Modello Context Protocol (MCP) Server Cheat Sheet¶
Panoramica¶
Model Context Protocol (MCP) è uno standard universale e aperto progettato per collegare i sistemi AI con fonti e strumenti di dati esterni. I server MCP agiscono come il ponte tra i modelli AI (clienti) e il mondo esterno, consentendo agli assistenti AI di accedere e richiamare le funzioni, recuperare le informazioni e interagire con i vari servizi in modo standardizzato.
Ciò che distingue MCP è la sua capacità di sostituire le integrazioni frammentate con un unico protocollo unificato. Prima di MCP, ogni fornitore di modelli AI aveva i propri metodi proprietari per l'uso degli strumenti e la chiamata della funzione, creando un ecosistema complesso che richiedeva agli sviluppatori di implementare diversi approcci di integrazione per ogni modello. MCP risolve questo problema fornendo un'interfaccia standardizzata che funziona in diversi modelli e servizi AI, semplificando in modo significativo lo sviluppo e la distribuzione delle applicazioni AI.
I server MCP sono emersi come componente fondamentale nello stack di infrastrutture AI, consentendo alle organizzazioni di costruire connessioni sicure, scalabili e standardizzate tra i loro modelli AI e gli strumenti, le fonti di dati e i servizi di cui hanno bisogno per accedere. I server MCP consentono ai sistemi AI di interagire in modo sicuro ed efficiente con il mondo esterno mantenendo il controllo su queste interazioni.
Core Concepts¶
Modello Context Protocol (MCP)¶
MCP è il protocollo standardizzato che definisce come i modelli AI interagiscono con strumenti e servizi esterni. Fornisce un'interfaccia universale per collegare i sistemi AI con sorgenti e funzioni di dati.
MCP Server¶
Un server MCP implementa il Model Context Protocol e funge da ponte tra i modelli AI (clienti) e gli strumenti o servizi esterni. Gestisce richieste da modelli AI, esegue le funzioni appropriate e restituisce i risultati.
MCP Client¶
Un client MCP è qualsiasi modello o applicazione AI che comunica con un server MCP per accedere a strumenti e servizi esterni. I client inviano richieste al server e ricevono risposte in base alle specifiche MCP.
Tools¶
Gli strumenti sono funzioni o servizi che un server MCP mette a disposizione dei modelli AI. Questi possono includere funzioni di recupero dati, strumenti computazionali, integrazioni API, o qualsiasi altra capacità che estende la funzionalità del modello AI.
Context¶
Context si riferisce alle informazioni e alle funzionalità disponibili per un modello AI attraverso il server MCP. Questo include gli strumenti che il modello può accedere, i dati che può recuperare, e le operazioni che può eseguire.
Installazione e configurazione¶
AWS Server MCP senza server¶
Traduzione:
Server di base Node.js MCP¶
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Python MCP Server¶
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Docker Deployment¶
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Attuazione degli strumenti¶
Struttura dello strumento di base¶
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Tool Manifest¶
Traduzione:
Strumento avanzato con autenticazione¶
Traduzione:
Autenticazione e sicurezza¶
API Autenticazione chiave¶
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JWT # Autenticazione¶
Traduzione:
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Rate Limiting¶
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Caratteristiche avanzate del server MCP
Tool Discovery¶
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Streaming Responses¶
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Registrazione e monitoraggio¶
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Gestione degli errori¶
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Cloud Deployment¶
AWS Lambda Deployment¶
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Azure Functions Deployment¶
Traduzione: Traduzione:
Kubernetes Deployment¶
Traduzione:
Integrazione con i modelli AI¶
OpenAI Integrazione¶
Traduzione:
Integrazione antropica¶
Traduzione:
Migliori Pratiche¶
Migliori pratiche di sicurezza¶
- Authentication: implementare sempre l'autenticazione corretta per i server MCP
- Autorizzazione: Controllo dell'accesso a grana fine per strumenti
- ** Convalida dell'ingresso**: convalidare tutti i parametri di input per prevenire attacchi di iniezione
- ** Limitare il rischio**: Limitare il tasso di implementazione per evitare abusi
- Si'. Utilizzare metodi sicuri per memorizzare e accedere a chiavi e segreti API
- HTTPS: Utilizzare sempre HTTPS per le implementazioni di produzione
- Minimal Permissions Seguire il principio di minimo privilegio per le implementazioni degli strumenti
Ottimizzazione delle prestazioni¶
- Caching: Caching di implementazione per i risultati di utensili usati frequentemente
- Connection Pooling. Utilizzare la connessione pooling per le connessioni database e API
- ** Elaborazione asincrona ** Utilizzare asinc/aspetta per operazioni I/O
- ** Scaling orizzontale**: Design per scaling orizzontale per gestire il carico aumentato
- ** Timeout Handling**: implementare un corretto timeout di gestione per le chiamate API esterne
- Resource Limits: Impostare i limiti di CPU e memoria appropriati per i contenitori
Affidabilità¶
- Error Handling: Implementa la gestione completa degli errori e la segnalazione
- Retries: Aggiungi logica di retry per fallimenti transitori
- Circuit Breakers: Interruttori per circuiti di implementazione per dipendenze esterne
- Ehi! Aggiungi i endpoint del controllo sanitario per il monitoraggio
- Logging: Registrazione strutturata per la risoluzione dei problemi
- Si'. Impostare il monitoraggio e l'avviso per le metriche chiave
Development Workflow¶
- Version Control Utilizzare il controllo della versione per il codice server MCP
- CI/CD: implementazione di sistemi di integrazione e distribuzione continui
- Testing: Test di unità di scrittura e integrazione per strumenti
- Documentazione: Documentare tutti gli strumenti e i loro parametri
- Code Recensioni: Condurre valutazioni di codice approfondite per la sicurezza e la qualità Traduzione: Utilizzare la versione semantica per le modifiche API
Risoluzione dei problemi¶
Questioni comuni¶
Authentication Falls¶
- Cause: I tasti API non corretti, i token scaduti o l'autenticazione non configurata
- Si'. Le chiavi API, controlla la scadenza dei token e assicura una corretta configurazione di autenticazione
Errori di esecuzione degli strumenti¶
- Cause: parametri non validi, errori API esterni o bug nell'implementazione degli strumenti
- Solution: convalidare i parametri, aggiungere la gestione degli errori per le API esterne e gli strumenti di prova accuratamente
Emissione delle prestazioni¶
- Cause: implementazioni degli strumenti inefficienti, scarto mancante, o vincoli di risorse
- Solution: Ottimizzare il codice degli strumenti, implementare la cache e assegnare risorse appropriate
Problemi di integrazione¶
- Cause: schemi di strumenti non corretti, tipi di parametri errati o malintesi del protocollo
- Solution: Verificare gli schemi degli strumenti, garantire la corrispondenza dei tipi di parametri e seguire le specifiche MCP
*Questo foglio completo di imbroglio dei server MCP fornisce tutto il necessario per costruire, distribuire e integrare i server di protocollo del modello. Dalla configurazione di base ai modelli di distribuzione avanzati, utilizzare questi esempi e le migliori pratiche per creare connessioni potenti e standardizzate tra i modelli AI e gli strumenti e i servizi esterni. *