
Vývojářská příručka pro MCP servery
Naučte se, jak vytvořit a nasadit server Model Context Protocol (MCP) pro propojení AI modelů s externími nástroji a datovými zdroji. Krok za krokem pro začáteč...
Zjistěte, jak Model Context Protocol (MCP) umožňuje Claudovi a dalším AI asistentům bezpečně pracovat s vašimi lokálními soubory pomocí sandboxovaných, oprávněním řízených operací. Podívejte se na praktické příklady a doporučené postupy pro bezpečnou implementaci.
Model Context Protocol (MCP) poskytuje bezpečný rámec pro aplikace, které potřebují pracovat se souborovým systémem prostřednictvím sandboxovaných operací. Tento průvodce vysvětluje, jak MCP funguje, jeho klíčové vlastnosti a nabízí praktický příklad s použitím MCP Filesystem Serveru.
Model Context Protocol (MCP) je výkonný bezpečnostní rámec navržený pro umožnění kontrolovaných interakcí mezi aplikacemi (například AI asistenty) a externími systémy, zejména souborovými systémy. MCP funguje jako bezpečný most, který nástrojům umožňuje provádět operace, jako je čtení, zápis nebo vyhledávání souborů v sandboxovaném, oprávněním řízeném prostředí.
Protokol je obzvlášť cenný pro vývojáře, kteří chtějí integrovat operace se soubory do aplikací jako VS Code, Claude Desktop nebo jiných vývojářských prostředí při zachování robustních bezpečnostních hranic.
MCP Filesystem Server je implementace v Node.js speciálně navržená pro operace se souborovým systémem v rámci Model Context Protocol. Poskytuje komplexní sadu nástrojů pro bezpečnou práci se soubory a složkami.
Zde je přehled základních funkcí:
Všechny tyto nástroje jsou dostupné prostřednictvím zdroje file://system, který slouží jako rozhraní pro operace se souborovým systémem přes MCP.
Abychom ukázali, jak MCP funguje v praxi, projdeme si reálný příklad použití MCP Filesystem Serveru s Claudem, AI asistentem, při běžných operacích se soubory.
Prvním krokem bylo zjistit, ke kterým složkám má Claude přístup. Použili jsme nástroj list_allowed_directories, který odhalil dvě povolená umístění:
/Users/arshia/Desktop
/Users/arshia/Downloads
To potvrdilo, že Claude může provádět operace pouze v těchto složkách, čímž zůstává zbytek souborového systému chráněn.
Dále jsme použili nástroj list_directory, abychom zjistili, jaké soubory jsou k dispozici. Výsledky ukázaly:
Pro /Users/arshia/Desktop:
Pro /Users/arshia/Downloads:
To odhalilo soubor shrek.txt
ve složce Downloads spolu s dalšími soubory a složkou Visual Studio Code.
Snímek obrazovky zobrazující požadavky a odpovědi list_directory pro složky Desktop a Downloads
Po identifikaci shrek.txt jsme se pokusili přečíst jeho obsah pomocí nástroje read_file. Nejdříve jsme zadali pouze název souboru shrek.txt, v domnění, že nástroj bude hledat ve všech povolených složkách.
Výsledkem byla chyba:
“Access denied – path outside allowed directories: /shrek.txt not in /Users/arshia/Desktop, /Users/arshia/Downloads.”
K chybě došlo, protože MCP z bezpečnostních důvodů vyžaduje úplné cesty k souborům.
