Model Context Protocol (MCP)

Czym jest Model Context Protocol?

Model Context Protocol, czyli MCP, to otwarty i standaryzowany protokół. Możesz go użyć do tworzenia strukturalnej i niezawodnej komunikacji między oprogramowaniem klienckim a serwerami modeli językowych (LLM). W przeciwieństwie do zwykłych API, MCP zapewnia spójny sposób wymiany kontekstu, narzędzi i zasobów. Oznacza to, że możesz łączyć systemy AI różnych firm bez problemów ze zgodnością. MCP określa, jak pakować i przesyłać nie tylko prompt, ale także dodatkowe informacje, takie jak metadane, opisy narzędzi czy linki do zasobów. Dzięki temu komunikacja jest przewidywalna i łatwa do rozbudowy, gdy trzeba dodać nowe funkcje.

Jak MCP łączy się z tworzeniem serwerów w Pythonie

Kiedy używasz MCP w projektach serwerowych Python, unikasz zamieszania związanego z obsługą niestandardowych lub unikalnych interfejsów. Serwery zgodne z MCP wiedzą, jak odczytywać i obsługiwać takie strukturalne żądania. Dzięki temu spędzasz mniej czasu na integracji i Twoje oprogramowanie jest łatwiejsze w utrzymaniu. Możesz szybko budować aplikacje AI, skalować je i współpracować z dowolnym klientem, który obsługuje MCP, niezależnie od używanego systemu AI. Jasny sposób definiowania kontekstu, zasobów i narzędzi w MCP sprawia, że piszesz mniej kodu tłumaczącego i budujesz na solidnej bazie komponentów wielokrotnego użytku.

Główne zasady i architektura

MCP składa się z kilku głównych części:

• Serwery: To systemy obsługujące endpointy MCP. Przyjmują szczegóły kontekstu, żądania narzędzi i wywołania zasobów od klientów.
• Zasoby i narzędzia: To modułowe funkcje, takie jak kalkulatory czy wyszukiwarki, które serwer udostępnia przez MCP. Klienci i modele językowe mogą z nich korzystać w razie potrzeby.
• Kontekst i prompt: MCP pozwala przesyłać szczegółowy kontekst, w tym instrukcje użytkownika, historię rozmowy i dodatkowe informacje. Wspiera to dokładniejsze i bardziej spersonalizowane odpowiedzi modeli.
• Rozszerzalność: Możesz rozbudowywać MCP, dodając własne narzędzia, zasoby czy sposoby strukturyzacji kontekstu. Dzięki temu łatwo wspierać nowe przepływy pracy AI wraz ze zmianą potrzeb.

Budując według podejścia opartego na schematach MCP, przygotowujesz swoje projekty Python na przyszłe zmiany. Serwery zgodne z MCP mogą płynnie współpracować z nowymi modelami językowymi i narzędziami AI, gdy się pojawią. Ten protokół pozwala skupić się na strukturze, elastyczności i zapewnia, że wszystkie Twoje systemy AI będą działać razem.

Biblioteki Pythona dla serwerów MCP

Budowa serwera Model Context Protocol (MCP) w Pythonie przebiega najlepiej z użyciem konkretnych bibliotek, które wspierają protokół, sprawnie obsługują żądania i skalują się wraz ze wzrostem użytkowników lub zadań.

MCP Python SDK

MCP Python SDK to podstawowe narzędzie do tworzenia serwerów zgodnych z MCP. Ten zestaw narzędzi oferuje funkcje walidacji schematów danych, zarządzania kontekstem i obsługi logiki protokołu. Dzięki niemu możesz szybko definiować zasoby i konfigurować narzędzia. SDK zapewnia zgodność serwera z najnowszymi standardami MCP. Ponieważ większość logiki protokołu jest obsługiwana przez SDK, poświęcasz mniej czasu na własny kod i łatwiej aktualizujesz serwer wraz ze zmianami protokołu.

