Model Context Protocol (MCP)

Hva er Model Context Protocol?

Model Context Protocol, eller MCP, er en åpen og standardisert protokoll. Du kan bruke den til å lage strukturert og pålitelig kommunikasjon mellom klientprogramvare og språkmodell-servere (LLM). I motsetning til vanlige API-er gir MCP deg en konsekvent måte å utveksle kontekst, verktøy og ressurser på. Dette betyr at du kan koble AI-systemer fra ulike leverandører uten kompatibilitetsproblemer. MCP definerer hvordan du pakker og sender ikke bare prompt, men også tilleggsinformasjon som metadata, verktøybeskrivelser og ressurslenker. Dette gjør kommunikasjonen forutsigbar og lett å utvide når du trenger nye funksjoner.

Hvordan MCP kobles til Python-serverutvikling

Når du bruker MCP i Python-serverprosjekter, unngår du forvirringen som kommer av å jobbe med egne eller unike grensesnitt. MCP-kompatible servere vet hvordan de skal lese og håndtere disse strukturerte forespørslene. Denne tilnærmingen hjelper deg med å bruke mindre tid på integrasjon og gjør koden enklere å vedlikeholde. Du kan raskt bygge AI-applikasjoner, skalere dem opp, og samarbeide med alle klienter som støtter MCP, uansett hvilket AI-system de bruker. MCPs tydelige måte å definere kontekst, ressurser og verktøy på betyr at du skriver mindre oversettingskode og bygger på et solid fundament av gjenbrukbare komponenter.

Kjerneprinsipper og arkitektur

MCP har flere hoveddeler:

• Servere: Dette er systemene som kjører MCP-endepunkter. De tar imot kontekstdetaljer, verktøyforespørsler og ressurskall fra klienter.
• Ressurser og verktøy: Dette er modulære funksjoner, som kalkulatorer eller søkemotorer, som serveren gjør tilgjengelig via MCP. Klienter og LLM-er kan bruke dem etter behov.
• Kontekst og prompt: MCP lar deg sende detaljert kontekst, inkludert brukerbeskjeder, samtalehistorikk og tilleggsinformasjon. Dette gir mer presise og personlige modellresponser.
• Utvidbarhet: Du kan utvide MCP ved å legge til egne verktøy, ressurser eller måter å strukturere kontekst på. Dette gjør det enkelt å støtte nye AI-arbeidsflyter etter hvert som behovene endrer seg.

Når du bygger med MCPs skjema-baserte tilnærming, rigger du Python-prosjektene dine for fremtidige endringer. MCP-kompatible servere kan fungere sømløst med nye LLM-er og AI-verktøy etter hvert som de kommer. Denne protokollen hjelper deg å fokusere på struktur, tilpasningsevne, og at alle AI-systemene dine kan samarbeide.

Python-biblioteker for MCP-servere

Å bygge en Model Context Protocol (MCP)-server i Python fungerer best når du bruker bestemte biblioteker som støtter protokollen, håndterer forespørsler smidig og skalerer godt med flere brukere eller oppgaver.

MCP Python SDK

MCP Python SDK er hovedverktøyet du trenger for å lage servere som følger MCP-reglene. Dette verktøysettet gir deg funksjoner for å sjekke dataformater (skjemavalidering), håndtere kontekst og styre hvordan protokollen fungerer. Med det kan du definere ressurser og sette opp verktøy raskt. SDK-en hjelper deg med å sikre at serveren din samsvarer med de nyeste MCP-standardene. Siden den tar seg av mesteparten av protokollogikken for deg, bruker du mindre tid på å skrive spesialkode og oppdatere serveren når protokollen endres.

Kjerne web-rammeverk: FastAPI og Flask

FastAPI

FastAPI er et moderne og raskt web-rammeverk som passer godt til MCP-servere. Det støtter asynkron programmering, noe som betyr at serveren din kan håndtere mange forespørsler samtidig uten å stoppe opp. FastAPI lager OpenAPI-dokumentasjon automatisk og sjekker dataene dine med pydantic. Siden det bruker en ASGI-arkitektur (Asynchronous Server Gateway Interface) og unngår blokkerende oppgaver, kan FastAPI håndtere mange samtidige forespørsler. Det gjør det til et sterkt valg for applikasjoner som bruker kunstig intelligens eller må håndtere mye kontekst samtidig.

Flask

Flask er et annet populært web-rammeverk. Mange velger det fordi det er enkelt å bruke. Som standard håndterer Flask én forespørsel av gangen, noe som passer for enkle applikasjoner eller når oppgaver ikke må kjøres samtidig. Hvis du vil at Flask skal håndtere flere oppgaver på én gang, kan du legge til ekstra biblioteker. Flask er et godt alternativ når du vil lage en rask prototype eller serveren ikke må håndtere mange brukere samtidig.

