Model Context Protocol (MCP)

Ce este Model Context Protocol?

Model Context Protocol, sau MCP, este un protocol deschis și standardizat. Îl poți folosi pentru a crea o comunicare structurată și fiabilă între software-ul client și serverele cu modele lingvistice (LLM). Spre deosebire de API-urile obișnuite, MCP îți oferă o metodă consistentă de a schimba context, unelte și resurse. Asta înseamnă că poți conecta sisteme AI de la companii diferite fără probleme de compatibilitate. MCP definește cum să împachetezi și să trimiți nu doar prompturi, ci și informații suplimentare precum metadate, descrieri de unelte și link-uri către resurse. Astfel, comunicarea devine previzibilă și ușor de extins atunci când ai nevoie de noi funcționalități.

Cum se leagă MCP de dezvoltarea serverelor Python

Când folosești MCP în proiectele server Python, eviți confuzia care apare din lucrul cu interfețe personalizate sau unice. Serverele compatibile MCP știu să citească și să proceseze aceste cereri structurate. Această abordare te ajută să petreci mai puțin timp pe integrare și să ai un cod mai ușor de întreținut. Poți construi rapid aplicații AI, le poți scala și poți colabora cu orice client care suportă MCP, indiferent de sistemul AI folosit. Modul clar în care MCP definește contextul, resursele și uneltele înseamnă că scrii mai puțin cod de traducere și construiești pe o bază solidă de componente reutilizabile.

Principii de bază și arhitectură

MCP are câteva părți principale:

• Servere: Acestea sunt sistemele care rulează endpoint-uri MCP. Ele acceptă detalii de context, cereri de unelte și apeluri către resurse de la clienți.
• Resurse și Unelte: Acestea sunt funcționalități modulare, precum calculatoare sau motoare de căutare, pe care serverul le pune la dispoziție prin MCP. Clienții și LLM-urile le pot folosi la nevoie.
• Context și Prompturi: MCP îți permite să trimiți context detaliat, inclusiv instrucțiuni ale utilizatorului, istoric conversațional și informații suplimentare. Asta susține răspunsuri de model mai precise și personalizate.
• Extensibilitate: Poți extinde MCP adăugând propriile tale unelte, resurse sau metode de structurare a contextului. Astfel, e ușor să susții noi fluxuri de lucru AI pe măsură ce nevoile se schimbă.

Când construiești folosind abordarea bazată pe scheme a MCP, îți pregătești proiectele Python pentru schimbări viitoare. Serverele compatibile MCP pot funcționa fără probleme cu noi LLM-uri și unelte AI pe măsură ce acestea apar. Acest protocol te ajută să pui accent pe structură, adaptabilitate și să asiguri interoperabilitatea tuturor sistemelor AI.

Biblioteci Python pentru fundația serverelor MCP

Construirea unui server Model Context Protocol (MCP) în Python funcționează cel mai bine atunci când folosești biblioteci specifice care susțin protocolul, gestionează cererile eficient și scalează bine cu mai mulți utilizatori sau sarcini.

MCP Python SDK

MCP Python SDK este instrumentul principal de care ai nevoie pentru a crea servere care respectă regulile MCP. Acest toolkit îți oferă funcționalități pentru validarea formatelor de date (schema validation), gestionarea contextului și implementarea logicii protocolului. Cu el, poți defini resurse și configura unelte rapid. SDK-ul te ajută să te asiguri că serverul tău respectă cele mai noi standarde MCP. Pentru că gestionează cea mai mare parte a logicii protocolului, vei petrece mai puțin timp scriind cod personalizat și actualizând serverul pe măsură ce protocolul evoluează.

Framework-uri web de bază: FastAPI și Flask

FastAPI

FastAPI este un framework web modern și rapid, potrivit pentru servere MCP. Suportă programare asincronă, ceea ce înseamnă că serverul tău poate procesa multe cereri simultan fără a se bloca. FastAPI generează automat documentație OpenAPI și validează datele folosind pydantic. Pentru că folosește o arhitectură ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) și evită blocajele, FastAPI poate gestiona multe cereri simultan. Este o alegere puternică pentru aplicații ce folosesc inteligență artificială sau au nevoie să gestioneze mult context în paralel.

Flask

Flask este un alt framework web popular. Mulți îl aleg pentru simplitatea și ușurința sa de utilizare. Implicit, Flask procesează o cerere la un moment dat, ceea ce funcționează bine pentru aplicații simple sau când nu este nevoie de sarcini paralele. Dacă vrei ca Flask să proceseze mai multe cereri simultan, poți adăuga biblioteci suplimentare. Flask este o opțiune bună când vrei să construiești rapid un prototip sau serverul tău nu trebuie să gestioneze mulți utilizatori simultan.

