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課程簡介

協議結構剖析

  • 為何僅靠函數調用不足以應對複雜的代理生態系統
  • MCP 核心概念:工具、資源、提示及其 JSON 模式
  • MCP 會話生命周期:初始化、列出工具、調用、返回結果、關閉
  • 比較 MCP 與 OpenAPI、GraphQL 在暴露代理功能方面的差異

構建 Stdio MCP 服務器

  • 使用官方 SDK 搭建 TypeScript MCP 服務器框架
  • 使用 Zod 定義工具模式並生成運行時驗證邏輯
  • 實現調用內部 REST API 或數據庫的工具處理程序
  • 處理錯誤、部分結果及長時運行的工具執行

構建 HTTP MCP 服務器

  • 從 stdio 升級至 HTTP,以支持遠程部署和負載均衡
  • 使用 Bearer Token 和 mTLS 實現認證機制
  • 在 HTTP 連接會話中斷時實現優雅降級
  • 在 Kong 或 nginx 後端部署具備速率限制功能的 HTTP MCP 服務器

客戶端集成模式

  • 通過配置文件將 MCP 服務器註冊到 Claude Code
  • 同時將 OpenClaude 連接到多個 MCP 終端點
  • 使用 MCP Python SDK 編寫自定義 Python 代理客戶端
  • 優雅處理運行時工具可用性的變化

資源與提示暴露

  • 暴露只讀資源以豐富代理上下文
  • 創建參數化的提示模板,引導代理推理過程
  • 當底層數據變更時動態更新資源
  • 區分可變工具與不可變資源,明確安全邊界

內部工具註冊表與發現

  • 構建企業範圍的 MCP 註冊表,包含元數據和所有者標記
  • 通過 DNS-SD 或知名終端點文件實現自動發現
  • 對工具進行版本管理,淘汰舊終端點而不破壞客戶端
  • 使用自然語言描述編目工具,提升代理搜索能力

企業安全邊界

  • 在工具處理程序內基於代理身份實施授權檢查
  • 利用網絡隔離將高風險工具與普通代理訪問分開
  • 使用 seccomp 和 gVisor 容器對工具執行進行沙箱處理
  • 記錄每次工具調用,以便合規審查和法證分析

性能與可靠工程

  • 為不同工具類型(數據庫、計算、外部 API)設置超時策略
  • 在下游服務健康狀況不佳時實施熔斷機制
  • 緩存工具結果,減少冗餘且昂貴的計算
  • 選擇將 MCP 服務器作為 sidecar 部署還是獨立微服務運行

跨代理平台的互操作性

  • 測試 MCP 服務器與 Claude Code 和 Continue.dev 客戶端的兼容性
  • 處理不同平台間傳輸協商方式的差異
  • 為非 MCP 代理框架編寫相容性适配層
  • 在組織內部構建跨平台工具市場

內部演化 MCP 生態系統

  • 收集開發者對工具實用性和準確性的反饋
  • 每季度執行工具審計,清理過時集成
  • 通過自助式 MCP 服務器模板為新團隊提供入門支持
  • 向開源 MCP 規範貢獻改進內容

最低要求

  • 具備 TypeScript 或 Python 的編程經驗
  • 理解大語言模型(LLM)的工具調用和函數調用模式
  • 具備基礎網絡知識:HTTP、WebSockets 以及 JSON-RPC

受眾

  • 為 AI 代理構建自定義工具的後端開發人員
  • 標準化 AI 代理訪問企業系統方式的平台工程師
  • 設計企業採用 AI 工具生態系統的解決方案架構師
 14 小時

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