Model Context Protocol (MCP)

Mikä on Model Context Protocol?

Model Context Protocol eli MCP on avoin ja standardoitu protokolla. Sen avulla voit luoda rakenteista ja luotettavaa viestintää asiakasohjelmistojen ja kielimallipalvelimien (LLM) välillä. Toisin kuin tavalliset rajapinnat, MCP tarjoaa johdonmukaisen tavan vaihtaa kontekstia, työkaluja ja resursseja. Näin voit yhdistää tekoälyjärjestelmiä eri toimittajilta ilman yhteensopivuusongelmia. MCP määrittelee, miten paketoida ja lähettää paitsi kehotteet, myös lisätietoa kuten metatietoja, työkalujen kuvauksia ja resurssilinkkejä. Tämä tekee viestinnästä ennakoitavaa ja helposti laajennettavaa, kun tarvitset uusia ominaisuuksia.

Näin MCP liittyy Python-palvelinkehitykseen

Kun käytät MCP:tä Python-palvelinprojekteissa, vältät sekavuuden, jota syntyy räätälöityjen tai uniikkien rajapintojen kanssa. MCP-yhteensopivat palvelimet osaavat lukea ja käsitellä näitä rakenteisia pyyntöjä. Tämä lähestymistapa säästää aikaa integraatiossa ja tekee koodistasi helpommin ylläpidettävää. Voit rakentaa tekoälysovelluksia nopeasti, skaalata niitä ja työskennellä minkä tahansa MCP:tä tukevan asiakasohjelmiston kanssa, riippumatta siitä, minkä toimittajan tekoälyä käytät. MCP:n selkeä tapa määritellä konteksti, resurssit ja työkalut tarkoittaa vähemmän käännöskoodia ja rakentamista uudelleenkäytettävien komponenttien pohjalle.

Ydinarvot ja arkkitehtuuri

MCP:n pääosat ovat:

• Palvelimet: Järjestelmät, jotka ajavat MCP-päätepisteitä. Ne vastaanottavat kontekstitietoja, työkalupyyntöjä ja resurssikutsuja asiakkailta.
• Resurssit ja työkalut: Moduulimaisia ominaisuuksia, kuten laskimia tai hakukoneita, joita palvelin tarjoaa MCP:n kautta. Asiakkaat ja LLM:t voivat käyttää niitä tarpeen mukaan.
• Konteksti ja kehotteet: MCP mahdollistaa yksityiskohtaisen kontekstin, mukaan lukien käyttäjäohjeet, keskusteluhistorian ja lisätiedot. Tämä tukee tarkempia ja yksilöllisempiä mallivastauksia.
• Laajennettavuus: MCP:tä voi laajentaa lisäämällä omia työkaluja, resursseja tai tapoja jäsentää kontekstia. Näin on helppo tukea uusia AI-työnkulkuja tarpeiden muuttuessa.

Kun rakennat MCP:n skeemapohjaisella lähestymistavalla, valmistelet Python-projektisi tuleviin muutoksiin. MCP-yhteensopivat palvelimet toimivat sujuvasti uusien LLM-mallien ja AI-työkalujen kanssa niiden ilmestyessä. Protokolla auttaa keskittymään rakenteeseen, muokattavuuteen ja varmistamaan, että kaikki tekoälyjärjestelmäsi toimivat yhdessä.

Python-kirjastot MCP-palvelimen perustaksi

Model Context Protocol (MCP) -palvelimen rakentaminen Pythonilla onnistuu parhaiten tietyillä kirjastoilla, jotka tukevat protokollaa, käsittelevät pyynnöt sujuvasti ja skaalaavat hyvin käyttäjämäärän tai tehtävien kasvaessa.

MCP Python SDK

MCP Python SDK on tärkein työkalu MCP-sääntöjen mukaisten palvelimien tekemiseen. Tämä työkalupaketti tarjoaa ominaisuuksia datan tarkistamiseen (skeemavalidaatio), kontekstinhallintaan ja protokollan toiminnan käsittelyyn. Sen avulla voit määritellä resursseja ja ottaa työkaluja käyttöön nopeasti. SDK varmistaa, että palvelimesi vastaa viimeisimpiä MCP-standardeja. Koska se hoitaa suurimman osan protokollalogiikasta puolestasi, sinun ei tarvitse kirjoittaa paljon räätälöityä koodia tai päivittää palvelinta protokollan muuttuessa.