Główne frameworki webowe: FastAPI i Flask

FastAPI

FastAPI to nowoczesny i szybki framework webowy, świetnie nadający się do serwerów MCP. Obsługuje programowanie asynchroniczne, dzięki czemu serwer może obsługiwać wiele żądań jednocześnie bez blokowania. FastAPI automatycznie generuje dokumentację OpenAPI i waliduje dane za pomocą pydantic. Dzięki architekturze ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) i nieblokującemu przetwarzaniu, FastAPI potrafi obsłużyć bardzo dużą liczbę równoczesnych żądań. To mocny wybór do aplikacji AI lub takich, które muszą zarządzać dużą ilością kontekstu naraz.

Flask

Flask to kolejny popularny framework webowy. Wiele osób wybiera go ze względu na prostotę i łatwość użycia. Domyślnie Flask obsługuje jedno żądanie na raz, co wystarcza do prostych aplikacji lub gdy zadania nie muszą być wykonywane równolegle. Jeśli chcesz, aby Flask obsługiwał więcej zadań jednocześnie, możesz dodać dodatkowe biblioteki. Flask sprawdza się dobrze do szybkiego prototypowania lub gdy serwer nie musi obsługiwać wielu użytkowników jednocześnie.

Współbieżność asynchroniczna: asyncio i trio

asyncio

asyncio to standardowa biblioteka Pythona umożliwiająca programowanie asynchroniczne. Pozwala korzystać z poleceń async i await, dzięki czemu serwer może obsługiwać wiele żądań i wykonywać zadania w tle bez oczekiwania na zakończenie poprzednich operacji. Jeśli używasz FastAPI lub własnej aplikacji ASGI, asyncio pomaga zarządzać wieloma zadaniami jednocześnie, np. uruchamianiem zadań w tle czy komunikacją z innymi systemami, bez potrzeby używania dodatkowych wątków.

trio

trio to alternatywna biblioteka do programowania asynchronicznego, oferująca dodatkowe funkcje. Stosuje strukturalną współbieżność, co ułatwia organizację i bezpieczne anulowanie grup zadań. trio poprawia obsługę błędów i upraszcza zarządzanie złożonymi operacjami asynchronicznymi. Programiści wybierają trio do serwerów MCP, które wymagają dokładnej kontroli nad wieloma równolegle wykonywanymi zadaniami.

Fundament dla skalowalnych serwerów MCP

Połączenie MCP Python SDK z FastAPI (lub Flask) oraz asyncio lub trio daje solidną podstawę dla serwera MCP. Taka konfiguracja zapewnia uporządkowaną komunikację, przygotowuje serwer na bardziej zaawansowane funkcje, nowe integracje i większą skalę działania.

Zaawansowane biblioteki i narzędzia dla rozbudowanych serwerów

Serializacja i walidacja danych

Aby Twój serwer protokołowy był niezawodny, potrzebujesz precyzyjnej walidacji danych. Możesz użyć pydantic, który wykorzystuje adnotacje typów Pythona do sprawdzania i parsowania danych w czasie rzeczywistym. To narzędzie działa bardzo szybko i doskonale sprawdza się przy tworzeniu rygorystycznych schematów wiadomości MCP oraz wejść do narzędzi. Pydantic korzysta z nowoczesnych metod parsowania, a benchmarki pokazują, że waliduje typowe modele danych w mniej niż milisekundę. Dzięki temu łatwo wykrywasz nieprawidłowe typy danych i blokujesz żądania niespełniające wymagań.
marshmallow to kolejne narzędzie do obsługi przepływu danych w i z systemu. Obsługuje własne typy pól, umożliwia zagnieżdżanie złożonych struktur oraz pozwala na wykonywanie dodatkowych kroków przed i po przetwarzaniu. Jest to przydatne, gdy musisz przekształcić lub oczyścić dane trafiające do serwera MCP.

Komunikacja w czasie rzeczywistym: Websockety i SSE

Wiele interaktywnych systemów AI wymaga aktualizacji w czasie rzeczywistym. Dzięki websocketom serwer i klient mogą wymieniać wiadomości w obie strony przez jedno połączenie TCP. Pozwala to na strumieniowanie odpowiedzi, przesyłanie aktualizacji na żywo z narzędzi czy wspólną pracę nad modelami. Testy i badania pokazują, że opóźnienia w websocketach zwykle nie przekraczają 50 ms, co jest znacznie szybsze niż długie odpytywanie lub zwykłe żądania HTTP przy ciągłej komunikacji.

