Model Context Protocol (MCP)

Čo je Model Context Protocol?

Model Context Protocol, alebo MCP, je otvorený a štandardizovaný protokol. Umožňuje vytvárať štruktúrovanú a spoľahlivú komunikáciu medzi klientským softvérom a servermi jazykových modelov (LLM). Na rozdiel od bežných API vám MCP dáva konzistentný spôsob výmeny kontextu, nástrojov a zdrojov. To znamená, že môžete prepojiť AI systémy od rôznych firiem bez problémov s kompatibilitou. MCP definuje, ako zabaliť a odoslať nielen prompt, ale aj ďalšie informácie ako metadáta, popisy nástrojov a odkazy na zdroje. Komunikácia je tak predvídateľná a ľahko rozšíriteľná, ak potrebujete pridať nové funkcie.

Ako MCP súvisí s vývojom Python servera

Keď použijete MCP vo svojich Python serverových projektoch, vyhnete sa zmätku, ktorý vzniká pri práci s vlastnými alebo unikátnymi rozhraniami. Servery kompatibilné s MCP vedia čítať a spracovať tieto štruktúrované požiadavky. Tento prístup vám šetrí čas pri integrácii a zjednodušuje údržbu kódu. Môžete rýchlo vybudovať AI aplikácie, škálovať ich a spolupracovať s akýmkoľvek klientom podporujúcim MCP, bez ohľadu na použitý AI systém. Jasné definovanie kontextu, zdrojov a nástrojov v MCP znamená menej prekladacieho kódu a pevnú základňu opakovane použiteľných komponentov.

Základné princípy a architektúra

MCP má niekoľko hlavných častí:

• Servery: Systémy, ktoré prevádzkujú MCP endpointy. Prijímajú detaily kontextu, požiadavky na nástroje a volania zdrojov od klientov.
• Zdroje a nástroje: Modulárne funkcie, ako kalkulačky či vyhľadávače, ktoré server sprístupňuje cez MCP. Klienti a LLM ich môžu využívať podľa potreby.
• Kontext a prompt: MCP umožňuje posielať detailný kontext vrátane inštrukcií od používateľa, histórie konverzácie a doplňujúcich informácií. To podporuje presnejšie a personalizované odpovede modelu.
• Rozšíriteľnosť: MCP môžete rozšíriť pridaním vlastných nástrojov, zdrojov alebo spôsobov štruktúrovania kontextu. Jednoducho tak podporíte nové AI pracovné toky podľa meniacich sa potrieb.

Ak staviate na schémach MCP, pripravujete Python projekty na budúce zmeny. Servery kompatibilné s MCP môžu hladko pracovať s novými LLM a AI nástrojmi, ako sa objavujú. Tento protokol vás vedie ku štruktúre, prispôsobiteľnosti a zabezpečuje, že všetky vaše AI systémy spolupracujú.

Python knižnice pre základy MCP servera

Budovanie Model Context Protocol (MCP) servera v Pythone funguje najlepšie, keď použijete špecifické knižnice podporujúce protokol, efektívne spracovanie požiadaviek a dobrú škálovateľnosť s rastúcim počtom používateľov alebo úloh.

MCP Python SDK

MCP Python SDK je hlavný nástroj na tvorbu serverov, ktoré dodržiavajú MCP štandardy. Táto sada obsahuje funkcie na validáciu schém, správu kontextu a spracovanie protokolovej logiky. Môžete s ňou rýchlo definovať zdroje a nastavovať nástroje. SDK zabezpečí, že váš server je v súlade s najnovšími MCP štandardmi. Vďaka tomu, že väčšinu protokolovej logiky rieši za vás, strávite menej času písaním vlastného kódu a aktualizáciami podľa zmien protokolu.