Keskeiset web-kehykset: FastAPI ja Flask

FastAPI

FastAPI on nykyaikainen ja nopea web-kehys, joka sopii hyvin MCP-palvelimille. Se tukee asynkronista ohjelmointia, mikä tarkoittaa, että palvelimesi voi käsitellä useita pyyntöjä samanaikaisesti ilman jumittumista. FastAPI luo OpenAPI-dokumentaation automaattisesti ja tarkistaa datan pydanticin avulla. ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) -arkkitehtuurin ja ei-estävän suorittamisen ansiosta FastAPI pystyy palvelemaan paljon samanaikaisia pyyntöjä. Siksi se on vahva valinta tekoälysovelluksille tai sovelluksille, joissa pitää hallita paljon kontekstia kerralla.

Flask

Flask on toinen suosittu web-kehys. Sitä valitaan usein sen yksinkertaisuuden ja helppokäyttöisyyden vuoksi. Oletuksena Flask käsittelee yhden pyynnön kerrallaan, mikä sopii yksinkertaisiin sovelluksiin tai tilanteisiin, joissa tehtävien ei tarvitse pyöriä samanaikaisesti. Jos haluat Flaskin käsittelevän useampia tehtäviä yhtä aikaa, voit lisätä siihen lisäkirjastoja. Flask on hyvä vaihtoehto, kun haluat rakentaa nopeasti prototyypin tai palvelimen, jonka ei tarvitse palvella suurta käyttäjämäärää yhtä aikaa.

Asynkroninen samanaikaisuus: asyncio ja trio

asyncio

asyncio sisältyy Pythonin mukana ja mahdollistaa asynkronisen koodin kirjoittamisen. Sen avulla voit käyttää async- ja await-komentoja, jolloin palvelimesi voi vastata moniin pyyntöihin ja tehdä taustatöitä odottamatta yhden tehtävän valmistumista ennen seuraavaa. Jos käytät FastAPI:ta tai rakennat oman ASGI-sovelluksen, asyncio auttaa hallitsemaan useita töitä samanaikaisesti, kuten taustatehtäviä tai ulkopuolisia kutsuja, ilman erillisiä säikeitä.

trio

trio on toinen kirjasto asynkroniseen ohjelmointiin, mutta siinä on lisäominaisuuksia. Se käyttää rakenteellista samanaikaisuutta, mikä helpottaa tehtäväryhmien hallintaa ja turvallista perumista. trio parantaa virheenkäsittelyä ja helpottaa monimutkaisten asynkronisten töiden hallintaa. Kehittäjät valitsevat trion MCP-palvelimiin, joissa tarvitaan tarkkaa hallintaa useiden rinnakkaisten tehtävien välillä.

Perusta skaalautuville MCP-palvelimille

Kun yhdistät MCP Python SDK:n FastAPI:n (tai Flaskin) ja lisäät joko asynkronisen asyncio- tai trio-kirjaston, saat vahvan pohjan MCP-palvelimellesi. Tämä yhdistelmä tukee järjestelmällistä viestintää ja valmistaa palvelimesi kehittyneempiin ominaisuuksiin, uusiin yhteyksiin ja laajempaan käyttöön.

Edistyneet kirjastot & työkalut palvelimen toiminnallisuuden laajentamiseen

Datan serialisointi ja validointi

Protokollapohjaisen palvelimen luotettavuus perustuu tarkkaan datan validointiin. Voit käyttää pydanticia, joka lukee Pythonin tyyppimäärittelyt ja tarkistaa sekä jäsentää datan ajonaikana. Tämä työkalu vaatii hyvin vähän laskentatehoa ja sopii tiukkojen viestimuotojen tekemiseen MCP-viesteille ja työkalujen syötteille. Pydantic käyttää nykyaikaisia jäsennystapoja, ja vertailut osoittavat sen validoivan tyypilliset tietomallit alle millisekunnissa. Näin havaitset virheelliset tietotyypit ja estät sääntöjen vastaiset pyynnöt.
marshmallow on toinen työkalu datan siirtämiseen järjestelmän sisään ja ulos. Se tukee räätälöityjä tietokenttiä, järjestelee monimutkaista dataa sisäkkäisiin rakenteisiin ja mahdollistaa lisätoimet ennen ja jälkeen käsittelyn. Tästä on hyötyä, kun haluat muuntaa tai puhdistaa tietoa MCP-palvelimelle saapuessaan.

Reaaliaikainen viestintä: Websocketit ja SSE

Monet vuorovaikutteiset tekoälyjärjestelmät tarvitsevat reaaliaikaisia päivityksiä. websocketeilla palvelimesi ja asiakkaat voivat lähettää viestejä molempiin suuntiin yhdellä TCP-yhteydellä. Tällä tavoin voit suoratoistaa vastauksia, lähettää live-päivityksiä työkaluista tai työskennellä yhdessä mallitehtävissä muiden kanssa. Testit ja tutkimukset osoittavat, että websocket-yhteyksissä viive pysyy yleensä alle 50 millisekunnissa, mikä on huomattavasti nopeampaa kuin long-polling- tai tavalliset HTTP-pyynnöt jatkuvaan viestintään.