Asynkron samtidighet: asyncio og trio

asyncio

asyncio følger med Python og lar deg skrive asynkron kode. Det gir deg mulighet til å bruke async og await, slik at serveren kan svare på mange forespørsler og utføre bakgrunnsarbeid uten å vente på at én oppgave skal bli ferdig før neste starter. Hvis du bruker FastAPI eller bygger din egen ASGI-applikasjon, hjelper asyncio deg med å håndtere flere jobber samtidig, som å kjøre bakgrunnsoppgaver eller gjøre kall til andre systemer, uten å trenge ekstra tråder.

trio

trio er et annet bibliotek for asynkron programmering, men med noen ekstra funksjoner. Det bruker strukturert samtidighet, som gjør det enklere å organisere og avbryte grupper av oppgaver på en trygg måte. trio forbedrer feilhåndtering og gjør komplisert asynkront arbeid lettere å administrere. Utviklere velger trio for MCP-servere som trenger nøye kontroll over mange oppgaver som kjører samtidig.

Fundament for skalerbare MCP-servere

Når du kombinerer MCP Python SDK med FastAPI (eller Flask) og legger til enten asyncio eller trio, får du et solid oppsett for MCP-serveren din. Denne kombinasjonen støtter organisert kommunikasjon og gjør serveren klar for avanserte funksjoner, nye integrasjoner og skalering.

Avanserte biblioteker og verktøy for utvidet serverfunksjonalitet

Dataserialisering og validering

For å holde protokollbaserte servere pålitelige, trenger du presis datavalidering. Du kan bruke pydantic, som leser Python-typeannotasjoner for å sjekke og tolke data ved kjøring. Dette verktøyet krever lite ekstra prosessering og fungerer godt for å lage strenge meldingsformater for MCP-meldinger og verktøy-input. Pydantic bruker moderne tolkningsmetoder, og tester viser at det kan validere vanlige datamodeller på under ett millisekund. Dette hjelper deg å fange opp feil datatyper og blokkere forespørsler som ikke følger reglene dine.
marshmallow er et annet verktøy for å håndtere hvordan data beveger seg inn og ut av systemet. Det støtter egendefinerte datafelt, organiserer komplekse data i nestede strukturer, og lar deg utføre ekstrasteg før eller etter behandling. Dette er nyttig når du må transformere eller rydde opp data som kommer inn til MCP-serveren.

Sanntidskommunikasjon: Websockets og SSE

Mange interaktive AI-systemer trenger sanntidsoppdateringer. Med websockets kan server og klienter sende meldinger frem og tilbake når som helst via én TCP-tilkobling. Dette lar deg strømme responser, sende liveoppdateringer fra verktøy eller samarbeide om modelleringsoppgaver. Tester og studier viser at websocket-tilkoblinger vanligvis holder forsinkelsen under 50 millisekunder, som er mye raskere enn long-polling eller vanlige HTTP-forespørsler for pågående kommunikasjon.

Hvis du bare trenger å sende oppdateringer fra server til klient, kan Server-Sent Events (SSE) hjelpe. SSE bruker enkle HTTP-tilkoblinger, som de fleste nettlesere støtter. Det fungerer godt for enveisbeskjeder, som varsler eller oppdateringer, og holder serverressursene lave når du ikke trenger toveis kommunikasjon.

Sikkerhet og autentisering

For å holde modellkontekster og brukerdata trygge, trenger du sterk autentisering. Authlib hjelper deg å sette opp OAuth2 og OpenID Connect. Dette er vanlige metoder for sikker innlogging og håndtering av tokens som styrer tilgang. Authlib følger etablerte standarder og gjør det enklere å koble til ulike identitetsleverandører, samtidig som det reduserer svakheter i sikkerheten.

For sesjonshåndtering lar PyJWT deg bruke JSON Web Tokens. Disse tokenene er kryptografisk signert, slik at du raskt kan sjekke hvem brukeren er og hva de har tilgang til, uten å slå opp i en database hver gang. PyJWT støtter avanserte signeringsmetoder som RS256 og HS512, og oppfyller strenge sikkerhetskrav fra bransjen.

Når du bruker pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib og PyJWT i MCP-serveren din, setter du opp solid datavalidering, rask sanntidskommunikasjon og sikker autentisering. Hvert bibliotek har sin spesifikke rolle, noe som gjør serveren modulær, lett å vedlikeholde og klar for produksjon.

Integrasjonsstrategier for MCP-servere

Effektiv integrasjon hjelper MCP-servere å samhandle med eksterne tjenester, håndtere data og driftes pålitelig. Her finner du konkrete strategier, klare forklaringer og praktiske eksempler for hvert nøkkelbibliotek som brukes i moderne, Python-baserte MCP-servere.

Tilkobling til eksterne API-er

MCP-servere trenger ofte data fra tredjepartskilder for å forbedre modellkonteksten. Du kan bruke requests-biblioteket for synkrone HTTP-kall når blokkerende operasjoner ikke er et problem, som under serveroppstart eller ved lav trafikk. Hvis serveren din må håndtere mange forespørsler samtidig eller unngå blokkering, tilbyr httpx asynkrone HTTP-funksjoner. HTTPX støtter tilkoblingspooling og HTTP/2, noe som øker hastigheten og databehandlingen for travle servere (se HTTPX-benchmarks for ytelsesdetaljer).