Hlavné webové frameworky: FastAPI a Flask

FastAPI

FastAPI je moderný a rýchly webový framework vhodný pre MCP servery. Podporuje asynchrónne programovanie, takže server dokáže spracovať viac požiadaviek naraz bez zablokovania. FastAPI automaticky generuje OpenAPI dokumentáciu a používa pydantic na validáciu dát. Vďaka architektúre ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) a neblokujúcemu spracovaniu požiadaviek dokáže FastAPI zvládnuť veľké množstvo paralelných požiadaviek. Je preto vhodný pre AI aplikácie alebo prípady, keď potrebujete spracovať veľa kontextu naraz.

Flask

Flask je ďalší populárny webový framework. Mnoho ľudí si ho vyberá pre jednoduchosť a ľahké použitie. Štandardne Flask spracúva jednu požiadavku v daný čas, čo stačí pre jednoduché aplikácie alebo úlohy, kde nie je potrebná paralelita. Ak chcete, aby Flask zvládal viacero úloh naraz, môžete pridať rozširujúce knižnice. Flask je dobrou voľbou na rýchle prototypovanie alebo keď server nemusí obsluhovať veľa používateľov súčasne.

Asynchrónna konkurencia: asyncio a trio

asyncio

asyncio je súčasťou Pythonu a umožňuje písať asynchrónny kód. Umožňuje používať príkazy async a await, vďaka čomu server reaguje na viaceré požiadavky a vykonáva úlohy na pozadí bez čakania na dokončenie jednej pred spustením ďalšej. Ak používate FastAPI alebo tvoríte vlastnú ASGI aplikáciu, asyncio pomáha manažovať viacero úloh naraz, napríklad spúšťanie procesov na pozadí alebo volania iným systémom bez potreby ďalších threadov.

trio

trio je knižnica pre asynchrónne programovanie s ďalšími funkciami. Využíva štruktúrovanú konkurenciu, čo zjednodušuje organizovanie a bezpečné rušenie skupín úloh. trio zlepšuje prácu s chybami a zvláda komplexné asynchrónne scenáre. Vývojári ho volia pre MCP servery, ktoré vyžadujú detailnú kontrolu nad paralelne bežiacimi úlohami.

Základ pre škálovateľné MCP servery

Kombinácia MCP Python SDK s FastAPI (alebo Flask) a pridaním asyncio alebo trio vytvára pevnú infraštruktúru pre váš MCP server. Toto spojenie umožňuje štruktúrovanú komunikáciu a pripravuje server na pokročilé funkcie, nové integrácie a veľkú škálu používateľov.

Pokročilé knižnice a nástroje pre rozšírenú funkcionalitu servera

Serializácia a validácia dát

Pre spoľahlivosť servera založeného na protokole potrebujete presnú validáciu dát. Môžete použiť pydantic, ktorý číta typové anotácie Pythonu a kontroluje/prerába dáta v runtime. Tento nástroj má minimálne nároky na výkon a je výborný na vytváranie prísnych formátov správ pre MCP a vstupy do nástrojov. Pydantic používa moderné metódy parsovania a benchmarky ukazujú, že bežné dátové modely zvládne validovať pod milisekundu. Pomáha tak odhaliť zlé typy dát a blokovať požiadavky, ktoré nespĺňajú vaše pravidlá.
marshmallow je ďalší nástroj na spracovanie prichádzajúcich a odchádzajúcich dát. Podporuje vlastné dátové polia, organizuje komplexné dáta do vnorených štruktúr a umožňuje spúšťať extra kroky pred/po spracovaní. Hodí sa, keď potrebujete dáta pred vstupom do MCP servera upraviť alebo transformovať.

Real-time komunikácia: Websockets a SSE

Mnoho interaktívnych AI systémov vyžaduje aktualizácie v reálnom čase. Pomocou websockets môže server aj klient posielať správy obojsmerne kedykoľvek cez jedno TCP spojenie. Takto dokážete streamovať odpovede, posielať živé výstupy z nástrojov alebo spolupracovať na spoločných úlohách modelu. Testy ukazujú, že websocket spojenie má bežne odozvu pod 50 milisekúnd, čo je výrazne rýchlejšie ako long-polling alebo bežné HTTP požiadavky na nepretržitú komunikáciu.