Jos tarvitset vain palvelimelta asiakkaalle suuntautuvia päivityksiä, Server-Sent Events (SSE) auttaa. SSE käyttää yksinkertaisia HTTP-yhteyksiä, joita useimmat selaimet tukevat. Se sopii hyvin yksisuuntaisten viestien, kuten ilmoitusten tai päivitysten, lähettämiseen ja pitää palvelinresurssien kulutuksen pienenä silloin, kun kaksisuuntaista viestintää ei tarvita.

Tietoturva ja tunnistautuminen

Mallikontekstien ja käyttäjätietojen turvaamiseksi tarvitset vahvan tunnistautumisen. Authlib auttaa toteuttamaan OAuth2:n ja OpenID Connectin. Nämä ovat yleisiä tapoja mahdollistaa turvallinen kirjautuminen ja hallita tunnisteita, jotka määrittävät pääsyoikeudet. Authlib noudattaa tunnettuja standardeja ja helpottaa yhteyksiä erilaisiin identiteetin tarjoajiin, samalla vähentäen tietoturva-aukkoja.

Istunnoista huolehtimiseen PyJWT mahdollistaa JSON Web Token -tunnisteiden käytön. Nämä tunnisteet ovat kryptografisesti allekirjoitettuja, joten voit nopeasti tarkistaa käyttäjän identiteetin ja oikeudet ilman jatkuvaa kannan kyselyä. PyJWT tukee kehittyneitä allekirjoitusmenetelmiä kuten RS256 ja HS512, täyttäen alan tiukimmatkin tietoturvavaatimukset tutkimusten ja suositusten mukaisesti.

Kun käytät pydanticia, marshmallow’ta, websocketteja, SSE:tä, Authlibia ja PyJWT:tä MCP-palvelimessasi, rakennat vahvan datan tarkistuksen, nopeat reaaliaikaiset yhteydet ja tiukan tunnistautumisen. Jokainen kirjasto hoitaa oman erityistehtävänsä, mikä tekee palvelimestasi modulaarisen, helposti ylläpidettävän ja valmiin tuotantoon.

Integraatiostrategiat MCP-palvelimille

Tehokas integraatio auttaa MCP-palvelimia vuorovaikuttamaan ulkoisten palveluiden kanssa, hallitsemaan tietoa ja ottamaan palvelun luotettavasti käyttöön. Tässä esittelemme tarkkoja strategioita, selkeitä ohjeita ja käytännön esimerkkejä jokaisen keskeisen kirjaston käytöstä modernissa Python-pohjaisessa MCP-palvelimessa.

Yhteys ulkoisiin rajapintoihin

MCP-palvelimet tarvitsevat usein tietoa kolmannen osapuolen lähteistä mallikontekstin parantamiseksi. requests-kirjastoa käytetään synkronisiin HTTP-kutsuihin silloin, kun estävät toiminnot eivät haittaa, esimerkiksi palvelimen käynnistyksessä tai hiljaisina aikoina. Jos palvelimen pitää käsitellä monta pyyntöä yhtä aikaa tai välttää estäviä operaatioita, httpx tarjoaa asynkronisia HTTP-ominaisuuksia. HTTPX tukee yhteyspoolia ja HTTP/2:ta, mikä nopeuttaa ja tehostaa tiedonsiirtoa kuormitetuissa palvelimissa (katso HTTPX:n vertailut suorituskyvystä).

Esimerkki:

• Kutsu requests.get() synkronisesti resursseja noutaviin skripteihin tai työkaluihin.
• Käytä await httpx.AsyncClient().get() asynkronisissa FastAPI-päätepisteissä tietojen rinnakkaiseen hakuun.

Tietokantaintegraatio

MCP-palvelimet tallentavat ja hallitsevat usein tietoa pitkäaikaisesti. Relaatiotietokantoihin SQLAlchemy tarjoaa ORM:n (Object Relational Mapper). Tämän avulla voit kirjoittaa Python-koodia tietueiden luontiin, hakuun, päivitykseen ja poistoon, ja se hoitaa monimutkaiset kyselyt sekä tietokantamuutokset. SQLAlchemy:n ORM suojaa raakaa SQL:ää kirjoittamiselta, mikä vähentää virheitä ja helpottaa ylläpitoa (katso SQLAlchemy-dokumentaatio ja ORM:n hyötyjä käsittelevät tutkimukset).

