Model Context Protocol（MCP）工具/上下文协议指南 · Dylan AI Agent Nexus

Standardize Tooling, Context and Streams for AI Applications

定位与价值

MCP 是一种面向 AI 应用的通用协议，规范了“客户端（App/IDE/Agent 平台）”与“服务端（工具/资源提供者）”之间的交互：如何发现可用工具、如何安全调用、如何获取外部资源与上下文，并以统一的事件/流式机制返回结果。采用 MCP 有助于我们将本地工具、企业系统与智能体无缝编排，并保持安全、可审计与可扩展。

核心概念

Client：发起请求的应用侧（本平台、IDE 插件、对话前端）。
Server：提供能力的服务侧（文件系统、网页检索、数据库、企业 API、脚本运行器等）。
Transport：常见为 WebSocket 或标准输入输出（stdio），承载 JSON-RPC 2.0 消息。
Capabilities：服务端在握手阶段声明的能力集，如工具目录、资源目录、提示模板、采样与流式等。
Tools：可调用的函数/动作，通常带有 JSON Schema 描述输入/输出。
Resources：可读取的上下文资源（文件、网页、知识库切片、配置项等）。
Prompts：可复用的提示模板目录，以规范化快速复用。
Streaming：长任务或生成式输出通过事件流持续推送增量结果。

连接与握手（简述）

握手：客户端发起 initialize，服务端返回自身名称、版本、支持的能力与会话 ID。
能力发现：客户端调用 list_tools、list_resources、list_prompts 获取可用目录。
会话：会话内维持状态（如授权、上下文缓存、速率限制窗口）。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "initialize",
  "params": {"client": {"name": "dylanai", "version": "1.0"}}
}

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "server": {"name": "mcp-fs", "version": "0.4.0"},
    "capabilities": {"tools": true, "resources": true, "prompts": true, "streaming": true},
    "sessionId": "abc-123"
  }
}

能力目录与工具调用

客户端通常先拉取目录，再按需调用工具；对于可流式的任务，客户端订阅并拼接增量事件。

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "method": "list_tools"
}

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 3,
  "method": "call_tool",
  "params": {
    "name": "web.search",
    "arguments": {"q": "数据主权 本地化 部署 价值", "top_k": 5},
    "stream": true
  }
}

服务端可能通过 result 一次性返回或以 notification 事件流返回增量片段，末尾发送完成标记。

资源与提示模板

list_resources：返回可读取的资源列表（路径、类型、权限）。
read_resource：按标识读取具体内容，支持分页/片段化以控制体量。
list_prompts：返回标准化提示模板，包含占位符与默认值。
render_prompt：根据入参渲染 Prompt，供后续模型调用复用。

安全与合规设计

最小权限：Server 仅暴露必要工具/资源；Client 侧建立调用白名单与参数校验。
沙箱与隔离：高风险工具（执行命令、外网访问）应在受控沙箱与私网边界内运行。
审计与配额：记录请求 ID、调用方、耗时、I/O 规模；限流与配额避免滥用。
机密管理：敏感凭据通过外部密钥管理；严禁在资源目录中明文暴露。

与本平台的集成建议

作为 Client：本平台可作为 MCP 客户端，统一接入企业内部 MCP Server（文件、数据库、搜索、工单系统等）。
作为 Server：也可把平台内功能（知识检索、文档生成、工作流编排）以 MCP 工具对外暴露，便于 IDE/自动化平台复用。
多模型协作：与 LLM/向量检索/OCR/ASR 等服务通过 MCP 工具化连接，形成端到端链路。

最佳实践

清晰的工具契约：为每个工具提供 JSON Schema 与错误语义；版本化变更。
幂等性与重试：对写操作提供请求幂等键；客户端采用指数退避与抖动。
可观测：统一日志、指标与追踪 ID；对流式事件进行分段标记。
数据最小化：仅在必要时读取资源，避免无关上下文进入模型提示。

故障排查（思路）

连接失败：确认传输层（WS/stdio）配置、端口与防火墙；核对 JSON-RPC 版本与握手流程。
目录为空：检查 Server 能力声明与权限配置，确认工具/资源已启用。
流式异常：客户端正确处理增量事件与结束标记；注意超时与断线重连。
权限被拒：检查白名单、令牌与沙箱策略；最小权限原则下逐项放通。