如何实现一个 MCP 服务器？有哪些最佳实践？

实现一个 MCP 服务器需要遵循以下步骤和最佳实践：

步骤 1：选择编程语言和 SDK

• MCP 支持多种编程语言：Python、TypeScript/JavaScript、Go 等
• 选择官方提供的 SDK 或社区维护的实现
• Python 示例：使用 mcp 包

步骤 2：定义服务器配置

python
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, Resource

server = Server("my-mcp-server")

步骤 3：注册工具

• 定义工具的名称、描述和参数
• 实现工具的执行逻辑
• 返回结构化的结果

python
@server.tool(
    name="calculate",
    description="执行数学计算"
)
async def calculate(expression: str) -> str:
    try:
        result = eval(expression)
        return f"结果: {result}"
    except Exception as e:
        return f"错误: {str(e)}"

步骤 4：注册资源（可选）

• 定义可访问的资源
• 实现资源的读取和写入逻辑

python
@server.resource(
    uri="file:///data/config.json",
    name="配置文件",
    description="应用配置数据"
)
async def get_config() -> str:
    return '{"key": "value"}'

步骤 5：启动服务器

python
import asyncio

async def main():
    await server.run()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

最佳实践：

1. 错误处理

   • 捕获所有异常并返回友好的错误消息
   • 使用标准的错误码和消息格式
   • 记录详细的错误日志

2. 性能优化

   • 使用异步 I/O 操作
   • 实现缓存机制减少重复计算
   • 设置合理的超时时间

3. 安全性

   • 实现输入验证和清理
   • 限制资源访问权限
   • 使用 HTTPS 加密通信

4. 文档和测试

   • 为每个工具编写清晰的描述
   • 提供使用示例
   • 编写单元测试和集成测试

5. 监控和日志

   • 记录所有请求和响应
   • 监控服务器性能指标
   • 实现健康检查端点

部署考虑：

• 使用容器化部署（Docker）
• 配置负载均衡
• 实现自动重启机制
• 设置资源限制

通过遵循这些步骤和最佳实践，可以构建一个稳定、高效、安全的 MCP 服务器。