모형 Context 의정서 (MCP) 서버 Cheat 장

제품정보

Model Context Protocol (MCP)는 범용이며, 외부 데이터 소스 및 도구로 AI 시스템을 연결하는 개방형 표준입니다. MCP 서버는 AI 모형 (클라이언트)와 외부 세계 사이 교량으로 행동하고, AI 조수가 접근하고 invoke 기능, 검색 정보 및 표준화한 방법에 있는 각종 서비스로 상호 작용합니다.

MCP apart 설정은 단일 통합 프로토콜과 파편 통합을 대체 할 수있는 능력입니다. MCP의 앞에, 각 AI 모형 공급자는 공구 사용과 기능 호출을 위한 그들의 자신의 독점적인 방법이 있었습니다, 각 모형을 위한 다른 통합 접근법을 실행하기 위하여 필요한 개발자를 창조하는 복잡한 생태계를 창조하. MCP는 다양한 AI 모델과 서비스를 통해 작동하는 표준화 된 인터페이스를 제공하여 AI 응용 프로그램의 개발 및 배포를 크게 단순화합니다.

MCP 서버는 AI 인프라 스택의 중요한 구성 요소로 출범했으며, 조직이 AI 모델과 도구, 데이터 소스 및 서비스에 대한 보안, 확장성 및 표준화 된 연결을 구축 할 수 있습니다. 클라우드 플랫폼 또는 온-프레미스에 배포하는 여부, MCP 서버는 이러한 상호 작용을 유지하면서 외부 세계와 안전하고 효율적으로 상호 작용할 수 있습니다.

핵심 개념

모형 Context 의정서 (MCP)

MCP는 AI 모델이 외부 도구 및 서비스에 어떻게 상호 작용하는지를 정의하는 표준화 된 프로토콜입니다. 데이터 소스와 기능을 갖춘 AI 시스템을 연결하는 범용 인터페이스를 제공합니다.

MCP 서버

MCP 서버는 모형 Context 의정서를 실행하고 AI 모형 (클라이언트)와 외부 공구 또는 서비스 사이 교량으로 작동합니다. AI 모델에서 요청을 처리하고 적절한 기능을 실행하고 결과를 반환합니다.

MCP 클라이언트

MCP 클라이언트는 MCP 서버와 통신하는 어떤 AI 모형 또는 신청든지 외부 공구 및 서비스를 접근하기 위하여 입니다. 클라이언트는 서버에 요청을 보내고 MCP 명세에 따라 응답을 받으십시오.

회사 소개

도구는 MCP 서버가 AI 모델에 사용할 수있는 기능 또는 서비스입니다. 이러한 데이터 검색 기능, 컴퓨팅 도구, API 통합, 또는 AI 모델의 기능을 확장하는 다른 기능을 포함 할 수 있습니다.

설치 및 설치

AWS Serverless MCP 서버

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기본 Node.js MCP 서버

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파이썬 MCP 계정 관리

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Docker 배포

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Tool 구현

기초 공구 구조

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공구 Manifest

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인증과 고급 도구

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인증 및 보안

사이트맵 키 인증

카지노사이트 ο 회원 관리

사이트맵 인증현황

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비율 제한

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고급 MCP Server 기능

툴 디스커버리

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스트리밍 응답

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로깅 및 모니터링

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오류 처리

오프화이트 카지노사이트

클라우드 배포

AWS Lambda 배포

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Azure 기능 배포

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Kubernetes 배포

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AI Models와 통합

OpenAI 통합

```javascript // Client-side integration with OpenAI const \\{ OpenAI \\} = require('openai');

const openai = new OpenAI(\\{ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY \\});

async function callOpenAIWithMCP(prompt, mcpServerUrl, mcpApiKey) \\{ const response = await openai.chat.completions.create(\\{ model: 'gpt-4', messages: [\\{ role: 'user', content: prompt \\}], tools: [ \\{ type: 'function', function: \\{ name: 'mcp_server', description: 'Call the MCP server to access external tools and data', parameters: \\{ type: 'object', properties: \\{ tool: \\{ type: 'string', description: 'The name of the tool to call' \\}, parameters: \\{ type: 'object', description: 'Parameters for the tool' \\} \\}, required: ['tool'] \\} \\} \\} ], tool_choice: 'auto' \\});

// Check if the model wants to call a tool const message = response.choices[0].message;

if (message.tool_calls && message.tool_calls.length > 0) \\{ const toolCall = message.tool_calls[0];

if (toolCall.function.name === 'mcp_server') \\\\{
  const \\\\{ tool, parameters \\\\} = JSON.parse(toolCall.function.arguments);

  // Call MCP server
  const mcpResponse = await fetch(mcpServerUrl, \\\\{
    method: 'POST',
    headers: \\\\{
      'Content-Type': 'application/json',
      'X-API-Key': mcpApiKey
    \\\\},
    body: JSON.stringify(\\\\{ tool, parameters \\\\})
  \\\\});

  const mcpResult = await mcpResponse.json();

  // Continue the conversation with the tool result
  const finalResponse = await openai.chat.completions.create(\\\\{
    model: 'gpt-4',
    messages: [
      \\\\{ role: 'user', content: prompt \\\\},
      message,
      \\\\{
        role: 'tool',
        tool_call_id: toolCall.id,
        content: JSON.stringify(mcpResult)
      \\\\}
    ]
  \\\\});

  return finalResponse.choices[0].message.content;
\\\\}

\\}

return message.content; \\} ```의 경우

Anthropic 통합