Concurență asincronă: asyncio și trio

asyncio

asyncio vine preinstalat cu Python și îți permite să scrii cod asincron. Poți folosi comenzile async și await pentru ca serverul tău să răspundă la multe cereri și să ruleze sarcini în fundal fără să aștepte ca o operațiune să se termine înainte de a începe alta. Dacă folosești FastAPI sau îți creezi propria aplicație ASGI, asyncio te ajută să gestionezi mai multe joburi simultan, precum rularea de taskuri în fundal sau apeluri către alte sisteme, fără a avea nevoie de fire suplimentare.

trio

trio este o altă bibliotecă pentru programarea asincronă, dar cu unele funcționalități suplimentare. Folosește concurență structurată, ceea ce face mai ușor să organizezi și să anulezi grupuri de taskuri în siguranță. trio îmbunătățește gestionarea erorilor și face mai ușor de controlat lucrul async complex. Dezvoltatorii aleg trio pentru servere MCP ce necesită un control atent asupra mai multor taskuri care rulează împreună.

Fundament pentru servere MCP scalabile

Când combini MCP Python SDK cu FastAPI (sau Flask) și adaugi asyncio sau trio, obții o bază solidă pentru serverul tău MCP. Această combinație susține comunicarea organizată și pregătește serverul pentru funcționalități avansate, noi conexiuni și rulare la scară mare.

Biblioteci și unelte avansate pentru funcționalitate extinsă

Serializare și validare de date

Pentru ca serverul tău bazat pe protocol să fie fiabil, ai nevoie de validare precisă a datelor. Poți folosi pydantic, care citește adnotările de tip din Python pentru a verifica și parsa datele la rulare. Această unealtă consumă puține resurse suplimentare și funcționează bine pentru a crea formate stricte de mesaje MCP și inputuri pentru unelte. Pydantic folosește metode moderne de parsare, iar benchmark-urile arată că poate valida modele de date tipice în mai puțin de o milisecundă. Astfel, poți identifica rapid tipuri greșite de date și poți bloca cererile care nu respectă regulile.
marshmallow este un alt instrument pentru gestionarea modului în care datele intră și ies din sistem. Suportă câmpuri de date personalizate, organizează date complexe în structuri ierarhizate și permite rularea de pași suplimentari înainte sau după procesare. Este util atunci când ai nevoie să transformi sau să cureți datele care vin către serverul MCP.

Comunicare în timp real: Websockets și SSE

Multe sisteme AI interactive au nevoie de actualizări în timp real. Cu websockets, serverul și clienții pot trimite mesaje în ambele direcții oricând, folosind o singură conexiune TCP. Această structură îți permite să transmiți răspunsuri în flux, să trimiți actualizări live de la unelte sau să colaborezi la sarcini de model împreună cu alții. Testele și studiile arată că conexiunile websocket mențin de obicei întârzierile sub 50 de milisecunde, mult mai rapid decât long-polling sau cererile HTTP obișnuite pentru comunicare continuă.

Dacă ai nevoie doar să trimiți actualizări de la server către client, Server-Sent Events (SSE) poate ajuta. SSE folosește conexiuni HTTP simple, suportate de majoritatea browserelor. Funcționează bine pentru trimiterea de mesaje unidirecționale, precum notificări sau actualizări, și consumă puține resurse de server când nu ai nevoie de comunicare bidirecțională.

Securitate și autentificare

Pentru a proteja contextul de model și datele utilizatorilor, ai nevoie de autentificare puternică. Authlib te ajută să implementezi OAuth2 și OpenID Connect. Acestea sunt metode standard pentru autentificare sigură și gestionarea de token-uri de acces. Authlib respectă standardele acceptate și facilitează conectarea cu furnizori diferiți de identitate, reducând punctele slabe de securitate.

Pentru managementul sesiunilor, PyJWT permite utilizarea de JSON Web Tokens. Aceste token-uri sunt semnate criptografic, astfel încât poți verifica rapid cine este utilizatorul și ce permisiuni are, fără să interoghezi baza de date la fiecare cerere. PyJWT suportă metode avansate de semnare, precum RS256 și HS512, respectând cerințele stricte de securitate din industrie.

Când folosești pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib și PyJWT în serverul tău MCP, asiguri validare strictă a datelor, comunicație rapidă în timp real și autentificare sigură. Fiecare bibliotecă acoperă un rol clar, ceea ce ajută la menținerea unui server modular, ușor de întreținut și pregătit pentru producție.

Strategii de integrare pentru serverele MCP

Integrarea eficientă ajută serverele MCP să interacționeze cu servicii externe, să gestioneze date și să fie implementate fiabil. Aici vei găsi strategii specifice, explicații clare și exemple practice pentru fiecare bibliotecă cheie folosită în dezvoltarea modernă a serverelor MCP cu Python.

Conectarea la API-uri externe

Serverele MCP au adesea nevoie de date din surse terțe pentru a îmbunătăți contextul modelului. Poți folosi biblioteca requests pentru apeluri HTTP sincron când operațiunile blocante nu cauzează probleme, cum ar fi la pornirea serverului sau în perioade de trafic redus. Dacă serverul tău trebuie să gestioneze multe cereri simultan sau să evite blocajele, biblioteca httpx oferă funcționalități HTTP asincrone. HTTPX suportă connection pooling și HTTP/2, ceea ce îmbunătățește viteza și manipularea datelor pentru servere aglomerate (vezi benchmark-urile HTTPX pentru detalii de performanță).

