знает о LLM — общается с Agent Service только через MCP-протокол.

Роль в системе

Последний из трёх сервисов архитектуры ассистента (AGENT_VERA_ARCHITECTURE.md): Agent Service (vera_agent_service, оркестратор, production-ready) → MCP Tools Server (этот репозиторий) → RAG Service (vera_rag_service, семантический поиск по базе знаний, production-ready). Оба соседних контракта уже зафиксированы кодом по обе стороны — этот сервис реализует тонкую прослойку по готовому ТЗ, а не проектирует контракт с нуля.

Итерация 1: единственный инструмент — kb_search (поиск по базе знаний), доступен без авторизации. Полная история решений, находок и статус по этапам — MCP_SERVICE_PLAN.md.

Как это работает

1. Приём вызова — FastMCP (mcp.server.fastmcp), транспорт streamable-http, работает автономно (mcp.run(transport="streamable-http")) — без FastAPI, по образцу проверенного на масштабе in-house проекта tools-mcp (см. план, раздел 0.1). Agent Service подключается через MultiServerMCPClient на /mcp.
2. Инструмент kb_search (app/tools/kb_search.py) — тонкий адаптер: валидация аргументов (query непустой, audience — Literal['seeker', 'employer', 'both']) через Pydantic-схему MCP, затем вызов RagClient.search(). Никакого try/except вокруг вызова — при сбое RAG Service исключение всплывает как есть: Agent Service (handle_tool_errors=False) ждёт именно исключение MCP-уровня, не dict с полем ошибки.
3. Реестр тулов (app/tools/__init__.py::register_all_tools) — единственное место, которое трогают при добавлении нового инструмента (итерация 2: get_user_favorites, search_vacancies, find_similar_vacancies). Сопровождается meta-тестом (tests/unit/tools/test_registry.py), ловящим забытую регистрацию/дублирование имени.
4. Клиент RAG Service (app/clients/rag_client.py) — POST /api/v1/search с X-API-Key. Без собственного слоя ретраев: Agent Service уже ретраит вызов тула целиком, RAG Service ретраит embedding/reranker внутри себя — ещё один слой был бы «ретраями в квадрате».
5. GET /health — реестр проверок (app/health.py::HealthRegistry), тот же принцип расширяемости, что и у реестра тулов. Код ответа всегда 200, недоступность RAG Service отражается только в теле ({"status": "ok", "rag_service": "unreachable"}) — сервис не падает из-за деградации соседа.
6. Наблюдаемость — OpenTelemetry (без автоинструментации — mcp/FastMCP ею не покрываются) → Arize Phoenix. Ручные spans на границах: mcp.tool_call (атрибут mcp.tool_name) вокруг вызова тула, вложенный rag.search вокруг вызова RAG Service.

Стек

mcp (официальный MCP SDK, FastMCP, streamable-http) · httpx (клиент к RAG Service) · pydantic/pydantic-settings · OpenTelemetry → Arize Phoenix (наблюдаемость) · Docker Compose. Без FastAPI/hypercorn — сервис сам поднимает встроенный ASGI-сервер, fastapi этому сервису не нужен (план, раздел 0.1).

Контракты

Подробности, JSON-примеры и обоснования — MCP_SERVICE_PLAN.md, раздел 3.

Контракт	Кто использует	Кратко
Тул kb_search (MCP, streamable-http)	Agent Service → этот сервис	kb_search(query: str, audience: "seeker"|"employer"|"both" = "both") -> {"chunks": [...]} — пустой список chunks валиден («нет ответа»), не ошибка. При сбое — исключение MCP-уровня, не dict с полем ошибки
POST /api/v1/search	Этот сервис → RAG Service	{"query", "audience", "top_k"} → {"chunks": [...]}, заголовок X-API-Key. Формат ответа дословно совпадает с тем, что ожидает Agent Service от kb_search — прозрачный проброс, без трансформации полей
GET /health	Оркестратор/мониторинг	{"status": "ok", "rag_service": "ok"|"unreachable"} — код ответа всегда 200

Запуск локально

cp .env.example .env
# заполнить .env — минимум RAG_SERVICE_URL, RAG_SERVICE_API_KEY

docker compose up -d --build

Сервис	Адрес
MCP Tools Server (streamable-http)	http://localhost:9000/mcp
GET /health	http://localhost:9000/health

Общий Phoenix (трейсы) — поднимается из vera_agent_service/docker-compose.yml (http://localhost:6006), не из этого репозитория (план, Этап 8.3 — единственный общий инстанс на все три сервиса).

Локально без Docker (venv):

python -m venv venv
venv\Scripts\activate                # Windows; source venv/bin/activate — Linux/macOS
pip install -r requirements-dev.txt

python -m app.main

Совместный запуск с Agent Service/RAG Service

Для реальной сквозной интеграции трём сервисам нужна общая Docker-сеть (создаётся один раз, не управляется ни одним отдельным docker-compose.yml):

docker network create vera_network

После этого docker compose up -d в каждом из трёх репозиториев (vera_agent_service, vera_mcp_service, vera_rag_service) — сервисы видят друг друга по имени контейнера (vera_mcp_service, vera_rag_service, vera_agent_phoenix). Подробности и подтверждённые находки — MCP_SERVICE_PLAN.md, Этап 8.