Ak potrebujete len jednosmerne posielať informácie zo servera klientovi, vhodné sú Server-Sent Events (SSE). SSE využíva obyčajné HTTP spojenia, ktoré podporuje väčšina prehliadačov. Je vhodné na posielanie notifikácií alebo aktualizácií a minimalizuje zaťaženie servera, ak nepotrebujete obojsmernú komunikáciu.

Bezpečnosť a autentifikácia

Na ochranu kontextov modelov a používateľských dát potrebujete silnú autentifikáciu. Authlib pomáha implementovať OAuth2 a OpenID Connect. Ide o štandardné spôsoby prihlásenia a správu tokenov, ktoré kontrolujú prístup. Authlib je v súlade s normami a uľahčuje prepojenie s rôznymi poskytovateľmi identity, pričom znižuje rizikové miesta v bezpečnosti.

Na správu relácií slúži PyJWT, ktorý umožňuje používať JSON Web Tokeny. Tieto tokeny sú kryptograficky podpísané, takže rýchlo overíte identitu aj oprávnenia používateľa bez nutnosti opakovaných dotazov do databázy. PyJWT podporuje pokročilé podpisy ako RS256 a HS512, čím spĺňa prísne bezpečnostné požiadavky podľa priemyselných smerníc.

Ak použijete pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib a PyJWT vo svojom MCP serveri, získate silnú validáciu dát, rýchlu komunikáciu v reálnom čase a bezpečnú autentifikáciu. Každá knižnica má jasne oddelenú úlohu, čo udržiava server modulárny, ľahko udržiavateľný a pripravený na produkčné nasadenie.

Integračné stratégie pre MCP servery

Efektívna integrácia umožňuje MCP serverom prepájať sa s externými službami, spravovať dáta a nasadzovať sa spoľahlivo. Tu nájdete konkrétne stratégie, jasné vysvetlenia a praktické príklady pre kľúčové knižnice využívané pri vývoji moderných MCP serverov v Pythone.

Prepojenie s externými API

MCP servery často potrebujú získavať dáta z externých zdrojov na obohatenie kontextu modelu. Na synchronné HTTP požiadavky použite knižnicu requests – je vhodná, ak neprekáža blokovanie, napr. pri štarte servera alebo pri nízkej prevádzke. Ak potrebujete spracovať veľa požiadaviek naraz alebo sa vyhnúť blokovaniu, využite httpx, ktorý ponúka asynchrónne HTTP volania. HTTPX podporuje pooling spojení a HTTP/2, čo zlepšuje rýchlosť a spracovanie dát pri vysokom zaťažení (pozrite HTTPX benchmarky).

Príklad:

• Zavolajte requests.get() na získanie zdrojov v synchronných skriptoch alebo nástrojoch.
• Použite await httpx.AsyncClient().get() v asynchrónnych endpointoch FastAPI na paralelné získavanie dát.

Integrácia databázy

MCP servery často potrebujú dlhodobo uchovávať a spravovať dáta. Pre relačné databázy ponúka SQLAlchemy objektovo-relačný mapper (ORM). Umožňuje zapisovať Python kód na tvorbu, čítanie, úpravu a mazanie databázových záznamov a rieši komplexné dotazy aj migrácie. ORM SQLAlchemy chráni pred písaním surového SQL, čím znižuje chybovosť a zjednodušuje údržbu (pozrite SQLAlchemy dokumentáciu a štúdie o výhodách ORM).