Jeśli potrzebujesz tylko jednostronnych aktualizacji z serwera do klienta, przydatne będzie Server-Sent Events (SSE). SSE korzysta ze zwykłego połączenia HTTP, wspieranego przez większość przeglądarek. Świetnie nadaje się do przesyłania powiadomień lub aktualizacji i nie obciąża zasobów serwera, gdy nie potrzebujesz komunikacji dwukierunkowej.

Bezpieczeństwo i uwierzytelnianie

Aby chronić konteksty modeli i dane użytkowników, potrzebujesz silnego uwierzytelniania. Authlib ułatwia wdrożenie OAuth2 i OpenID Connect, czyli popularnych metod bezpiecznego logowania i zarządzania tokenami dostępu. Authlib stosuje uznane standardy i ułatwia integrację z różnymi dostawcami tożsamości, minimalizując luki bezpieczeństwa.

Do zarządzania sesjami PyJWT pozwala używać tokenów JSON Web Token, które są kryptograficznie podpisane — możesz szybko sprawdzić tożsamość użytkownika i jego uprawnienia bez każdorazowego odpytywania bazy danych. PyJWT obsługuje zaawansowane algorytmy podpisu, takie jak RS256 czy HS512, spełniając rygorystyczne wymagania branżowe.

Stosując pydantic, marshmallow, websockety, SSE, Authlib i PyJWT w serwerze MCP, zapewniasz sobie solidną kontrolę danych, szybką komunikację w czasie rzeczywistym i bezpieczne uwierzytelnianie. Każda biblioteka odpowiada za określone zadanie, co pomaga utrzymać serwer modularny, łatwy w utrzymaniu i gotowy do wdrożenia produkcyjnego.

Strategie integracji dla serwerów MCP

Efektywna integracja ułatwia serwerom MCP współpracę z zewnętrznymi usługami, zarządzanie danymi i niezawodne wdrażanie. Poniżej znajdziesz konkretne strategie, jasne wyjaśnienia i praktyczne przykłady użycia kluczowych bibliotek wykorzystywanych przy nowoczesnych serwerach MCP w Pythonie.

Łączenie z zewnętrznymi API

Serwery MCP często potrzebują danych z innych źródeł, aby wzbogacić kontekst modelu. Możesz użyć biblioteki requests do synchronicznych wywołań HTTP, gdy operacje blokujące nie stanowią problemu, np. podczas uruchamiania serwera lub przy niskim ruchu. Jeśli serwer musi obsługiwać wiele żądań jednocześnie lub unikać blokowania, biblioteka httpx oferuje asynchroniczne możliwości HTTP. HTTPX obsługuje poolowanie połączeń i HTTP/2, co przyspiesza i usprawnia transfer danych w obciążonych serwerach (sprawdź benchmarki HTTPX dla szczegółów wydajności).

Przykład:

• Wywołaj requests.get(), by pobrać zasoby w synchronicznych skryptach lub narzędziach.
• Użyj await httpx.AsyncClient().get() w asynchronicznych endpointach FastAPI, by pobierać dane równolegle.

Integracja z bazą danych

Serwery MCP często muszą przechowywać i zarządzać danymi w dłuższym okresie. Do relacyjnych baz danych SQLAlchemy udostępnia ORM (Object Relational Mapper). Dzięki temu możesz tworzyć, czytać, aktualizować i usuwać rekordy w bazie za pomocą kodu Pythona, a także przeprowadzać złożone zapytania i migracje. ORM SQLAlchemy chroni przed błędami przy pisaniu zapytań SQL i ułatwia utrzymanie kodu (sprawdź dokumentację SQLAlchemy i badania o zaletach ORM).

Dla aplikacji korzystających z programowania asynchronicznego asyncpg zapewnia bezpośredni, w pełni asynchroniczny dostęp do PostgreSQL. Ta biblioteka świetnie sprawdza się tam, gdzie trzeba obsłużyć wiele połączeń z bazą jednocześnie, np. w serwerach MCP opartych o FastAPI. Benchmarki pokazują, że asyncpg zmniejsza opóźnienia i obsługuje więcej żądań na sekundę w porównaniu do sterowników synchronicznych.