Obrázek 2: Snímek obrazovky ukazující neúspěšný pokus o čtení read_file s chybovou hláškou
Po opravě postupu jsme zadali plnou cestu /Users/arshia/Downloads/shrek.txt
do nástroje read_file. Tentokrát operace proběhla úspěšně a vrátila obsah souboru:
Request
{
`path`: `/Users/arshia/Downloads/shrek.txt`
}
Response
Can you see what im writing here? If you do check this out:
⢀⡴⠑⡄⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⣤⣤⣤⣀⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠸⡇⠀⠿⡀⠀⠀⠀⣀⡴⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣦⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠑⢄⣠⠾⠁⣀⣄⡈⠙⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⢀⡀⠁⠀⠀⠈⠙⠛⠂⠈⣿⣿⣿⣿⣿⠿⡿⢿⣆⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⢀⡾⣁⣀⠀⠴⠂⠙⣗⡀⠀⢻⣿⣿⠭⢤⣴⣦⣤⣹⠀⠀⠀⢀⢴⣶⣆
⠀⠀⢀⣾⣿⣿⣿⣷⣮⣽⣾⣿⣥⣴⣿⣿⡿⢂⠔⢚⡿⢿⣿⣦⣴⣾⠁⠸⣼⡿
⠀⢀⡞⠁⠙⠻⠿⠟⠉⠀⠛⢹⣿⣿⣿⣿⣿⣌⢤⣼⣿⣾⣿⡟⠉⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⣾⣷⣶⠇⠀⠀⣤⣄⣀⡀⠈⠻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠉⠈⠉⠀⠀⢦⡈⢻⣿⣿⣿⣶⣶⣶⣶⣤⣽⡹⣿⣿⣿⣿⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠲⣽⡻⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣷⣜⣿⣿⣿⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⣿⣿⣷⣶⣮⣭⣽⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⣀⣀⣈⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⢿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠃⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠹⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡿⠟⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀
⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠉⠛⠻⠿⠿⠿⠿⠛⠉
Shrek
Úspěšná operace potvrdila, že MCP je schopno číst soubory, pokud je zadána správná cesta v rámci povolených složek.
Tento praktický průchod zvýrazňuje několik důležitých aspektů použití MCP:
Na základě našich zkušeností a funkcí MCP Filesystem Serveru doporučujeme tyto osvědčené postupy:
dryRun: true
před aplikací.Model Context Protocol (MCP) a jeho Filesystem Server představují robustní a bezpečný přístup k operacím se souborovým systémem v kontrolovaných prostředích. Náš příklad s Claudem ukazuje praktické využití nástrojů jako list_directory a read_file a zároveň zdůrazňuje význam úplných cest a porozumění oprávněním.
Dodržováním zde uvedených osvědčených postupů můžete MCP efektivně využít pro bezpečnou integraci operací se soubory do vašich aplikací či vývojových workflow.
Pro vývojáře, kteří chtějí MCP implementovat do svých projektů, oficiální dokumentace na GitHubu poskytuje podrobné informace a návody k implementaci.
Model Context Protocol (MCP) je bezpečnostní rámec, který umožňuje kontrolované, sandboxované interakce mezi aplikacemi—například AI asistenty—a souborovými systémy. Umožňuje bezpečné čtení, zápis, vyhledávání a další operace se soubory uvnitř přísně povolených složek.
MCP vynucuje sandboxované operace omezením všech akcí na předem definované složky. Zabraňuje neoprávněnému přístupu, vyžaduje úplné cesty k souborům a podporuje funkce jako pouze pro čtení pro citlivá místa.
Ne, aplikace využívající MCP mohou pracovat pouze se složkami, které byly výslovně povoleny. Pokusy o přístup k souborům mimo tyto složky jsou zablokovány, což zajišťuje silné bezpečnostní hranice.
Hlavní nástroje zahrnují read_file, write_file, edit_file, create_directory, list_directory, move_file, search_files, get_file_info a list_allowed_directories. Všechny operace probíhají prostřednictvím standardizovaného API.
Vždy před operacemi zkontrolujte povolené složky, zadávejte úplné cesty k souborům, při úpravách používejte testovací režim, počítejte s částečnými úspěchy a nastavujte složky s minimálními oprávněními. Tyto postupy pomáhají zajistit bezpečnost a efektivní integraci.
Arshia je inženýr AI pracovních postupů ve FlowHunt. S vzděláním v oboru informatiky a vášní pro umělou inteligenci se specializuje na vytváření efektivních workflow, které integrují AI nástroje do každodenních úkolů a zvyšují tak produktivitu i kreativitu.
Zjistěte, jak AI nástroje FlowHunt využívají MCP pro bezpečné, kontrolované interakce s vašimi lokálními soubory. Vytvářejte vlastní AI workflow bezpečně a efektivně.
Naučte se, jak vytvořit a nasadit server Model Context Protocol (MCP) pro propojení AI modelů s externími nástroji a datovými zdroji. Krok za krokem pro začáteč...
Code Sandbox MCP Server poskytuje bezpečné, kontejnerizované prostředí pro spouštění kódu, což umožňuje AI asistentům a vývojářským nástrojům kód bezpečně spouš...
Model Context Protocol (MCP) je otevřené standardizované rozhraní, které umožňuje velkým jazykovým modelům (LLM) bezpečně a konzistentně přistupovat k externím ...