MCP: Від нуля до виробництва – ваш посібник з архітектури майбутнього

MCP: Магія Майбутнього та Архітектура Творчості

Зіткнімося віч-на-віч з реальністю: у наш час, епоху інтелектуальних помічників скажімо, та захоплюючого світу AI, мало хто з нас розуміє глибинну сутність роботи серверів MCP, хоча більшість їх активно використовує. На прикладі кав’ярні, ми розглянемо не лише рецепт кави, але й секрети її приготування – починаючи з нуля. Щоб було ясно, щоб було ясно, зараз ми поринемо в це питання, досліджуючи технічні. Перетворення та розумієте, їх вплив на світ навколо нас. Готуйтеся до подорожі, яка змінить ваш погляд на взаємодію з цими новаторськими технологіями.

Коли хвиля змін з Model Context Protocol увірвалася в наш світ, здавалося, що настав новий етап у розвитку взаємодії з AI. Це було наче чарівний ключ, який відкриває двері до інтелекту, даючи змогу інтелектуальним агентам легко підключатися до зовнішніх інструментів. Уявіть собі: ваші AI-агенти, ваші улюблені помічники з програмування, такі як. Cursor або Claude, раптом отримують десь так, суперсили, підключаючись до ваших систем та даних. Це як надати їм доступ до вашої креативної майстерні, де народжуються ідеї та реалізуються проєкти.

Звісно, коли MCP вперше з’явився на сцені. Він був як молода рослина, яка прагнула досягти сонця. Незважаючи на захоплення, яке він викликав, були й проблеми. Не було ані належного захисту, ані аутентифікації, а документація – м’яко кажучи, не вражала. Якщо ви хотіли його запустити, потрібно було завантажувати та розміщувати сервер MCP на власному комп’ютері.

Але, як вказує автор відео, цей час минув. Доки всі зосереджувалися на “Cloud Code” – і не без причин – Anthropic спокійно значить, працювала над створенням виробничої інфраструктури для MCP, на яку ми всі чекали. Вони інтегрували потоковий протокол HTTP, який чудово масштабується; впровадили OAUTH для надійної аутентифікації; розробили документацію з кращими практиками безпеки; і, нарешті, забезпечили корпоративні віддалені розгортання MCP. Насправді,

Тепер Anthropic розумієте, виводить MCP на новий якісний рівень. Звичайно, і якщо ви відчуваєте, як і я, що це щось. Більше, ніж технологія, що просто полегшує життя, то ви маєте рацію.

Створення виробничого MCP-сервера – крок за кроком

Автор пропонує нам. Не просто навчальний посібник, а цілий креслення для створення будь-якого MCP-сервера. Розберемо всі етапи: від основ до тонкощів: аутентифікації, моніторингу, безпеки та розгортання. А потім – поділитися досвідом розумієте, використання AI кодування, щоб змусити її створити сервер MCP.

Що ж ми будемо будувати?

У цьому уроці ми зануримося в глибину TypeScript MCP-сервера, який включає в себе аутентифікацію GitHub OAUTH, інтеграцію з Sentry для моніторингу продуктивності та розгортання на Cloudflare. Cloudflare – це платформа, яка стала стандартом для розгортання віддалених MCP. Ми розглянемо нові можливості потокового HTTP і SSE. Як приклад – простосердечнй, але практичний демо-сервер MCP, інтегрований з базою даних PostgreSQL. При цьому ви можете вказати деталі підключення до вашого облікового запису PostgreSQL.
Завдяки цим інструментам, десь так, ви зможете:

.

• Переглянути таблиці у вашій базі даних, щось на зразок.
• Виконати запити лише для читання. Простіше кажучи,
• Виконати операції запису. Справа в тому, що

GitHub отримає свій голос завдяки OAUTH. Очевидно, тобто, лише певна група користувачів GitHub зможе отримати доступ до інструментів.

Чому TypeScript?

TypeScript стає ключовою мовою для створення MCP. Відверто кажучи, вона оптимально відповідає вимогам розгортання на Cloudflare.

Що нам знадобиться?

1. Node. Js.
2. Обліковий запис Cloudflare.
3. Обліковий запис GitHub для OAUTH бо
4. База даних PostgreSQL. Простіше кажучи,
5. Wrangler CLI для взаємодії з Cloudflare з командного рядка (установка за допомогою команди npm install -g wrangler).

Етапи:

1. Встановлення Node. Js, створення облікового запису Cloudflare, налаштування GitHub та PostgreSQL.
2. Встановлення Wrangler CLI (npm install -g wrangler) та авторизація.
3. Клонування репозиторію з шаблоном але
4. Встановлення залежностей за допомогою npm install.

Перш ніж ми заглибимося в більш складні деталі, вам потрібно зрозуміти: основи роботи MCP. Основним прикладом є імпорт з GitHub для TypeScript MCP SDK. Тут важливі моменти:

• MCP server – виклик функціоналу в даний момент.
• Transport Layer – як відбувається обмін даних.

Ми створимо екземпляр сервера та зареєструємо необхідні інструменти. І все це – API-ендпоінтом для AI-агентів.

