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课程大纲

协议剖析

  • 为什么仅靠函数调用不足以应对复杂的代理生态系统
  • MCP原语:工具、资源、提示及其JSON模式
  • MCP会话的生命周期:初始化、列出工具、调用、返回、关闭
  • 比较MCP与OpenAPI和GraphQL,用于向代理暴露功能

构建Stdio MCP服务器

  • 使用官方SDK搭建TypeScript MCP服务器
  • 使用Zod定义工具模式并生成运行时验证
  • 实现调用内部REST API或数据库的工具处理程序
  • 处理错误、部分结果和长时间运行的工具执行

构建HTTP MCP服务器

  • 从stdio升级到HTTP,用于远程部署和负载均衡
  • 使用承载令牌和mTLS实现身份验证
  • 在HTTP连接中途失败时优雅降级
  • 将HTTP MCP服务器部署在Kong或nginx后,并进行速率限制

客户端集成模式

  • 使用配置文件将MCP服务器注册到Claude Code
  • 将OpenClaude同时连接到多个MCP端点
  • 使用MCP Python SDK编写自定义Python代理客户端
  • 在运行时优雅处理工具可用性变化

资源和提示暴露

  • 暴露只读资源以丰富代理上下文
  • 创建参数化提示模板以指导代理推理
  • 当底层数据变化时动态更新资源
  • 将可变工具与不可变资源分离,以明确安全性

内部工具注册与发现

  • 构建公司范围的MCP注册表,包含元数据和所有权标签
  • 通过DNS-SD或已知端点文件自动发现
  • 对工具进行版本控制,并在不破坏客户端的情况下弃用旧端点
  • 使用自然语言描述工具,以便代理可搜索

企业安全边界

  • 根据代理身份在工具处理程序中实现授权检查
  • 使用网络分段将高风险工具与一般代理访问隔离
  • 使用seccomp和gVisor容器对工具执行进行沙盒化
  • 记录每次工具调用以进行合规性和取证分析

性能与可靠性工程

  • 为每个工具系列设置超时策略:数据库、计算和外部API
  • 当下游服务不健康时实现断路器
  • 缓存工具结果以减少冗余的昂贵计算
  • 将MCP服务器作为sidecar与独立微服务运行

跨代理平台的互操作性

  • 测试MCP服务器与Claude Code和Continue.dev客户端的兼容性
  • 处理平台之间的传输协商差异
  • 为非MCP代理框架编写polyfill适配器
  • 在组织内部构建跨平台工具市场

内部MCP生态系统的演进

  • 收集开发者对工具实用性和准确性的反馈
  • 每季度进行工具审计并清理过时的集成
  • 使用自助式MCP服务器模板为新团队提供支持
  • 为开源MCP规范贡献改进

要求

  • 具备TypeScript或Python编程经验
  • 了解LLM工具调用和函数调用模式
  • 具备基本的网络知识:HTTP、WebSockets和JSON-RPC

受众

  • 为AI代理构建自定义工具的后端开发人员
  • 标准化AI代理访问企业系统的平台工程师
  • 为企业采用设计AI工具生态系统的解决方案架构师
 14 小时

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