MCP 架构概述

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架构概述

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核心组件

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MCP 主机 (Host)

• Claude Desktop
• IDE 扩展
• 自定义 AI 应用

• 管理与 MCP 客户端的交互
• 提供用户界面和体验
• 处理用户请求和响应

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MCP 客户端 (Client)

• 建立与服务器的连接
• 处理 JSON-RPC 2.0 通信
• 管理认证和安全
• 提供统一的 API 接口

• stdio: 标准输入/输出流
• SSE (Server-Sent Events): 单向流式通信
• HTTP: 传统的 HTTP 请求/响应

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MCP 服务器 (Server)

• 资源提供: 暴露文件、数据库记录、API 数据等
• 工具执行: 提供可调用的函数和操作
• 提示模板: 提供预定义的提示和工作流

• 轻量级和专用性
• 语言无关性
• 标准协议接口

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数据源类型

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本地数据源

• 文件系统: 文档、图片、配置文件
• 本地数据库: SQLite、本地 JSON 文件
• 系统服务: 操作系统 API、本地应用

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远程服务

• 云存储: Google Drive、Dropbox、AWS S3
• 数据库: PostgreSQL、MongoDB、Redis
• Web API: GitHub、Slack、企业内部 API
• 微服务: 内部业务逻辑服务

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通信协议

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JSON-RPC 2.0

• 标准化: 基于广泛采用的协议标准
• 可靠性: 经过实战验证的通信机制
• 互操作性: 跨语言和平台兼容

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传输层选择

python mcp_server.py

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安全模型

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认证机制

• OAuth 2.0: 企业级身份认证
• API 密钥: 简单的服务间认证
• 本地权限: 基于文件系统的访问控制

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授权策略

• 资源级权限: 细粒度的数据访问控制
• 工具级权限: 控制可执行的操作范围
• 用户上下文: 基于用户身份的权限管理

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数据保护

• 传输加密: TLS/HTTPS 加密通信
• 数据隔离: 多租户环境下的数据分离
• 审计日志: 完整的操作记录和追踪

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扩展性设计

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水平扩展

• 服务器集群: 多个 MCP 服务器实例
• 负载均衡: 请求分发和故障转移
• 数据分片: 大规模数据的分布式存储

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垂直扩展

• 资源优化: 内存和 CPU 使用效率
• 缓存策略: 减少重复数据访问
• 连接池: 复用数据库和 API 连接

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插件化架构

• 中间件支持: 可插拔的功能扩展
• 自定义协议: 特殊需求的协议适配
• 第三方集成: 易于集成现有系统

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开发模式

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服务器开发者

# 示例：文件系统服务器
@server.resource("file/{path}")
async def get_file(path: str):
    return await read_file(path)

@server.tool("search_files")
async def search_files(pattern: str):
    return await find_files(pattern)

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客户端开发者

// 示例：客户端集成
const client = new McpClient();
await client.connect('file-server');

const files = await client.callTool('search_files', {
  pattern: '*.py'
});

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最终用户

• 在 Claude Desktop 中配置服务器
• 通过 @ 引用访问资源
• 使用自然语言调用工具

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性能考虑

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连接管理

• 连接复用: 避免频繁建立连接
• 心跳检测: 保持连接活跃状态
• 优雅关闭: 正确处理连接断开

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数据传输

• 批量操作: 减少网络往返次数
• 压缩传输: 降低带宽使用
• 增量更新: 只传输变化的数据

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资源优化

• 懒加载: 按需加载资源
• 并发控制: 合理管理并发请求
• 资源池: 复用昂贵的资源对象

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监控和调试

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日志记录

• 结构化日志: JSON 格式的日志输出
• 日志级别: 不同级别的日志信息
• 分布式追踪: 跨服务的请求追踪

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性能监控

• 指标收集: 延迟、吞吐量、错误率
• 健康检查: 服务器状态监控
• 告警机制: 异常情况的及时通知

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调试工具

• MCP Inspector: 官方调试工具
• 协议分析: 通信数据包分析
• 模拟测试: 模拟客户端和服务器

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最佳实践

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设计原则

1. 单一职责: 每个服务器专注于特定领域
2. 标准遵循: 严格遵守 MCP 协议规范
3. 错误处理: 优雅处理各种异常情况
4. 文档完整: 提供清晰的 API 文档

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部署建议

1. 容器化: 使用 Docker 简化部署
2. 配置管理: 使用环境变量管理配置
3. 监控集成: 集成现有监控系统
4. 备份策略: 重要数据的备份方案