Eksempel:

• Kall requests.get() for å hente ressurser i skript eller verktøy som kjører synkront.
• Bruk await httpx.AsyncClient().get() inne i asynkrone FastAPI-endepunkter for å hente data parallelt.

Databaseintegrasjon

MCP-servere må ofte lagre og håndtere data over tid. For relasjonsdatabaser gir SQLAlchemy en Object Relational Mapper (ORM). Dette verktøyet lar deg skrive Python-kode for å opprette, lese, oppdatere og slette databaseposter, og det håndterer komplekse spørringer og databaseendringer. SQLAlchemys ORM skjermer deg fra å skrive rå SQL, som bidrar til å unngå kodefeil og gjør vedlikehold enklere (se SQLAlchemy-dokumentasjon og studier om ORM-fordeler).

For applikasjoner som bruker asynkron programmering, tilbyr asyncpg direkte tilgang til PostgreSQL med full asynkron støtte. Dette biblioteket passer godt for tilfeller hvor du må håndtere mange databasetilkoblinger samtidig, slik som i FastAPI-drevne MCP-servere. Tester viser at asyncpg kan redusere forsinkelser og håndtere flere forespørsler per sekund sammenlignet med synkrone database-drivere.

Eksempel:

• Bruk SQLAlchemys ORM til å loggføre brukerhandlinger eller verktøybruk i en database.
• Bruk asyncpg for hendelsesdrevne oppgaver som krever ikke-blokkerende databaseoperasjoner.

Produksjonsutrulling

For å kjøre MCP-API-er for mange brukere, fungerer uvicorn godt som ASGI-server for FastAPI-apper. Uvicorn bruker asyncio for å håndtere mange forespørsler samtidig. For servere bygget med WSGI-rammeverk som Flask, styrer gunicorn flere arbeidsprosesser, noe som gjør applikasjonen din mer pålitelig under høy belastning. Vitenskapelige tester viser at uvicorns event loop er effektiv for I/O-tunge, asynkrone arbeidsmengder. Gunicorn passer tradisjonelle, synkrone applikasjoner godt.

Du kan bruke Docker for å pakke serveren og avhengighetene i ett, reproduserbart image. Docker gjør serveren enkel å flytte, hjelper med orkestreringsverktøy som Kubernetes, og støtter pålitelige CI/CD-prosesser. Forskning viser at Docker reduserer oppsettsfeil og gjør det lett å skalere på tvers av flere maskiner.

Eksempel:

• Start en FastAPI MCP-server med uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Legg serverkoden din i en Dockerfile for å bygge konsistente bilder for ethvert miljø.

Du kan kombinere requests eller httpx for API-kall, SQLAlchemy eller asyncpg for datalagring, uvicorn eller gunicorn for servering, og Docker for utrulling. Disse strategiene hjelper MCP-servere å koble til andre systemer, lagre data effektivt, og kjøre pålitelig i virkelige produksjonsmiljøer.

Praktisk eksempel – bygg en enkel MCP-server

Steg 1: Installer nødvendige pakker

Bruk først pip for å legge til alle bibliotekene du trenger for MCP-serveren:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Steg 2: Definer et kalkulatorverktøy og opprett MCP-serveren

Du bruker FastAPI for å håndtere HTTP-forespørsler, pydantic for å sjekke og strukturere inputdata, og MCP Python SDK for å følge MCP-protokollen.

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)

Forklaring:

• FastAPI setter opp webappen og HTTP-rutene du trenger.
• pydantic bruker klassen AddInput for å sikre at input til verktøyet har riktig type og struktur.
• Dekoratoren Tool fra MCP SDK publiserer funksjonen add som en MCP-ressurs som følger protokollen.
• MCPServer kobler verktøyet til FastAPI og lager MCP-kompatible endepunkter automatisk.

Steg 3: Kjør serveren

Start ASGI-serveren med uvicorn for å gjøre MCP-endepunktene tilgjengelige:

uvicorn main:app --reload

Slik fungerer det

Når serveren mottar en korrekt formatert MCP-forespørsel til add-verktøyet, ruter FastAPI den til riktig funksjon. pydantic sjekker at dataene er korrekte. MCP SDK håndterer alle protokollreglene. add-verktøyet regner ut summen og returnerer et JSON-objekt med resultatet. Du kan legge til flere verktøy ved å lage nye input-modeller og funksjoner, og registrere dem hos MCP-serveren.

Dette eksemplet gir deg et komplett oppsett for en enkel, standardbasert MCP-server. Du bruker FastAPI, pydantic, MCP Python SDK og uvicorn. Du kan bruke dette mønsteret for å bygge større MCP-servere med flere verktøy og funksjoner.