架构图
在Wind Surf Wave 3版本中，我们推出了对模型上下文协议(Model Context Protocol，简称MCP)的支持。这是一项非常强大的功能，但我们从许多用户那里听说，你们对MCP是什么、为什么重要以及如何开始使用它并不十分清楚。别担心，我们来帮你解决这些问题！在接下来的几分钟里，我们将深入介绍MCP的技术本质、架构设计、实际应用场景，以及如何在Wind Surf中开始使用它，甚至如何开发自己的MCP服务器。
回顾：什么是代理(Agents)？
代理工具
首先，让我们简单回顾一下。我们最初有一个叫做「副驾驶」(Co-pilot)的概念，Codium的原始聊天功能就是一个例子。副驾驶可以访问各种模型，如Sonet 3.5、GPT-4等等，并且让这些模型能够访问某种上下文。对于Codium来说，这个上下文是对你的代码库的深入理解。当你将这两者结合起来时，这些副驾驶在回答关于你的代码库的问题方面非常出色。
但是，它们无法执行一些操作，比如：
- 实际编辑你的文件
- 提出差异建议
- 搜索网络或文档
这就是代理(Agents)发挥作用的地方。代理基本上是在副驾驶的基础上，除了模型和上下文之外，还给它们提供了对工具的访问权限。
代理 = 模型 + 上下文 + 工具
如今，Wind Surf中的Cascade就是一个拥有各种工具访问权限的代理。这些工具包括创建或编辑文件、搜索大量文件中的特定关键词，甚至可以搜索网络和特定的文档站点。
MCP的技术本质
但是，我们经常希望给Cascade访问其他数据源的权限，比如Slack、GitHub、Google Drive等等。例如，我们个人使用Slack进行大量关于不同设计理念、实现方式、编码实践等方面的讨论。因此，让Cascade能够访问Slack将会非常有用。
这就是MCP的用武之地。MCP本质上是一个标准化接口，为像Cascade这样的AI代理提供了一种与其他数据源通信的方式。对于Cascade来说，MCP服务器只是它工具箱中的另一组工具。
MCP的核心架构
MCP基本上由三个主要组件组成：
- 客户端：实际使用信息的一方，如Wind Surf
- 服务器：负责与数据源通信的中间组件
- 数据源：可以是远程服务(如Slack)或本地内容(如文件系统)
本地数据源可以是你文件系统上的内容，而远程数据源可以是像Slack这样的服务，因为我们所有的Slack对话都存储在slack.com上。
那么，中间的这个组件是什么？这个服务器是什么？服务器只负责使用某种Web API与Slack通信，并将该信息传回Cascade。如果这听起来很复杂，别担心，因为你实际上不需要自己创建这些服务器。这些服务器只是在你的机器上运行的本地进程，有很多开源的预构建服务器可以直接下载和运行。
MCP协议规范
MCP协议的核心是一套标准化的API接口，它定义了客户端和服务器之间的通信方式。这些接口主要包括：
// MCP服务器接口规范示例
interface MCPServer {
// 获取服务器信息
getServerInfo(): ServerInfo;
// 获取可用工具列表
getTools(): Tool[];
// 执行工具调用
executeToolCall(toolName: string, params: any): Promise<ToolResult>;
// 获取数据源信息
getDataSourceInfo(): DataSourceInfo;
}
这种标准化的接口设计使得不同的MCP服务器可以被统一地集成到AI代理中，而不需要为每个数据源编写特定的集成代码。
// MCP服务器配置示例
{
"slackbot_token": "xoxb-your-token-here",
"slack_team_id": "T12345678",
"name": "Slack MCP 服务器",
"version": "1.0.0",
"capabilities": ["search", "read", "write"],
"rate_limits": {
"requests_per_minute": 60,
"concurrent_requests": 5
}
}
MCP的底层通信机制
MCP服务器与客户端之间的通信通常基于HTTP/WebSocket协议，使用JSON格式进行数据交换。一个典型的通信流程如下：
- 服务发现：客户端通过本地网络发现可用的MCP服务器
- 握手认证：客户端与服务器建立连接并进行身份验证
- 能力查询：客户端查询服务器支持的工具和功能
- 工具调用：客户端发送工具调用请求，服务器执行并返回结果
- 状态同步：服务器可能会推送数据源状态变更通知
这种设计使得MCP服务器可以作为一个独立的进程运行，与AI代理解耦，从而提高了系统的可扩展性和稳定性。
实际示例：添加Slack MCP服务器
让我们回到我们的Slack示例。假设我在Slack上有一个频道，我和我的团队在那里讨论编码最佳实践，我希望Cascade能够访问这些内容，这样它在编写代码时就可以考虑这些最佳实践。让我们看看如何向Cascade添加Slack MCP服务器。
步骤1：准备Slack应用
首先，我要前往Slack，在那里我有一个名为「slack-mcp-test」的频道（仅用于本演示）。你可以看到我在这里写了一堆JavaScript编码标准，比如如何命名变量、如何处理常量等等。我希望Cascade能够访问这个频道中的内容。