```javascript // Client-side integration with Anthropic const \\{ Anthropic \\} = require('@anthropic-ai/sdk');

const anthropic = new Anthropic(\\{ apiKey: process.env.ANTHROPIC_API_KEY \\});

async function callAnthropicWithMCP(prompt, mcpServerUrl, mcpApiKey) \\{ const response = await anthropic.messages.create(\\{ model: 'claude-3-opus-20240229', messages: [\\{ role: 'user', content: prompt \\}], tools: [ \\{ name: 'mcp_server', description: 'Call the MCP server to access external tools and data', input_schema: \\{ type: 'object', properties: \\{ tool: \\{ type: 'string', description: 'The name of the tool to call' \\}, parameters: \\{ type: 'object', description: 'Parameters for the tool' \\} \\}, required: ['tool'] \\} \\} ] \\});

// Check if the model wants to call a tool const message = response.content[0];

if (message.type === 'tool_use' && message.name === 'mcp_server') \\{ const \\{ tool, parameters \\} = message.input;

// Call MCP server
const mcpResponse = await fetch(mcpServerUrl, \\\\{
  method: 'POST',
  headers: \\\\{
    'Content-Type': 'application/json',
    'X-API-Key': mcpApiKey
  \\\\},
  body: JSON.stringify(\\\\{ tool, parameters \\\\})
\\\\});

const mcpResult = await mcpResponse.json();

// Continue the conversation with the tool result
const finalResponse = await anthropic.messages.create(\\\\{
  model: 'claude-3-opus-20240229',
  messages: [
    \\\\{ role: 'user', content: prompt \\\\},
    \\\\{
      role: 'assistant',
      content: [message]
    \\\\},
    \\\\{
      role: 'tool',
      name: 'mcp_server',
      content: JSON.stringify(mcpResult)
    \\\\}
  ]
\\\\});

return finalResponse.content[0].text;

\\}

return message.text; \\} ```에 대하여

최고의 연습

보안 모범 사례

** 인증**: 항상 MCP 서버에 적합한 인증을 구현
Authorization: 도구에 대한 미세 곡물 액세스 제어 구현
** 입력 유효성**: 주사 공격을 방지하기 위해 모든 입력 매개 변수를 검증
Rate Limiting: 학대를 방지하기 위해 제한된 비율 구현
** Secrets 관리 **: API 키와 비밀을 저장하고 액세스하는 안전한 방법 사용
HTTPS: 항상 생산 배포를 위해 HTTPS를 사용
** 소수 권한**: 도구 구현을위한 최소한의 권한의 원리를 따르십시오.

성능 최적화

Caching: 자주 사용되는 도구 결과에 대한 캐싱 구현
** 연결 풀 **: 데이터베이스 및 API 연결을 위한 연결 풀링
Asynchronous Processing: I/O-bound 운영을 위한 async/await 사용
Horizontal Scaling: 수평 스케일링에 대한 설계 증가된 부하
시간 처리: 외부 API 호출에 적합한 타임아웃 처리
** 리소스 제한 ** : 컨테이너에 적합한 CPU 및 메모리 제한 설정

신뢰성

Error Handling: 종합적인 오류 처리 및 보고 구현
Retries: 일시적인 실패를 위한 재량 논리 추가
Circuit Breakers: 외부 의존성을 위한 회로 차단기 구현
** 건강 검사 **: 모니터링을 위한 건강 체크 엔드포인트 추가
Logging: 문제 해결을 위한 구조화된 로깅 구현
Monitoring: 키 미터에 대한 모니터링 및 경고 설정

개발 Workflow

** 배양 제어 **: MCP 서버 코드에 대한 버전 컨트롤 사용
CI/CD: 지속적인 통합 및 배포 파이프라인 구현
Testing: 도구에 대한 단위 및 통합 테스트 쓰기
문: 문서 모든 도구 및 매개 변수
** 코드 리뷰**: 보안 및 품질에 대한 철저한 코드 리뷰
Semantic 버전: API 변경을 위한 semantic versioning 사용

문제 해결

일반적인 문제

인증 실패

** 원인**: API 키, 만료된 토큰, 또는 misconfigured 인증
Solution: 확인 API 키, 토큰 만료를 확인하고 적절한 인증 구성을 보장합니다.

도구 실행 오류

** 원인 **: 잘못된 매개 변수, 외부 API 실패, 또는 도구 구현 버그
Solution: 유효한 모수는, 외부 APIs를 위한 과실 취급을 추가하고, 공구를 완전히 시험합니다

성능 문제

** 원인**: 효율적인 도구 구현, 누락, 또는 리소스 제약
Solution: 도구 코드를 최적화, 캐싱 구현, 적절한 리소스 할당

통합 문제

** 원인**: 잘못된 도구 schemas, 잘못된 매개 변수 유형, 또는 프로토콜 misunderstandings
Solution: 도구 스키마를 검증하고, 매개 변수 유형 일치를 확인하고 MCP 사양을 따르십시오.

이 포괄적 인 MCP Servers 속임수 시트는 모델 Context Protocol 서버를 구축, 배포 및 통합하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 기본 설정에서 고급 배포 패턴으로 이러한 예제와 모범 사례를 사용하여 AI 모델과 외부 도구 및 서비스 간의 강력한 표준화 된 연결을 만들 수 있습니다. 필수