MCP开发实战（一）基于MCP协议的大模型网关——多个大模型API统一封装为标准化工具

基于MCP协议开发大模型网关的核心目标是将多个大模型API统一封装为标准化工具，通过MCP协议实现安全可控的调用。以下是结合用户代码与MCP协议特性的开发实践指南：

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一、架构设计要点

1. 协议层统一
   采用MCP 2024-11-05版协议，通过Streamable HTTP实现客户端与服务器的双向通信。相较于传统SSE，新协议支持动态升级HTTP请求为流式传输，简化了端点管理（如用户代码中的/mcp统一处理所有请求）。

2. 网关核心功能
   • 多模型代理：每个大模型API封装为独立的MCP Tool（如gpt4-generate、claude3-summarize）

   • 动态路由：根据请求参数自动选择最优模型（如根据model_type参数路由）

   • 流量控制：在MCP Server层实现请求限速与配额管理

3. 安全机制
   • API密钥管理：通过Nacos等配置中心动态加载密钥（如用户代码中API_KEY的注入）

   • 权限校验：在tools/call阶段验证调用权限（参考网页5的沙箱环境方案）

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二、MCP Server开发实践
关键代码改造

# 扩展多模型工具注册
TOOLS_REGISTRY["tools"].extend([{"name": "gpt4_generate","description": "GPT-4文本生成接口，支持max_tokens参数控制长度","inputSchema": {"type": "object","properties": {"prompt": {"type": "string"},"max_tokens": {"type": "integer"}},"required": ["prompt"]}},{"name": "claude3_analyze","description": "Claude 3多模态分析接口，支持图像URL输入","inputSchema": {"type": "object","properties": {"image_url": {"type": "string"},"analysis_type": {"type": "string"}}}}
])# 添加模型调用处理逻辑
async def stream_model_inference(model_name: str, params: dict) -> AsyncIterator[bytes]:"""统一处理大模型调用，返回流式结果"""# 示例：路由到不同模型后端if model_name == "gpt4_generate":async for chunk in openai_client.chat.completions.create(model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": params["prompt"]}], stream=True):yield json.dumps({"stream": chunk.choices[0].delta.content})elif model_name == "claude3_analyze":# 调用Claude API并流式返回...

配置管理优化

# 通过环境变量动态加载多模型配置
MODEL_CONFIG = {"gpt4": {"endpoint": os.getenv("GPT4_ENDPOINT"), "api_key": os.getenv("GPT4_KEY")},"claude3": {"endpoint": os.getenv("CLAUDE3_ENDPOINT"), "api_key": os.getenv("CLAUDE3_KEY")}
}

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三、MCP Client开发关键
多模型负载均衡实现

# 在MultiHTTPMCPClient中添加智能路由
async def select_best_model(self, prompt: str) -> str:"""根据prompt内容选择最优模型"""# 示例：使用轻量级模型进行路由决策routing_prompt = f"""根据用户输入判断最适合的模型：输入：{prompt}可选模型：{self.servers.keys()}返回JSON: {{"model": "model_name", "reason": "..."}}"""response = await self.llm.chat([{"role": "user", "content": routing_prompt}])return json.loads(response.choices[0].message.content)["model"]

流式响应处理增强

# 改进call_local_tool以支持多模型流式输出
async def call_local_tool(self, full_name: str, args: Dict[str, Any]) -> str:srv_name, tool_name = full_name.split("_", 1)async for chunk in self.servers[srv_name].call_tool_stream(tool_name, args):# 实时将流式数据推送至前端websocket.send_text(chunk)  # 假设集成WebSocketyield chunk

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四、部署与测试方案

1. 容器化部署

   # 多阶段构建优化镜像大小
   FROM python:3.10-slim as builder
   RUN pip install mcp fastapi httpx uvloopFROM gcr.io/distroless/python3-debian11
   COPY --from=builder /usr/local/lib/python3.10/site-packages /usr/local/lib/python3.10/site-packages
   COPY ./src /app
   CMD ["/app/mcp_gateway.py"]
   

2. 自动化测试
   使用MCP Inspector进行协议级验证：

   npx @modelcontextprotocol/inspector --url http://localhost:8000/mcp --tool get_weather
   

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五、高级功能扩展

1. 上下文感知路由
   通过MCP的Roots机制，让模型动态感知可用数据源：

   {"roots": [{"uri": "file:///mnt/models/gpt4", "name": "GPT-4模型仓库"},{"uri": "https://api.claude.ai/v3", "name": "Claude3生产端点"}]
   }
   

2. 混合执行模式
   结合Sampling机制实现人机协同：

   async def sensitive_operation(self, prompt: str):# 高风险操作需人工审核await self.llm.sampling_request(prompt, approval_callback=lambda: input("是否允许执行此操作？(y/n)"))
   

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六、性能优化建议

1. 连接池管理

   # 使用httpx.AsyncClient保持长连接
   self.session = httpx.AsyncClient(limits=httpx.Limits(max_connections=100, max_keepalive_connections=20),timeout=httpx.Timeout(10.0, pool=5.0)
   )
   

2. 协议级缓存
   通过MCP的context字段实现响应缓存：

   @mcp.resource("cache://{key}")
   def get_cached_response(key: str) -> dict:return redis.get(key) or {}
   

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以上方案结合了用户代码与MCP协议的最佳实践，实现了大模型API的统一网关化。关键创新点包括动态模型路由、流式响应增强、混合执行模式等，既遵循协议规范，又扩展了生产级功能需求。