现在，我们可以查看如何设置Slack MCP服务器的说明。记住，这只是一个你运行的进程。每个MCP服务器的说明可能略有不同，你可以在网上找到这些说明。
首先，我需要创建一个非常简单的Slack应用（为了这个演示，我已经创建好了）。完成后，我只需要获取一段JSON代码片段并将其添加到我的客户端。
// Slack应用配置示例
{
"display_information": {
"name": "MCP Connector",
"description": "Connect Slack to MCP",
"background_color": "#4A154B"
},
"oauth_config": {
"scopes": {
"bot": [
"channels:history",
"channels:read",
"chat:write",
"groups:history",
"groups:read",
"im:history",
"im:read",
"mpim:history",
"mpim:read"
]
}
},
"settings": {
"event_subscriptions": {
"request_url": "https://your-mcp-server.example.com/slack/events",
"bot_events": [
"message.channels",
"message.groups",
"message.im",
"message.mpim"
]
},
"interactivity": {
"is_enabled": true,
"request_url": "https://your-mcp-server.example.com/slack/interactive"
}
}
}
步骤2：配置Wind Surf
mcp配置
让我们复制这段代码，然后转到Wind Surf。在Wind Surf中，如果你前往Cascade，你会看到一个小锤子图标，上面会显示「MCP：0个可用MCP服务器」。让我们添加一个MCP服务器。
点击图标，在右侧你会看到一个名为「配置」的按钮。点击配置后，它会打开一个名为mcpc-config.js的文件，你可以在这里粘贴之前的JSON代码片段。你会注意到它需要一个Slackbot令牌和一个Slack团队ID。我会在线下输入这些信息，然后再回来。
配置完MCP服务器后，你可以返回Cascade，前往锤子图标，你会看到有一个可用的Slack MCP服务器。如果你没有看到，只需点击刷新即可。
测试MCP功能
现在让我们来测试一下。提醒一下，我们在Slack频道中有一堆编码最佳实践，我想确保Cascade了解这些内容。
示例1：获取编码最佳实践
现在，我可以直接问Cascade：
「JavaScript的编码最佳实践是什么？请检查Slack频道」
并给它提供频道ID（因为这是一个演示集成）。你可以立即看到它调用了MCP工具，访问了Slack频道，获取了频道历史记录，现在它可以访问该Slack频道中的所有内容，包括命名约定、语法和风格等等。
示例2：应用最佳实践重构代码
接下来，我可以说：
「使用这些编码标准重构index.ts文件」
现在，它正在使用从Slack获取的信息来改进我代码库中的代码。
高级应用场景
企业级应用：知识库集成
在企业环境中，MCP可以连接到内部知识库、文档系统和专有数据库，使AI代理能够访问公司特定的信息。例如，一家金融机构可以创建一个MCP服务器，连接到其内部合规文档库，使AI代理能够根据最新的监管要求提供建议。
// 企业知识库MCP服务器配置
{
"name": "企业知识库连接器",
"version": "2.0.0",
"data_sources": [
{
"name": "合规文档库",
"type": "document_database",
"connection_string": "${ENCRYPTED_CONNECTION_STRING}",
"update_frequency": "daily",
"access_control": {
"roles": ["compliance_officer", "legal_team", "executive"]
}
},
{
"name": "产品规格库",
"type": "wiki",
"api_endpoint": "https://internal-wiki.example.com/api/v2",
"authentication": "oauth2"
}
],
"security": {
"encryption": "AES-256",
"audit_logging": true,
"data_retention": "90days"
}
}
多模态数据处理
MCP不仅限于文本数据，它还可以处理图像、音频和视频等多模态数据。例如，一个设计团队可以使用MCP连接到他们的设计资产库，使AI代理能够分析和参考现有的设计元素。
// 多模态MCP服务器工具示例
{
"tools": [
{
"name": "image_search",
"description": "搜索设计资产库中的图像",
"parameters": {
"query": "string",
"style": "string?",
"colors": "string[]?",
"limit": "number?"