Przykład:

• Użyj ORM SQLAlchemy, by zapisywać działania użytkowników lub użycie narzędzi w bazie.
• Użyj asyncpg w zadaniach event-driven, które wymagają nieblokującej obsługi bazy danych.

Wdrożenie produkcyjne

Aby udostępnić API MCP wielu użytkownikom, uvicorn świetnie sprawdza się jako serwer ASGI dla aplikacji FastAPI. Uvicorn korzysta z asyncio, by obsłużyć wiele żądań naraz. Dla serwerów zbudowanych w WSGI, takich jak Flask, gunicorn zarządza wieloma procesami roboczymi, dzięki czemu aplikacja pozostaje niezawodna pod dużym obciążeniem. Naukowe testy pokazują, że pętla zdarzeń uvicorn jest bardzo wydajna przy obciążeniach asynchronicznych związanych z I/O. Gunicorn świetnie sprawdza się w tradycyjnych, synchronicznych aplikacjach.

Możesz użyć Dockera, by spakować serwer i wszystkie zależności w pojedynczy, powtarzalny obraz. Docker ułatwia migrację serwera, obsługę przez narzędzia orkiestrujące (np. Kubernetes) i wspiera niezawodne procesy CI/CD. Badania pokazują, że Docker zmniejsza liczbę błędów przy wdrożeniach i umożliwia łatwe skalowanie na wielu maszynach.

Przykład:

• Uruchom serwer MCP FastAPI poleceniem uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Umieść kod serwera w pliku Dockerfile, by budować spójne obrazy na dowolnym środowisku.

Możesz połączyć requests lub httpx do wywołań API, SQLAlchemy lub asyncpg do przechowywania danych, uvicorn lub gunicorn do obsługi serwera i Dockera do wdrożenia. Te strategie pomagają serwerom MCP łączyć się z usługami zewnętrznymi, efektywnie przechowywać dane i działać niezawodnie w produkcyjnych warunkach.

Praktyczny przykład — budowa prostego serwera MCP

Krok 1: Instalacja wymaganych paczek

Najpierw użyj pip, by dodać wszystkie potrzebne biblioteki do serwera MCP:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Krok 2: Zdefiniuj narzędzie kalkulatora i utwórz serwer MCP

Użyjesz FastAPI do obsługi żądań HTTP, pydantic do walidacji i strukturyzacji danych wejściowych oraz MCP Python SDK do obsługi protokołu MCP.

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)

Wyjaśnienie:

• FastAPI konfiguruje aplikację webową i wymagane ścieżki HTTP.
• pydantic wykorzystuje klasę AddInput, by upewnić się, że wejścia do narzędzia mają odpowiedni typ i strukturę.
• Dekorator Tool z MCP SDK publikuje funkcję add jako zasób MCP zgodny z protokołem.
• MCPServer łączy Twoje narzędzie z FastAPI i automatycznie tworzy endpointy zgodne z MCP.

Krok 3: Uruchom serwer

Wystartuj serwer ASGI za pomocą uvicorn, by udostępnić endpointy MCP:

uvicorn main:app --reload

Jak to działa

Gdy serwer otrzyma poprawnie sformatowane żądanie MCP do narzędzia add, FastAPI skieruje je do odpowiedniej funkcji. pydantic sprawdza poprawność danych. MCP SDK obsługuje wszystkie reguły protokołu. Narzędzie add oblicza sumę i zwraca obiekt JSON z wynikiem. Możesz dodawać kolejne narzędzia, tworząc nowe modele wejściowe i funkcje, a następnie rejestrując je w serwerze MCP.

Ten przykład daje Ci kompletną bazę pod prosty, zgodny ze standardem serwer MCP. Używasz FastAPI, pydantic, MCP Python SDK i uvicorn. Ten wzorzec możesz wykorzystać, by budować większe serwery MCP z większą liczbą narzędzi i funkcji.