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:
| 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 复制链接链接已复制到粘贴板!
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:*和cloudformation:*IAM 权限。仅授予所需的最小权限。