},
"returns": {
"images": [{
"url": "string",
"thumbnail": "string",
"metadata": {
"width": "number",
"height": "number",
"format": "string",
"created_at": "string",
"tags": "string[]"
}
}]
}
},
{
"name": "audio_analyze",
"description": "分析音频文件并提取关键信息",
"parameters": {
"audio_url": "string",
"analysis_type": ["transcription", "sentiment", "speaker_identification"]
},
"returns": {
"transcript": "string?",
"sentiment": "object?",
"speakers": "string[]?"
}
},
{
"name": "video_search",
"description": "在视频库中搜索特定内容",
"parameters": {
"query": "string",
"duration_range": "[number, number]?",
"categories": "string[]?"
},
"returns": {
"videos": [{
"url": "string",
"preview": "string",
"duration": "number",
"transcript": "string?"
}]
}
}
]
}
MCP服务器开发指南
如果你对现有的MCP服务器不满意，或者需要连接到一个尚未有MCP服务器支持的数据源，你可能需要开发自己的MCP服务器。本节将指导你完成这个过程。
开发环境准备
开发MCP服务器需要以下工具和技能：
- 编程语言：任何支持HTTP服务器的语言都可以，但Node.js因其异步特性和丰富的库生态系统而特别适合
- 开发工具：代码编辑器（如VS Code）和版本控制系统（如Git）
- API知识：了解RESTful API设计原则和WebSocket（如果需要实时通信）
- 数据源API：熟悉你想要连接的数据源的API
基本架构设计
一个典型的MCP服务器架构包括以下组件：
+----------------+ +----------------+ +----------------+
| | | | | |
| Wind Surf |<---->| MCP服务器 |<---->| 数据源 |
| (客户端) | | (中间层) | | (API端点) |
| | | | | |
+----------------+ +----------------+ +----------------+
实现MCP协议接口
以下是使用Node.js实现基本MCP服务器的代码示例：
// 基本MCP服务器实现示例 (server.js)
const express = require('express');
const cors = require('cors');
const app = express();
const port = 3000;
// 启用CORS和JSON解析
app.use(cors());
app.use(express.json());
// 服务器信息端点
app.get('/server-info', (req, res) => {
res.json({
name: "我的自定义MCP服务器",
version: "1.0.0",
description: "连接到我的专有数据源的MCP服务器",
capabilities: ["search", "read", "write"]
});
});
// 工具列表端点
app.get('/tools', (req, res) => {
res.json([
{
name: "search_documents",
description: "搜索文档库",
parameters: {
query: "string",
filters: "object?",
limit: "number?"
},
returns: {
documents: "array",
total_count: "number"
}
},
// 更多工具...
]);
});
// 工具调用端点
app.post('/execute', async (req, res) => {
const { tool, params } = req.body;
try {
// 根据工具名称路由到相应的处理函数
switch(tool) {
case 'search_documents':
const results = await searchDocuments(params);
res.json(results);
break;
// 处理其他工具...
default:
res.status(400).json({ error: `未知工具: ${tool}` });
}
} catch (error) {
res.status(500).json({ error: error.message });
}
});
// 启动服务器
app.listen(port, () => {
console.log(`MCP服务器运行在 http://localhost:${port}`);
});
// 实现工具功能
async function searchDocuments(params) {
// 这里连接到你的实际数据源
// 例如数据库查询、API调用等
// 示例实现
return {
documents: [
{ id: "doc1", title: "示例文档1", content: "这是一个示例文档..." },
{ id: "doc2", title: "示例文档2", content: "另一个示例文档..." }
],
total_count: 2
};
}
安全性考虑
开发MCP服务器时，安全性是一个关键考虑因素：
- 认证与授权：实现强大的认证机制，确保只有授权用户才能访问你的MCP服务器
- 数据加密：使用HTTPS加密所有通信
- 输入验证：验证所有客户端输入，防止注入攻击
- 速率限制：实现速率限制，防止滥用
- 敏感数据处理：小心处理API密钥和其他敏感信息，使用环境变量而不是硬编码
// 安全增强的MCP服务器示例
const rateLimit = require('express-rate-limit');
const helmet = require('helmet');
const jwt = require('jsonwebtoken');
// 添加安全头
app.use(helmet());
// 配置速率限制
const limiter = rateLimit({
windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15分钟
max: 100 // 每个IP限制100个请求
});
app.use(limiter);
// JWT认证中间件
function authenticateToken(req, res, next) {
const authHeader = req.headers['authorization'];
const token = authHeader && authHeader.split(' ')[1];
if (token == null) return res.sendStatus(401);
jwt.verify(token, process.env.JWT_SECRET, (err, user) => {
if (err) return res.sendStatus(403);
req.user = user;
next();
});
}
// 保护端点
app.get('/tools', authenticateToken, (req, res) => {
// 实现...