Exemplu:

• Apelează requests.get() pentru a extrage resurse în scripturi sau unelte care rulează sincron.
• Folosește await httpx.AsyncClient().get() în endpoint-uri asincrone FastAPI pentru a prelua date în paralel.

Integrarea cu baze de date

Serverele MCP au adesea nevoie să stocheze și să gestioneze date în timp. Pentru baze de date relaționale, SQLAlchemy oferă un Object Relational Mapper (ORM). Acest instrument îți permite să scrii cod Python pentru a crea, citi, actualiza și șterge înregistrări, gestionând și interogări complexe sau modificări de structură a bazei de date. ORM-ul SQLAlchemy te protejează de scrierea de SQL brut, ceea ce previne greșeli de codare și ușurează întreținerea (vezi documentația SQLAlchemy și studii despre avantajele ORM).

Pentru aplicațiile care folosesc programare asincronă, asyncpg oferă acces direct și complet asincron la PostgreSQL. Această bibliotecă este potrivită când ai nevoie să gestionezi multe conexiuni la bază de date simultan, cum este cazul serverelor MCP cu FastAPI. Benchmark-urile arată că asyncpg poate reduce întârzierile și gestiona mai multe cereri pe secundă față de driverele sincron.

Exemplu:

• Folosește ORM-ul SQLAlchemy pentru a înregistra acțiunile utilizatorilor sau folosirea uneltelor într-o bază de date.
• Folosește asyncpg pentru taskuri orientate pe evenimente ce necesită operațiuni asincrone cu baza de date.

Implementare pentru producție

Pentru a rula API-uri MCP pentru mulți utilizatori, uvicorn este potrivit ca server ASGI pentru aplicații FastAPI. Uvicorn folosește asyncio pentru a gestiona multe cereri simultan. Pentru servere construite cu framework-uri WSGI precum Flask, gunicorn gestionează mai multe procese worker, ajutând aplicația să fie fiabilă sub sarcină mare. Teste științifice arată că event loop-ul uvicorn este eficient pentru workload-uri asincrone și intensive I/O. Gunicorn se potrivește aplicațiilor tradiționale, sincron.

Poți folosi Docker pentru a împacheta serverul și toate dependențele într-o singură imagine reproductibilă. Docker face serverul ușor de mutat, ajută la orchestrare cu instrumente precum Kubernetes și susține procese fiabile de integrare și livrare continuă (CI/CD). Studiile arată că Docker reduce erorile de configurare și permite scalarea ușoară pe mai multe mașini.

Exemplu:

• Pornește un server MCP FastAPI cu uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Pune codul serverului într-un Dockerfile pentru a construi imagini consistente pentru orice mediu.

Poți combina requests sau httpx pentru apeluri API, SQLAlchemy sau asyncpg pentru stocare de date, uvicorn sau gunicorn pentru servire și Docker pentru implementare. Aceste strategii ajută serverele MCP să se conecteze cu sisteme externe, să stocheze date eficient și să ruleze fiabil în medii reale de producție.

Exemplu practic – Construirea unui server MCP simplu

Pasul 1: Instalarea pachetelor necesare

Mai întâi, folosește pip pentru a instala toate bibliotecile necesare pentru serverul MCP:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Pasul 2: Definirea unei unelte Calculator și crearea serverului MCP

Vei folosi FastAPI pentru a gestiona cererile HTTP, pydantic pentru a valida și structura datele de intrare și MCP Python SDK pentru a respecta protocolul 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)

Explicație:

• FastAPI configurează aplicația web și rutele HTTP necesare.
• pydantic folosește clasa AddInput pentru a verifica dacă inputurile pentru unealtă au tipurile și structura corectă.
• Decoratorul Tool din MCP SDK publică funcția add ca resursă MCP ce respectă protocolul.
• MCPServer leagă unealta de FastAPI și creează automat endpoint-uri compatibile MCP.

Pasul 3: Rularea serverului

Pornește serverul ASGI cu uvicorn pentru a face endpoint-urile MCP disponibile:

uvicorn main:app --reload

Cum funcționează

Când serverul primește o cerere MCP formatată corect pentru unealta add, FastAPI o direcționează către funcția potrivită. pydantic verifică datele pentru corectitudine. MCP SDK gestionează toate regulile protocolului. Unealta add calculează suma și returnează un obiect JSON cu rezultatul. Poți adăuga mai multe unelte creând noi modele de input și funcții, apoi înregistrându-le la serverul MCP.

Acest exemplu îți oferă o bază completă pentru un server MCP simplu, care respectă standardele. Folosești FastAPI, pydantic, MCP Python SDK și uvicorn. Poți folosi acest model pentru a construi servere MCP mai mari, cu mai multe unelte și funcționalități.