MCP网络服务架构：构建基于SSE的实时AI应用
概要
在现代AI应用中，实时通信是提供流畅用户体验的关键。MCP框架支持多种通信协议，其中Server-Sent Events (SSE)是一种轻量级的单向实时通信机制，特别适合AI工具的实时反馈场景。本文将深入探讨如何使用MCP构建基于SSE的服务器和客户端，实现网络化的AI应用部署。我们将分析服务器的实现、客户端的连接方式，以及如何处理工具调用和实时通信。
SSE通信机制简介
Server-Sent Events (SSE)是一种基于HTTP的技术，允许服务器向客户端推送实时更新。与WebSocket不同，SSE是单向的（只从服务器到客户端），但具有以下优势：
- 简单性：基于标准HTTP，实现简单
- 自动重连：客户端自动处理连接中断和重连
- 原生事件类型：支持命名事件和事件ID
- 轻量级：比WebSocket更轻量，适合单向数据流
- 防火墙友好：使用标准HTTP端口，不易被防火墙阻止
服务器实现
创建低级服务器
MCP提供了低级服务器API，使我们能够灵活地实现自定义服务器：
from mcp.server.lowlevel.server import Server
from mcp.types import TextContent, Tool
# 创建服务器实例
server = Server(name="sse_server")
定义工具列表
服务器需要提供工具列表，供客户端发现和调用：
@server.list_tools()
async def handle_list_tools() -> list[Tool]:
"""返回服务器支持的工具列表"""
return [
Tool(
name="test_tool",
description="A test tool",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"message": {
"type": "string",
"description": "测试消息"
}
},
"required": ["message"]
}
)
]
处理工具调用
服务器需要实现工具调用处理函数：
@server.call_tool()
async def handle_call_tool(name: str, args: dict) -> list[TextContent]:
"""处理工具调用"""
logger.info(f"调用工具: {name}, 参数: {args}")
if name == "test_tool":
message = args.get("message", "")
return [TextContent(type="text", text=f"服务器收到消息: {message}")]
else:
return [TextContent(type="text", text=f"错误：未知的工具 {name}")]
集成Starlette和SSE传输
MCP的SSE实现基于Starlette框架，我们需要创建一个Starlette应用并配置SSE传输：
def make_server_app() -> Starlette:
"""创建带有SSE传输的Starlette应用"""
# 创建SSE传输
sse = SseServerTransport("/messages/")
async def handle_sse(request: Request) -> Response:
"""处理SSE连接"""
logger.info("新的SSE连接")
try:
async with sse.connect_sse(
request.scope, request.receive, request._send
) as streams:
# 运行服务器
await server.run(
streams[0],
streams[1],
server.create_initialization_options()
)
return Response()
except Exception as e:
logger.error(f"SSE连接处理出错: {str(e)}")
raise
app = Starlette(
routes=[
Route("/sse", endpoint=handle_sse),
Mount("/messages/", app=sse.handle_post_message),
]
)
return app
启动服务器
最后，我们使用uvicorn启动Starlette应用：
if __name__ == "__main__":
app = make_server_app()
uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=8000)
客户端实现
创建SSE客户端连接
客户端使用sse_client函数创建到SSE服务器的连接：
async def test_sse_connection():
"""测试SSE连接"""
try:
# 连接到SSE服务器
logger.info("正在连接到SSE服务器...")
async with sse_client("http://127.0.0.1:8000/sse") as streams:
# 创建客户端会话
async with ClientSession(*streams) as session:
# 初始化会话
logger.info("初始化会话...")
result = await session.initialize()
logger.info(f"服务器信息: {result.serverInfo.name}")
获取工具列表
客户端可以获取服务器提供的工具列表：
# 获取可用工具列表
logger.info("获取工具列表...")
tools = await session.list_tools()
logger.info("可用工具:")
for tool in tools:
logger.info(f"- {tool}")
调用工具
客户端可以调用服务器提供的工具：
# 测试工具
logger.info("\n测试工具...")
try:
result = await session.call_tool("test_tool", {"message": "你好，SSE!"})
logger.info(f"工具调用结果: {result}")
except Exception as e:
logger.error(f"调用工具失败: {str(e)}")
traceback.print_exception(type(e), e, e.__traceback__)
错误处理
客户端实现了全面的错误处理，确保连接和调用过程中的异常能够被适当捕获和处理：
try:
# 连接和调用代码...
except Exception as e:
logger.error(f"SSE连接测试失败: {str(e)}")
traceback.print_exception(type(e), e, e.__traceback__)
raise
SSE通信流程详解
MCP的SSE通信流程包含以下步骤：
- 服务器启动：Starlette应用启动并监听指定端口
- 客户端连接：客户端创建到SSE端点的HTTP连接
- SSE流建立：服务器保持连接打开，准备发送事件流
- 会话初始化：客户端初始化会话，获取服务器信息
- 工具发现：客户端获取服务器提供的工具列表
- 工具调用：客户端通过HTTP POST请求发送工具调用
- 实时反馈：服务器通过SSE流发送日志、进度和状态更新
- 结果返回：服务器完成工具调用后发送最终结果
应用场景
基于SSE的MCP应用适用于多种场景：
- Web应用集成：将AI功能集成到Web应用中
- 分布式部署：在分布式环境中部署AI服务
- 实时监控：实时监控长时间运行的AI任务
- 多用户服务：为多个用户提供AI服务
- 云端部署：将AI服务部署到云环境中
最佳实践
- 连接管理：实现连接池和重连机制
- 负载均衡：在高负载环境中使用负载均衡器
- 安全措施：实施认证和授权机制
- 监控和日志：监控SSE连接状态和性能
- 错误处理：实现全面的错误处理策略
- 超时设置：配置适当的连接和请求超时
总结
MCP的SSE实现提供了一种强大而灵活的方式来构建网络化的AI应用。通过SSE，我们可以将AI服务部署为网络服务，使客户端能够通过HTTP连接访问AI工具并接收实时更新。这种架构特别适合需要实时反馈的AI应用场景，如长时间运行的分析任务、实时监控系统等。
SSE的简单性、实时性和可靠性使其成为构建分布式AI应用的理想选择，而MCP框架则提供了必要的工具和抽象，简化了SSE服务器和客户端的实现。通过掌握MCP的SSE通信机制，开发者可以构建更加强大、灵活和可扩展的AI应用生态系统。
