MCP高级应用：多服务器协同与工具编排本文将介绍如何使用`ClientSessionGroup`管理多服务器连接，以及如

随着AI应用复杂度的增加，单一服务器往往无法满足所有需求。MCP框架提供了强大的多服务器协同机制，使开发者能够同时连接和管理多个MCP服务器，实现工具的编排和协同。本文将介绍如何使用ClientSessionGroup管理多服务器连接，以及如何在不同服务器之间协调工具调用，构建更加复杂和强大的AI应用。

多服务器架构的优势

多服务器架构具有以下优势：

功能分离：不同服务器可以专注于不同的功能领域
资源隔离：避免单一服务器资源瓶颈
灵活扩展：可以根据需要添加新的服务器和功能
容错能力：一个服务器的故障不会影响整个系统
工具编排：可以组合不同服务器的工具构建复杂流程

多服务器连接实现

服务器配置

首先，我们定义要连接的服务器配置：

server_configs = {
    "server1": {
        "command": "python",
        "args": ["mcp/10_async_context_server.py"],
        "env": {"PYTHONIOENCODING": "utf-8"}
    },
    "server2": {
        "command": "python",
        "args":["mcp/11_lifespan_error_examples.py", "--server"],
        "env": {"PYTHONIOENCODING": "utf-8"}
    }
}

# 创建服务器参数列表
server_params_list = [
    StdioServerParameters(
        command=config["command"],
        args=config["args"],
        env=config["env"]
    )
    for config in server_configs.values()
]

创建会话组

使用ClientSessionGroup创建和管理多个服务器连接：

async def test_multi_server():
    # 创建客户端会话组
    name_fn = lambda name, server_info: f"{server_info.name}_{name}"
    async with ClientSessionGroup(component_name_hook=name_fn) as group:
        # 连接到所有服务器
        for server_name, server_params in zip(server_configs.keys(), server_params_list):
            logger.info(f"正在连接到服务器: {server_name}")
            await group.connect_to_server(server_params)

component_name_hook函数用于生成工具的唯一名称，避免不同服务器中同名工具的冲突。

日志处理

为所有会话注册统一的日志处理器：

# 设置日志处理器
async def handle_log(level: str, message: str):
    logger.info(f"服务器日志 [{level}]: {message}")

# 为所有会话注册日志处理器
for session in group.sessions:
    session.on_log = handle_log

工具调用

通过会话组调用不同服务器的工具：

# 调用第一个服务器的工具
try:
    result1 = await group.call_tool("context_server_query_db", {})
    logger.info(f"server1 工具调用结果: {result1}")
except Exception as e:
    logger.error(f"调用 context_server_query_db 失败: {str(e)}")

# 调用第二个服务器的工具
try:
    result2 = await group.call_tool("lifespan_error_examples_simulate_error", {})
    logger.info(f"server2 工具调用结果: {result2}")
except Exception as e:
    logger.error(f"调用 lifespan_error_examples_simulate_error 失败: {str(e)}")

注意工具名称现在包含了服务器名称前缀，这是由component_name_hook函数生成的。

工具编排与协同

多服务器架构的一个重要优势是工具编排，即组合不同服务器的工具构建复杂流程：

async def orchestrate_tools(group, data):
    # 第一步：使用server1的工具处理数据
    processed_data = await group.call_tool("context_server_query_db", {})
    
    # 第二步：根据结果决定下一步操作
    if processed_data == "query_db 执行成功":
        # 继续处理
        try:
            result = await group.call_tool("lifespan_error_examples_simulate_error", {})
            return result
        except Exception as e:
            # 处理错误
            return {"status": "error", "message": str(e)}
    else:
        # 另一个分支
        return {"status": "incomplete", "data": processed_data}

这种编排方式使我们能够构建复杂的工作流，根据中间结果动态决定后续步骤。

错误处理与容错

在多服务器环境中，错误处理尤为重要：

try:
    result = await group.call_tool("server_name_tool_name", {})
except Exception as e:
    # 记录错误
    logger.error(f"工具调用失败: {str(e)}")
    
    # 尝试备用工具
    try:
        result = await group.call_tool("backup_server_backup_tool", {})
    except Exception as backup_e:
        # 所有尝试都失败
        logger.error(f"备用工具也失败: {str(backup_e)}")
        raise RuntimeError("无法完成操作，所有尝试都失败")

这种方式实现了基本的容错机制，当一个服务器或工具失败时，可以尝试使用备用选项。

最佳实践

唯一工具名称：使用component_name_hook确保工具名称唯一
统一错误处理：实现一致的错误处理策略
资源管理：确保所有服务器连接在不再需要时被正确关闭
负载均衡：合理分配工具调用，避免单一服务器过载
服务发现：实现动态服务发现机制，自动连接可用服务器
超时控制：为工具调用设置适当的超时时间

总结

MCP的多服务器协同机制为构建复杂AI应用提供了强大支持。通过ClientSessionGroup，开发者可以同时连接和管理多个MCP服务器，实现工具的编排和协同。这种架构不仅提高了系统的可扩展性和容错能力，还使复杂工作流的实现变得更加简单。

在实际应用中，多服务器架构特别适合需要组合多种功能的复杂AI系统，如需要同时处理自然语言、图像和结构化数据的应用。通过合理设计服务器分工和工具编排，我们可以构建更加强大、灵活和可靠的AI应用，为用户提供更好的服务。