});
性能优化策略
随着MCP服务器使用量的增加，性能优化变得至关重要。以下是一些提高MCP服务器性能的策略：
缓存机制
实现智能缓存可以显著减少对数据源的请求数量，提高响应速度：
// 使用内存缓存示例
const NodeCache = require('node-cache');
const cache = new NodeCache({ stdTTL: 600 }); // 10分钟过期
async function searchDocumentsWithCache(params) {
const cacheKey = `search:${JSON.stringify(params)}`;
// 检查缓存
const cachedResult = cache.get(cacheKey);
if (cachedResult) {
return cachedResult;
}
// 如果缓存未命中，执行实际搜索
const result = await searchDocuments(params);
// 存储到缓存
cache.set(cacheKey, result);
return result;
}
批处理和并行处理
对于需要处理大量数据的操作，可以使用批处理和并行处理技术：
// 并行处理示例
async function batchProcessDocuments(documentIds) {
// 将文档ID分成批次
const batches = [];
for (let i = 0; i < documentIds.length; i += 10) {
batches.push(documentIds.slice(i, i + 10));
}
// 并行处理每个批次
const results = await Promise.all(
batches.map(batch => processDocumentBatch(batch))
);
// 合并结果
return results.flat();
}
连接池和资源管理
对于数据库连接等资源，使用连接池可以提高效率：
// 数据库连接池示例
const { Pool } = require('pg');
const pool = new Pool({
user: process.env.DB_USER,
host: process.env.DB_HOST,
database: process.env.DB_NAME,
password: process.env.DB_PASSWORD,
port: process.env.DB_PORT,
max: 20, // 最大连接数
idleTimeoutMillis: 30000 // 连接最大空闲时间
});
async function queryDatabase(sql, params) {
const client = await pool.connect();
try {
const result = await client.query(sql, params);
return result.rows;
} finally {
client.release(); // 重要：释放连接回池
}
}
实际应用案例
案例1：研发团队的知识管理
一个软件研发团队使用MCP连接到他们的JIRA、Confluence和GitHub，创建了一个统一的知识库。AI代理可以：
- 回答关于项目历史和决策的问题
- 提供代码库的上下文
- 根据过去的bug报告提出修复建议
- 自动生成项目文档
案例2：医疗数据分析
一家医疗机构使用MCP连接到他们的患者记录系统（经过适当的匿名化和安全处理）。医生可以使用AI代理：
- 分析患者历史记录
- 比较类似病例的治疗方案
- 获取最新的医学研究文献
- 生成患者护理摘要
案例3：法律文档处理
一家律师事务所使用MCP连接到他们的法律文档库和判例数据库。律师可以使用AI代理：
- 搜索相关判例
- 分析合同条款
- 生成法律文档草稿
- 提供法规遵从性建议
未来发展趋势
MCP技术仍处于早期阶段，但其发展潜力巨大。以下是一些值得关注的未来趋势：
联邦学习与隐私保护
未来的MCP可能会整合联邦学习技术，允许AI模型在不直接访问原始数据的情况下学习数据中的模式，从而更好地保护隐私。
跨平台标准化
随着MCP的普及，我们可能会看到更多的标准化努力，使不同平台和提供商的MCP服务器能够无缝互操作。
实时协作增强
未来的MCP将更加注重实时协作能力，使多个用户和AI代理能够同时处理同一数据集，实现更高效的团队协作。
自适应学习能力
MCP服务器可能会发展出自适应学习能力，根据用户的使用模式自动优化其性能和功能，提供更个性化的体验。
结语
MCP代表了AI代理技术的一个重要发展方向，它打破了AI系统的信息孤岛，使AI能够访问更广泛的数据源，从而提供更有价值的服务。无论你是想简单地使用现有的MCP服务器，还是开发自己的定制解决方案，我们希望本教程能够帮助你理解MCP的工作原理和潜力。
随着技术的不断发展，我们期待看到更多创新的MCP应用出现，进一步扩展AI代理的能力边界。如果你有任何问题或想法，欢迎在社区中分享！
提示：如果你对MCP开发感兴趣，可以
