Model Context Protocol (MCP)

Vad är Model Context Protocol?

Model Context Protocol, eller MCP, är ett öppet och standardiserat protokoll. Du kan använda det för att skapa strukturerad och pålitlig kommunikation mellan klientprogram och språkmodellservrar (LLM). Till skillnad från vanliga API:er ger MCP ett enhetligt sätt att utbyta kontext, verktyg och resurser. Det betyder att du kan koppla ihop AI-system från olika leverantörer utan kompatibilitetsproblem. MCP definierar hur man paketerar och skickar inte bara prompts, utan även extra information som metadata, verktygsbeskrivningar och resurslänkar. Detta gör kommunikationen förutsägbar och enkel att utöka när du vill lägga till nya funktioner.

Hur MCP kopplas till Python-serverutveckling

När du använder MCP i Python-serverprojekt slipper du förvirringen som kan uppstå med specialanpassade eller unika gränssnitt. MCP-kompatibla servrar vet hur de ska läsa och hantera dessa strukturerade förfrågningar. Det här tillvägagångssättet gör att du spenderar mindre tid på integration och gör din kod mer lättunderhållen. Du kan snabbt bygga AI-applikationer, skala upp dem och arbeta med vilken klient som helst som stöder MCP – oavsett vilket AI-system den använder. MCP:s tydliga sätt att definiera kontext, resurser och verktyg gör att du skriver mindre översättningskod och bygger på en solid grund av återanvändbara komponenter.

Grundprinciper och arkitektur

MCP har flera huvuddelar:

• Servrar: Dessa system hanterar MCP-endpoints. De tar emot kontextinformation, verktygsförfrågningar och resursanrop från klienter.
• Resurser och verktyg: Det här är modulära funktioner, som kalkylatorer eller sökmotorer, som servern gör tillgängliga via MCP. Klienter och LLM:er kan använda dem vid behov.
• Kontext och prompts: MCP låter dig skicka detaljerad kontext, inklusive användarinstruktioner, konversationshistorik och extra information. Det stödjer mer träffsäkra och personliga modell­svar.
• Utbyggbarhet: Du kan utöka MCP genom att lägga till egna verktyg, resurser eller sätt att strukturera kontext. Det gör det enkelt att stödja nya AI-arbetsflöden när dina behov förändras.

När du bygger med MCP:s schema-baserade tillvägagångssätt förbereder du dina Python-projekt för framtida förändringar. MCP-kompatibla servrar kan enkelt samverka med nya LLM:er och AI-verktyg allteftersom de lanseras. Protokollet hjälper dig att fokusera på struktur, anpassningsbarhet och att säkerställa att alla dina AI-system kan samverka.

Python-bibliotek för MCP-servergrunder

Att bygga en Model Context Protocol (MCP)-server i Python fungerar bäst när du använder specifika bibliotek som stödjer protokollet, hanterar förfrågningar smidigt och skalar bra med fler användare eller uppgifter.

MCP Python SDK

MCP Python SDK är det huvudsakliga verktyget du behöver för att skapa servrar som följer MCP-reglerna. Paketet ger dig funktioner för kontroll av dataformat (schemavalidering), hantering av kontext och protokollhantering. Med det kan du snabbt definiera resurser och ställa in verktyg. SDK:n hjälper till att säkerställa att din server matchar de senaste MCP-standarderna. Eftersom den hanterar det mesta av protokollogiken åt dig kan du lägga mindre tid på egen kod och på att uppdatera servern när protokollet ändras.

Centrala webb-ramverk: FastAPI och Flask

FastAPI

FastAPI är ett modernt och snabbt webb-ramverk som lämpar sig väl för MCP-servrar. Det stödjer asynkron programmering, vilket innebär att din server kan hantera många förfrågningar samtidigt utan att fastna. FastAPI skapar OpenAPI-dokumentation automatiskt och validerar din data med pydantic. Eftersom det använder ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface) och undviker blockering kan FastAPI hantera ett stort antal samtidiga förfrågningar. Det gör det till ett starkt val för applikationer som använder artificiell intelligens eller måste hantera mycket kontext på en gång.

Flask

Flask är ett annat populärt webb-ramverk. Många väljer det för dess enkelhet och användarvänlighet. Som standard hanterar Flask en förfrågan åt gången, vilket passar enkla applikationer eller när uppgifter inte behöver köras parallellt. Om du vill att Flask ska klara flera uppgifter samtidigt kan du lägga till extra bibliotek. Flask är ett bra val när du vill bygga en snabb prototyp eller om din server inte behöver hantera många samtidiga användare.

