Atomic Agents框架中的MCP服务器与客户端实现详解-优快云博客

Atomic Agents框架中的MCP服务器与客户端实现详解

atomic_agents Building AI agents, atomically 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/at/atomic_agents

前言

在现代智能代理系统开发中，通信协议的设计与实现至关重要。本文将深入探讨Atomic Agents框架中的Model Context Protocol（MCP）实现，这是一个专为智能代理系统设计的高效通信协议。

MCP协议概述

MCP（Model Context Protocol）是Atomic Agents框架中的核心通信协议，它定义了智能代理之间以及代理与工具服务之间的标准化交互方式。该协议具有以下特点：

支持多种传输方式（STDIO/SSE）
提供工具自动发现机制
内置资源管理功能
支持上下文感知的对话管理

系统架构设计

服务器端架构

MCP服务器采用分层架构设计：

传输层：处理底层通信协议
- STDIO传输：基于标准输入输出的本地通信
- SSE传输：基于HTTP的Server-Sent Events长连接
服务层：
- 工具服务：管理工具注册与执行
- 资源服务：处理静态资源管理
工具层：
- 内置数学工具（加减乘除）
- 可扩展的自定义工具接口

客户端架构

智能客户端采用智能路由设计：

发现模块：动态获取服务器工具列表
解析模块：使用LLM理解用户意图
执行模块：调用适当工具并处理结果
上下文模块：维护对话状态和历史

核心实现技术

异步通信模型

MCP采用全异步设计，基于Python的asyncio实现高效IO处理：

async def execute_tool(self, tool_name: str, input_data: dict):
    tool = self._get_tool(tool_name)
    validated_input = tool.input_model(**input_data)
    return await tool.execute(validated_input)

强类型接口定义

使用Pydantic实现严格的输入输出验证：

class MathToolInput(BaseToolInput):
    a: float = Field(..., description="第一个操作数")
    b: float = Field(..., description="第二个操作数")

协议序列化

采用JSON Schema进行接口描述，确保跨语言兼容性：

def get_protocol_schema(self):
    return {
        "version": "1.0",
        "tools": [tool.get_schema() for tool in self.tools],
        "resources": self.resources
    }

开发实践指南

工具开发规范

命名规范：使用动词+名词的命名方式（如CalculateSum）
文档要求：每个工具必须包含详细描述和参数说明
错误处理：统一使用ToolResponse封装返回结果

性能优化建议

对于计算密集型工具，考虑使用线程池执行
高频工具建议实现缓存机制
大资源传输使用分块处理

安全实践

生产环境必须实现传输加密
敏感工具需要添加权限控制
输入参数必须进行严格验证

典型应用场景

数学计算助手

利用内置数学工具构建智能计算器：

自然语言理解数学表达式
自动选择合适计算工具
分步展示计算过程

企业知识库系统

扩展实现：

添加文档检索工具
集成问答功能
实现多轮对话管理

扩展开发示例

自定义工具开发

实现一个温度转换工具：

class TemperatureConverter(Tool):
    name = "temperature_converter"
    description = "摄氏度和华氏度温度转换"
    
    class InputModel(BaseToolInput):
        value: float = Field(..., description="温度值")
        from_unit: Literal["C", "F"] = Field(..., description="原单位")
        to_unit: Literal["C", "F"] = Field(..., description="目标单位")

    async def execute(self, input_data: InputModel):
        if input_data.from_unit == input_data.to_unit:
            result = input_data.value
        elif input_data.from_unit == "C":
            result = input_data.value * 9/5 + 32
        else:
            result = (input_data.value - 32) * 5/9
            
        return ToolResponse.from_data({
            "original": f"{input_data.value}°{input_data.from_unit}",
            "converted": f"{result:.2f}°{input_data.to_unit}"
        })

复杂工具组合

实现多步骤计算流程：

class ComplexCalculationOrchestrator:
    async def calculate_expression(self, expr: str):
        # 第一步：解析表达式
        parsed = await self._parse_expression(expr)
        
        # 第二步：执行计算
        result = await self._execute_calculation(parsed)
        
        # 第三步：格式化结果
        return await self._format_result(result)