Asynkronisissa sovelluksissa asyncpg mahdollistaa suoran Postgres-yhteyden täysillä asynkronisilla ominaisuuksilla. Tämä kirjasto toimii hyvin tilanteissa, joissa pitää hallita paljon yhtäaikaisia tietokantayhteyksiä, kuten FastAPI-pohjaisissa MCP-palvelimissa. Vertailut osoittavat, että asyncpg voi vähentää viiveitä ja käsitellä enemmän pyyntöjä sekunnissa verrattuna synkronisiin tietokanta-ajureihin.

Esimerkki:

• Käytä SQLAlchemy ORM:ää käyttäjän toimien tai työkalujen käytön tallentamiseen tietokantaan.
• Käytä asyncpg:tä tapahtumapohjaisissa tehtävissä, joissa tarvitaan ei-estävää tietokantaoperaatiota.

Tuotantoon vienti

Kun haluat ajaa MCP-rajapintoja monille käyttäjille, uvicorn toimii hyvin ASGI-palvelimena FastAPI-sovelluksille. Uvicorn käyttää asyncioa monien pyyntöjen käsittelyyn samanaikaisesti. WSGI-kehyksiin (kuten Flask) rakennetuissa palvelimissa gunicorn hallitsee useita työntekijäprosesseja, mikä pitää sovelluksen luotettavana kuormituksen alla. Tieteelliset testit osoittavat, että uvicornin tapahtumasilmukka toimii tehokkaasti I/O-painotteisissa, asynkronisissa työkuormissa. Gunicorn sopii perinteisiin, synkronisiin sovelluksiin hyvin.

Dockerin avulla voit paketoida palvelimen ja kaikki sen riippuvuudet yhdeksi toistettavaksi kuvaksi. Docker helpottaa palvelimen siirtämistä, tukee orkestrointityökaluja kuten Kubernetes sekä mahdollistaa varman jatkuvan integraation ja käyttöönoton (CI/CD). Tutkimukset osoittavat, että Docker vähentää asennusvirheitä ja tukee helppoa skaalausta useille koneille.

Esimerkki:

• Käynnistä FastAPI MCP -palvelin komennolla uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Laita palvelinkoodisi Dockerfileen ja rakenna yhdenmukaiset kuvat kaikkiin ympäristöihin.

Voit yhdistellä requests/httpx rajapintakutsuihin, SQLAlchemy/asyncpg tietovarastointiin, uvicorn/gunicorn palveluntarjoamiseen ja Dockeria käyttöönottoon. Näillä strategioilla MCP-palvelimet liittyvät ulkoisiin järjestelmiin, tallentavat tietoa tehokkaasti ja toimivat luotettavasti tuotantoympäristössä.

Käytännön esimerkki – Yksinkertaisen MCP-palvelimen rakentaminen

Vaihe 1: Asenna tarvittavat paketit

Lisää ensin kaikki tarvittavat kirjastot MCP-palvelinta varten pipillä:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Vaihe 2: Määrittele laskintyökalu ja luo MCP-palvelin

Käytät FastAPI:a HTTP-pyyntöjen käsittelyyn, pydanticia syötteiden tarkistukseen ja rakenteistamiseen sekä MCP Python SDK:ta MCP-protokollan noudattamiseen.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

Selitys:

• FastAPI pystyttää web-sovelluksen ja tarvittavat HTTP-reitit.
• pydantic käyttää AddInput-luokkaa varmistaakseen, että työkalun syötteet ovat oikean tyyppisiä ja rakenteisia.
• MCP SDK:n Tool-koristelu julkaisee add-funktion MCP-resurssina, joka noudattaa protokollaa.
• MCPServer liittää työkalusi FastAPI:in ja luo MCP-yhteensopivat päätepisteet automaattisesti.

Vaihe 3: Käynnistä palvelin

Käynnistä ASGI-palvelin uvicornilla, jolloin MCP-päätepisteet tulevat käyttöön:

uvicorn main:app --reload

Näin se toimii

Kun palvelin vastaanottaa oikein muotoillun MCP-pyynnön add-työkalulle, FastAPI ohjaa sen oikeaan funktioon. pydantic tarkistaa syötteet. MCP SDK huolehtii kaikista protokollan säännöistä. add-työkalu laskee summan ja palauttaa JSON-objektin tuloksen kanssa. Voit lisätä lisää työkaluja luomalla uusia syötemalleja ja funktioita sekä rekisteröimällä ne MCP-palvelimelle.

Tämä esimerkki tarjoaa täyden pohjan yksinkertaiselle, standardien mukaiselle MCP-palvelimelle. Käytät FastAPI:a, pydanticia, MCP Python SDK:ta ja uvicornia. Voit käyttää tätä mallia rakentaaksesi laajempia MCP-palvelimia useammilla työkaluilla ja ominaisuuksilla.