Підготовчий етап: простий math. Ts

Звісно, щоб усе стало на свої місця, автор пропонує приклад simplemath. Дивно, ts. Це базовий бачите, MCP-сервер, адаптований для роботи з Cloudflare. Основні моменти:

• agent/mcp – імпорт з Cloudflare. Дивно,
• server. Tool – реєстрація інструментів, типу того. До речі,
• Опис аргументів та опис інструментів для кращого розуміння AI-агентом.
• Запуск сервера з використанням SSE для забезпечення сумісності та /mcp для потокового HTTP.

Запуск MCP-сервера:

1. Встановіть Wrangler з налаштуваннями.
2. Виконайте команду wrangler dev, вказуючи конфігурацію MCP-сервера.

Зазвичай, запуск відбувається в каталозі, де ви клонували репозиторій.

Підключення Cloud Desktop:

1. Відкрийте Cloud Desktop.
2. Перейдіть до “File” -> “Settings” -> “Developer”.
3. Натисніть “Edit config”. Насправді,
4. Додайте конфігурацію MCP. Це команда наприклад, npm mcp remote localhost 8789 /mcp.
5. Перезавантажте Cloud Desktop.

Тепер, вказуючи інструменти обчислення, можна зробити запит за участі вашого MCP-сервера.

Поглиблення: аутентифікація, безпека бачите, та моніторинг

Настав час додати до нашого творіння GitHub аутентифікацію, безпеку та моніторинг. Насправді,

1. Налаштування змінних середовища. Створіть копію файлу та назвіть її. Dev але vars. Потрібно налаштувати лише чотири змінні:

   • GitHub client ID та secret. Ви можете отримати їх слухайте, у налаштуваннях GitHub у розділі “Developer settings” -> “OAuth Apps”.
   • Encryption key та
   • Database URL.

2. Виконуючи команду wrangler dev, ви зможете змоделювати виробниче середовище. Безумовно,

3. Точно налаштуйте порт та перезапустіть клієнт MCP, приблизно так.

4. Відкривайте доступ до трьох інструментів бази даних PostgreSQL. Звичайно,

5. Проходьте через процес аутентифікації GitHub. Дивно, cloud Desktop відкриє веб-сторінку для авторизації користувача.

6. Виконуйте запити, щоб переконатися, що все працює.

Всебічний аналіз: ресурси та найкращі практики

.

• Базовий ресурс: демо Cloudflare на основі GitHub OAUTH. Ви можете отримати велику кількість ресурсів за цим посиланням.
• Безпека: ознайомтеся з чек-листом безпеки для MCP. Ви можете використовувати цей чеклист у ваших запитах до AI-асистента.
• Найкращі практики:
  • Інтеграція з базою даних. З контролем життєвого циклу: управління з’єднаннями з базою даних.
  • Модульні, одноцільові інструменти але
  • Опис інструментів (для розуміння LLM). Зрозуміло,

  наприклад,

  • Рольовий доступ за допомогою GitHub OAUTH.
  • Безпека (перевірка та санітаризація SQL-запитів) оскільки
  • Моніторинг (Sentry). Простіше кажучи,
  • Cloudflare (для масштабування).

Трохи більше деталей:

.
• Завдяки десь так, дозволеним користувачам, вхід стає можливим тільки після авторизації, типу того.

наприклад,

• Відключення бази даних при завершенні роботи сервера.
• Опис інструментів є частиною підказки для LLM.
• Безпечна обробка даних.
• Використання GitHub OAUTH і перевірка дозволів.
• Обробка помилок для кращої взаємодії але
• Використання OAUTH провайдера Cloudflare.

Sentry: уявіть собі, моніторинг у виробництві

Sentry – чудовий сервіс для моніторингу. Він інтегрується з вашим MCP-сервером. Просто зробіть:

1. Створіть проєкт у Sentry (виберіть Cloudflare workers JavaScript).
2. Отримайте DSN оскільки
3. Вставте DSN як змінну середовища.
4. Змініть назву основного файлу.

Розгортання на Cloudflare

1. Створіть сховище ключів. (KV) за допомогою команди wrangler kv namespace create <назва>.
2. Скопіюйте KV ID з вихідних даних або знайдіть його в особистому кабінеті Cloudflare. Щоб було ясно,
3. Вставте приблизно, KV ID у ваш wrangler. Json
4. Виконайте wrangler deploy.
5. Скопіюйте URL-адресу, яка буде видана після розгортання. Відверто кажучи,
6. Додайте URL-адресу в налаштування клієнта MCP але
7. Налаштуйте змінні середовища у Cloudflare.
8. Перезавантажте клієнт MCP та протестуйте все з кінця. Простіше кажучи,
9. Він попросить авторизуватися через GitHub.

загалом,

Висновок

Ми створили сервер MCP, реалізували, типу того. Дивно, кращі практики та розгорнули його як віддалений MCP. Щоб було ясно, у вас є GitHub OAUTH, щоб запобігти зловживанням. Є також обмеження швидкості та можливість монетизації.
Ви можете використовувати AI для кодування. Просто вкажіть на цей репозиторій та на чек-лист безпеки, і AI сам створить сервер MCP відповідно до ваших потреб, щоб він працював так, як ви плануєте.

Зрештою ви отримали інструменти для створення виробничого MCP-сервера, який зможе досягти поставлених цілей.