Asynkron samtidighet: asyncio och trio

asyncio

asyncio ingår i Python och låter dig skriva asynkron kod. Det ger dig möjlighet att använda async och await, vilket hjälper din server att svara på många förfrågningar och göra bakgrundsarbete utan att vänta på att en uppgift ska bli klar innan nästa startar. Om du använder FastAPI eller bygger en egen ASGI-applikation hjälper asyncio dig att hantera flera jobb samtidigt, t.ex. att köra bakgrundsuppgifter eller göra anrop till andra system, utan att behöva extra trådar.

trio

trio är ett annat bibliotek för asynkron programmering men med extra funktioner. Det använder strukturerad samtidighet, vilket gör det enklare att organisera och avbryta grupper av uppgifter på ett säkert sätt. trio förbättrar felhantering och gör komplicerat asynkront arbete enklare att hantera. Utvecklare väljer trio för MCP-servrar som kräver noggrann styrning över flera samtidiga processer.

Grund för skalbara MCP-servrar

När du kombinerar MCP Python SDK med FastAPI (eller Flask) och lägger till antingen asyncio eller trio får du en stabil grund för din MCP-server. Denna kombination stödjer ordnad kommunikation och förbereder din server för avancerade funktioner, nya anslutningar och drift i större skala.

Avancerade bibliotek & verktyg för förbättrad serverfunktionalitet

Dataserialisering och validering

För att hålla din protokollbaserade server pålitlig behöver du exakt datavalidering. Du kan använda pydantic, som läser Python-typ­an­noteringar för att kontrollera och tolka data vid körning. Detta verktyg kräver lite extra prestanda och passar bra för att skapa strikta meddelandeformat för MCP-meddelanden och verktygsinput. Pydantic använder moderna tolkningstekniker och tester visar att det kan validera typiska datamodeller på mindre än en millisekund. Det hjälper dig att fånga felaktiga datatyper och blockera förfrågningar som inte följer dina regler.
marshmallow är ett annat verktyg för att hantera hur data flödar in och ut ur systemet. Det stödjer anpassade datafält, organiserar komplexa data i nästlade strukturer och låter dig köra extra steg före eller efter bearbetning. Det är användbart när du behöver transformera eller städa upp data som kommer in i din MCP-server.

Realtidskommunikation: Websockets och SSE

Många interaktiva AI-system behöver realtidsuppdateringar. Med websockets kan din server och klienter skicka meddelanden åt båda hållen när som helst via en enda TCP-anslutning. Detta möjliggör streaming av svar, direktsända verktygsuppdateringar eller samarbete kring gemensamma modelluppgifter. Tester och studier visar att websocket-anslutningar vanligtvis håller fördröjningen under 50 millisekunder, vilket är mycket snabbare än long-polling eller vanliga HTTP-förfrågningar vid pågående kommunikation.

Om du bara behöver skicka uppdateringar från servern till klienten kan Server-Sent Events (SSE) vara till hjälp. SSE använder enkla HTTP-anslutningar, som stöds av de flesta webbläsare. Det passar bra för envägsmeddelanden, t.ex. notiser eller uppdateringar, och håller serverns resursanvändning låg när du inte behöver tvåvägskommunikation.

Säkerhet och autentisering

För att skydda modellkontext och användardata behöver du stark autentisering. Authlib hjälper dig att sätta upp OAuth2 och OpenID Connect. Det är vanliga metoder för säker inloggning och hantering av tokens för åtkomstkontroll. Authlib följer vedertagna standarder och gör det lättare att koppla till olika identitetsleverantörer, samtidigt som svagheter i säkerheten minskar.

För sessionshantering låter PyJWT dig använda JSON Web Tokens. Dessa tokens är kryptografiskt signerade, så du snabbt kan verifiera användarens identitet och behörighet utan att slå upp det i en databas varje gång. PyJWT stödjer avancerade signeringsmetoder som RS256 och HS512, vilket möter strikta säkerhetskrav enligt branschstandarder och riktlinjer.

När du använder pydantic, marshmallow, websockets, SSE, Authlib och PyJWT i din MCP-server får du stark datavalidering, snabb realtidskommunikation och säker autentisering. Varje bibliotek har sin specifika uppgift, vilket gör att din server blir modulär, lätt att underhålla och redo för produktion.

Integrationsstrategier för MCP-servrar

Effektiv integration hjälper MCP-servrar att samverka med externa tjänster, hantera data och driftsättas pålitligt. Här finns specifika strategier, tydliga förklaringar och praktiska exempel för varje viktigt bibliotek som används för moderna Python-baserade MCP-servrar.

Anslutning till externa API:er

MCP-servrar behöver ofta data från tredjepartskällor för att förbättra modellkontexten. Du kan använda requests-biblioteket för synkrona HTTP-anrop när blockerande operationer inte orsakar problem, till exempel vid serverstart eller vid låg trafik. Om din server behöver hantera många förfrågningar samtidigt eller undvika blockering ger httpx asynkrona HTTP-funktioner. HTTPX stödjer anslutningspooler och HTTP/2, vilket förbättrar hastighet och datahantering för upptagna servrar (se HTTPX-benchmarkresultat för prestanda).