Тестирование

pytest tests/                # юнит + интеграционные, без внешней инфраструктуры
ruff check .                 # линтер

Интеграционные тесты (tests/integration/) поднимают настоящий FastMCP-сервер этого сервиса на свободном локальном порту (uvicorn, в процессе теста) и подключаются настоящим MultiServerMCPClient — не требуют внешней инфраструктуры. RAG Service в тестах не поднимается — обращения к нему замоканы (httpx.MockTransport) или застаблены собственным HTTP-сервером теста (tests/integration/test_rag_contract.py).

Документация

• MCP_SERVICE_PLAN.md — план реализации по этапам, зафиксированные технические решения, контракты, находки, конвенции для будущих тулов, соответствие WBS
• AGENT_VERA_ARCHITECTURE.md — исходная архитектурная концепция трёх сервисов
• FASTAPI_PATTERNS.md — эталонные паттерны кода проекта (частично применимо — этот сервис не на FastAPI, см. план, раздел 0.1)

Как добавить новый тул

1. Новый файл app/tools/<name>.py — <name>(...) + register_<name>(mcp, ...) с развёрнутым description (перечислением каждого параметра текстом — влияет на выбор тула LLM).
2. Одна строка в app/tools/__init__.py::register_all_tools.
3. Классифицировать: read-only (безопасно ретраить как есть) или мутирующий тул (см. открытый вопрос про идемпотентность, MCP_SERVICE_PLAN.md, раздел 0.3/6 — retry-политика для тулов с побочными эффектами не решена, решить до реализации).
4. Если нужна логика поверх одного клиента — app/services/<name>_service.py (слой ещё не заведён, появляется по факту первой необходимости), не раздувать файл тула.
5. Юнит-тесты тула, обновить tests/unit/tools/test_registry.py (новое имя — в ожидаемый набор).
6. Ручной OpenTelemetry span, если тул делает внешний вызов помимо уже покрытых.

Чеклист перед production-развёртыванием

Локально и функционально всё готово и проверено (см. «Статус» ниже) — но это не значит готовность к реальному прод-деплою. По приоритету, сверху вниз:

P0 — блокирует полностью:

• Провижининг БД в vera_rag_service не работает в текущем окружении (InvalidCatalogNameError: database "vera_rag_service" does not exist) — реальный kb_search с живыми данными невозможен, пока это не починено в том репозитории. MCP-протокол, контракт и сетевая связность подтверждены рабочими независимо от этого блокера (MCP_SERVICE_PLAN.md, Этап 8/9) — сам этот сервис не является причиной.
• RAG_SERVICE_API_KEY — плейсхолдер в .env/.env.example обоих репозиториев — нужно реальное значение.

P1 — инфраструктура сейчас dev-уровня, не прод:

• Нет Nginx/TLS перед сервисом — MCP-эндпоинт сейчас голый HTTP на 9000.
• Лимит памяти в docker-compose.yml (512M) — placeholder-значение, не проверено нагрузочным тестированием.

P2 — не верифицировано мной фактическим прогоном:

• CI (.github/workflows/ci.yml) написан и локально согласован с реальной инфраструктурой, но реальный прогон на GitHub Actions не проверялся — нет доступа к Actions из этой среды. Проверить на первом push/PR.
• Единое дерево трейса через все три сервиса в живом Phoenix — топология сети подтверждена, реальный сквозной трейс через RabbitMQ/Agent/MCP/RAG — нет (упирается в P0).
• Полный путь Agent → MCP → RAG с реальным контентом никогда не прогонялся целиком — упирается в P0.

Осознанно не блокер: per-tool retry-политика для будущих мутирующих тулов итерации 3+ не решена — не актуально, пока единственный тул (kb_search) read-only и идемпотентен; уже задокументировано в MCP_SERVICE_PLAN.md (раздел 0.3, риски) как задача, которую нужно решить до итерации 3+, не забытый пробел.

Статус

Итерация 1 реализована (MCP_SERVICE_PLAN.md, этапы 0–8, 10) и проверена: 41/41 тест (юнит + интеграционные, дважды подряд стабильно), ruff check . чист, production-образ собран и поднят (docker inspect → healthy), реальная сетевая интеграция с vera_agent_service/vera_rag_service подтверждена (agent_service реально резолвит и согласовывает MCP-протокол с этим сервисом по имени контейнера). Этап 9 (сквозной E2E с реальными данными) заблокирован внешней причиной — провижинингом БД в vera_rag_service, не в этом сервисе. Перед реальным публичным запуском — см. чеклист выше, начиная с P0.