架构设计与最佳实践

MCP 协议重塑了 AI 与工具集成的范式，让模型能力像乐高一样自由拼装，推动智能应用生态迈向标准化与可组合未来。

项目架构范式

根据 MCP 协议构建应用时，可遵循以下典型架构：

1. 单机 Agent 系统：在桌面或 IDE 内运行 MCP 客户端，启动一个或多个本地 MCP 服务器（如 Filesystem、Git、Memory），用于访问本地文件和代码。适合个人开发者或离线场景。
2. 微服务模式：将 MCP 服务器作为独立容器部署，通过 HTTP 与主机和客户端通信。每个服务器负责单一功能（单一职责原则），方便扩展和维护。
3. 混合模式：本地运行部分服务器（如文件系统和数据库），同时连接远程 SaaS 服务器（如 Asana、Stripe）。需要注意不同传输方式的安全和认证，实现全链路加密。

性能与可伸缩性

为保证高并发场景下的响应时间，可采取以下措施：

• 异步编程：利用 Python 的 asyncio 或 Node.js 的事件循环处理多个并行请求。
• 连接池：针对数据库或第三方 API 建立连接池，避免频繁创建与销毁连接。
• 缓存层：对频繁读取的数据（如配置项、静态文件）使用缓存，提高吞吐率。
• 分页与流式传输：当工具返回大量数据时，使用分页（如 tools/list 的 cursor 参数）或 SSE 流式返回，减轻单次传输压力。

安全与合规

在生产环境中使用 MCP 时，必须重视安全：

• 身份认证与授权：采用 OAuth 2.1、JWT 等认证机制，确保只有授权用户和应用能够连接服务器。
• 最小权限原则：服务器仅请求执行任务所需的最小权限，防止权限滥用。
• 严格审查第三方服务器：远程服务器由第三方运营，应审查其安全实践和隐私条款；在连接前确认数据传输和存储策略。
• 日志与监控：实现详尽的请求日志、错误监控和告警机制，及时发现异常调用与潜在攻击。

用户体验与人机协作

MCP 强调"用户在环"的设计。客户应用应提供直观的权限提示与操作确认，确保用户清楚知道 AI 即将访问哪些资源、执行哪些操作。在协作场景中，可以通过图形界面展示工具列表、输入参数和返回结果，使 AI 助手的操作可追溯。