Exempel:

• Anropa requests.get() för att hämta resurser i skript eller verktyg som körs synkront.
• Använd await httpx.AsyncClient().get() i asynkrona FastAPI-endpoints för att hämta data parallellt.

Databasintegration

MCP-servrar behöver ofta lagra och hantera data över tid. För relationsdatabaser erbjuder SQLAlchemy en Object Relational Mapper (ORM). Det låter dig skriva Pythonkod för att skapa, läsa, uppdatera och ta bort databasposter, och hanterar avancerade frågor och databasändringar. SQLAlchemys ORM skyddar dig från att behöva skriva rå SQL, vilket minskar risken för kodfel och gör underhållet enklare (se SQLAlchemy-dokumentationen och studier om ORM-fördelar).

För applikationer som använder asynkron programmering erbjuder asyncpg direktåtkomst till PostgreSQL med fullt asynkron stöd. Detta bibliotek passar där du behöver hantera många databasanslutningar samtidigt, t.ex. i FastAPI-drivna MCP-servrar. Tester visar att asyncpg kan minska fördröjningar och hantera fler förfrågningar per sekund jämfört med synkrona databasdrivrutiner.

Exempel:

• Använd SQLAlchemys ORM för att lagra användaråtgärder eller verktygsanvändning i databasen.
• Använd asyncpg för händelsestyrda uppgifter som kräver icke-blockerande databasoperationer.

Driftsättning i produktion

För att köra MCP-API:er för många användare fungerar uvicorn bra som ASGI-server för FastAPI-appar. Uvicorn använder asyncio för att hantera många samtidiga förfrågningar. För servrar byggda på WSGI-ramverk som Flask hanterar gunicorn flera workerprocesser, vilket gör din applikation pålitlig vid hög belastning. Vetenskapliga tester visar att uvicorns event loop är effektiv för I/O-intensiva, asynkrona arbetsbelastningar. Gunicorn passar traditionella, synkrona applikationer bra.

Du kan använda Docker för att paketera din server och dess beroenden i en enda, reproducerbar image. Docker gör servern lätt att flytta, hjälper till med orkestreringsverktyg som Kubernetes och stödjer pålitliga CI/CD-processer. Forskning visar att Docker minskar installationsfel och stödjer enkel skalning över flera maskiner.

Exempel:

• Starta en FastAPI MCP-server med uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• Placera din serverkod i en Dockerfile för att bygga konsekventa images för varje miljö.

Du kan kombinera requests eller httpx för API-anrop, SQLAlchemy eller asyncpg för datalagring, uvicorn eller gunicorn för serverdrift och Docker för driftsättning. Dessa strategier hjälper MCP-servrar att ansluta till externa system, lagra data effektivt och köras pålitligt i verkliga produktionsmiljöer.

Praktiskt exempel – Bygg en enkel MCP-server

Steg 1: Installera nödvändiga paket

Använd först pip för att installera alla bibliotek du behöver för MCP-servern:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

Steg 2: Definiera ett kalkylatorverktyg och skapa MCP-servern

Du använder FastAPI för att hantera HTTP-förfrågningar, pydantic för att kontrollera och strukturera inputdata och MCP Python SDK för att följa MCP-protokollet.

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)

Förklaring:

• FastAPI sätter upp webbappen och de HTTP-rutter du behöver.
• pydantic använder klassen AddInput för att säkerställa att input till verktyget har rätt typ och struktur.
• Dekoratorn Tool från MCP SDK publicerar funktionen add som en MCP-resurs som följer protokollet.
• MCPServer kopplar ditt verktyg till FastAPI och skapar MCP-kompatibla endpoints automatiskt.

Steg 3: Kör servern

Starta ASGI-servern med uvicorn för att göra MCP-endpointsen tillgängliga:

uvicorn main:app --reload

Hur det fungerar

När servern får en korrekt formaterad MCP-förfrågan för verktyget add dirigerar FastAPI den till rätt funktion. pydantic kontrollerar att datan är korrekt. MCP SDK hanterar alla protokollregler. Verktyget add räknar ut summan och skickar tillbaka ett JSON-objekt med resultatet. Du kan lägga till fler verktyg genom att skapa nya inputmodeller och funktioner, och sedan registrera dem hos MCP-servern.

Detta exempel ger dig en komplett uppsättning för en enkel, standardenlig MCP-server. Du använder FastAPI, pydantic, MCP Python SDK och uvicorn. Du kan använda detta mönster för att bygga större MCP-servrar med fler verktyg och funktioner.