Pre asynchrónne aplikácie je tu asyncpg, ktorý poskytuje priamy prístup k PostgreSQL s plnou async podporou. Táto knižnica je vhodná tam, kde potrebujete obslúžiť veľké množstvo databázových spojení súčasne, napríklad vo FastAPI-powered MCP serveroch. Benchmarky ukazujú, že asyncpg dokáže skrátiť latenciu a spracovať viac požiadaviek za sekundu oproti synchronným ovládačom.

Príklad:

• Použite SQLAlchemy ORM na zaznamenávanie akcií používateľov či využitia nástrojov v databáze.
• Použite asyncpg pre udalostne riadené úlohy, ktoré vyžadujú neblokujúce databázové operácie.

Produkčné nasadenie

Na prevádzku MCP API pre veľa používateľov sa osvedčil uvicorn ako ASGI server pre FastAPI aplikácie. Uvicorn využíva asyncio na spracovanie mnohých požiadaviek súčasne. Pre servery postavené na WSGI frameworkoch ako Flask slúži gunicorn, ktorý spravuje viacero worker procesov a zvyšuje spoľahlivosť pri vysokej záťaži. Odborné testy ukazujú, že event loop uvicornu je efektívny pre asynchrónne, I/O náročné úlohy. Gunicorn je zas vhodný pre tradičné synchronné aplikácie.

Na balenie servera a jeho závislostí do jedného, opakovateľného obrazu použite Docker. Docker uľahčuje migráciu servera, podporuje orchestrace ako Kubernetes aj spoľahlivý CI/CD. Výskumy ukazujú, že Docker znižuje chyby pri nasadzovaní a umožňuje ľahké škálovanie na viacerých strojoch.

Príklad:

• Spustite FastAPI MCP server príkazom uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Umiestnite serverový kód do Dockerfile na tvorbu konzistentných image pre akékoľvek prostredie.

Môžete kombinovať requests alebo httpx na API volania, SQLAlchemy alebo asyncpg na ukladanie dát, uvicorn alebo gunicorn na obsluhu servera a Docker na nasadzovanie. Tieto stratégie umožňujú MCP serverom efektívne prepojenie s externými systémami, efektívne ukladanie dát a spoľahlivú prevádzku v reálnom nasadení.

Praktický príklad – Tvorba jednoduchého MCP servera

Krok 1: Inštalácia potrebných balíkov

Najprv použite pip na inštaláciu všetkých knižníc potrebných pre MCP server:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Krok 2: Definujte kalkulačný nástroj a vytvorte MCP server

Použijete FastAPI na spracovanie HTTP požiadaviek, pydantic na kontrolu a štruktúrovanie vstupných dát a MCP Python SDK na dodržiavanie MCP protokolu.

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)

Vysvetlenie:

• FastAPI nastavuje webovú aplikáciu a HTTP cesty, ktoré potrebujete.
• pydantic používa triedu AddInput na kontrolu, či majú vstupy pre nástroj správne typy a štruktúru.
• Dekorátor Tool z MCP SDK publikuje funkciu add ako MCP zdroj podľa protokolu.
• MCPServer prepojí váš nástroj s FastAPI a automaticky vytvorí MCP-kompatibilné endpointy.

Krok 3: Spustite server

Spustite ASGI server cez uvicorn, aby boli MCP endpointy dostupné:

uvicorn main:app --reload

Ako to funguje

Keď server príjme správne naformátovanú MCP požiadavku pre nástroj add, FastAPI ju presmeruje do správnej funkcie. pydantic skontroluje správnosť dát. MCP SDK zabezpečí všetky protokolové pravidlá. Nástroj add vypočíta súčet a vráti výsledok vo formáte JSON. Môžete pridávať ďalšie nástroje vytvorením nových vstupných modelov a funkcií a ich registráciou v MCP serveri.

Tento príklad poskytuje kompletný základ pre jednoduchý MCP server v súlade so štandardom. Využívate FastAPI, pydantic, MCP Python SDK a uvicorn. Tento vzor môžete použiť na stavbu väčších MCP serverov s viacerými nástrojmi a rozšíreniami.