第 6 章 在执行环境中创建并集成自定义 MCP 服务器


Model Context Protocol (MCP)服务器是一个外部服务,充当 Artificial Intelligence (AI)模型、特别是 大型语言 模型(LLM)和外界之间的网关。

MCP 通过提供通用的"语言"来访问真实系统、数据和工具,从而消除了对自定义集成的需要。

MCP 使用客户端-服务器架构运行:

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组件角色Description

MCP 主机

应用程序环境

这是用户与 AI 交互的位置,如 AI 支持的 IDE,如 VS Code 或 chatbot 接口。

MCP 客户端

连接管理器

Host 中的组件将 LLM 请求转换为 MCP 格式。

MCP 服务器

资源供应商

连接到底层系统的外部服务,如数据库或 API。

通过使用此标准化协议,实施 MCP 客户端的任何 LLM 可以使用任何 MCP 服务器。

6.1. 在安装前评估 MCP 服务器

为了保护您的执行环境不受漏洞的影响,请在通过审核代码、固定版本、强制实施只读模式和验证权限前评估 MCP 服务器。

在执行环境中包含 MCP 服务器前:

  • 查看源代码: MCP 服务器可以在您的基础架构上执行任意操作。在安装前,审计服务器代码,特别是针对来自社区或第三方来源的服务器。
  • 固定到特定版本 :使用 registry 元数据中的显式版本号,而不是最新版本:

    cfn_mcp_version: "0.7.2"

    这样可确保可重复生成的构建,并防止上游更改出现意外行为。

  • 使用只读模式,其中: 很多 MCP 服务器支持只读标记,可防止变异操作:

      cfn_mcp_registry:
        - name: "awslabs.cfn-mcp-server"
          type: "stdio"
          lang: "pypi"
          args: ["--readonly"]
          description: "AWS CloudFormation MCP Server (read-only)"
  • 查看所需的权限 :了解每个 MCP 服务器需要的权限。例如,CloudFormation MCP 服务器需要 cloudcontrol:*cloudformation:* IAM 权限。仅授予所需的最小权限。
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