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CoPaw MCP 集成详解

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CoPaw MCP (Model Context Protocol) 集成详解

CoPaw 支持 MCP (Model Context Protocol)，这是一个开放的标准协议，让 AI 助手能够与外部工具和服务进行无缝集成。通过 MCP，你可以扩展 CoPaw 的能力，访问数据库、API、文件系统等外部资源。

MCP 概述

什么是 MCP？

MCP (Model Context Protocol) 是一个标准化的协议，用于 AI 模型与外部系统之间的通信。它提供：

  • 统一的接口规范
  • 工具调用和结果返回
  • 上下文传递和管理
  • 错误处理和重试机制

MCP 的优势

| 特性 | 说明 | 优势 |
|------|------|------|
| 标准化 | 统一的协议 | 工具可跨平台使用 |
| 可扩展 | 易于添加新工具 | 快速集成外部服务 |
| 类型安全 | 支持类型检查 | 减少运行时错误 |
| 安全 | 权限控制 | 保护敏感资源 |

MCP 架构

┌─────────────┐
│   CoPaw     │
│  (Agent)    │
└──────┬──────┘
       │ MCP
       ↓
┌──────────────────┐
│  MCP Server      │
│  (工具管理器)     │
└──────┬───────────┘
       │
   ┌───┴───┐
   │       │
┌──┴──┐ ┌──┴──┐
│工具1│ │工具2│ ...
└─────┘ └─────┘

MCP 配置

基本配置

编辑配置文件：

{
  "mcp": {
    "enabled": true,
    "server": {
      "host": "localhost",
      "port": 8080,
      "timeout": 30
    },
    "clients": [
      {
        "name": "database",
        "type": "postgres",
        "connection_string": "postgresql://user:pass@localhost:5432/db"
      },
      {
        "name": "api",
        "type": "http",
        "base_url": "https://api.example.com",
        "api_key": "sk-xxxxx"
      }
    ],
    "security": {
      "enable_auth": true,
      "allowed_tools": ["*"],
      "rate_limit": 100
    }
  }
}

通过控制台配置

# 启用 MCP
/config set mcp.enabled true

# 设置服务器地址
/config set mcp.server.host localhost
/config set mcp.server.port 8080

# 启用认证
/config set mcp.security.enable_auth true

# 保存配置
/config save

MCP 工具开发

工具结构

MCP 工具是一个可执行的程序或服务，实现了 MCP 协议。

基本工具模板

#!/usr/bin/env python3
"""
MCP 工具示例
"""

import json
import sys

def get_schema():
    """返回工具的 schema 定义"""
    return {
        "name": "example_tool",
        "description": "示例 MCP 工具",
        "version": "1.0.0",
        "parameters": {
            "input": {
                "type": "string",
                "description": "输入参数"
            }
        },
        "returns": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "result": {"type": "string"},
                "status": {"type": "string"}
            }
        }
    }

def execute(parameters):
    """执行工具逻辑"""
    input_data = parameters.get("input", "")

    # 工具的具体逻辑
    result = f"处理结果: {input_data}"

    return {
        "result": result,
        "status": "success"
    }

def main():
    """主入口"""
    # 读取输入
    input_line = sys.stdin.readline()
    data = json.loads(input_line)

    # 获取命令
    command = data.get("command", "execute")

    if command == "schema":
        schema = get_schema()
        print(json.dumps(schema))
    elif command == "execute":
        parameters = data.get("parameters", {})
        result = execute(parameters)
        print(json.dumps(result))
    else:
        print(json.dumps({
            "error": "Unknown command"
        }), file=sys.stderr)
        sys.exit(1)

if __name__ == "__main__":
    main()

数据库工具示例

#!/usr/bin/env python3
"""
PostgreSQL MCP 工具
"""

import json
import sys
import psycopg2
from typing import Dict, Any

def get_schema():
    return {
        "name": "postgres_query",
        "description": "执行 PostgreSQL 查询",
        "version": "1.0.0",
        "parameters": {
            "query": {
                "type": "string",
                "description": "SQL 查询语句",
                "required": True
            },
            "database": {
                "type": "string",
                "description": "数据库名称",
                "required": False,
                "default": "default_db"
            }
        },
        "returns": {
            "type": "array",
            "items": {
                "type": "object"
            }
        }
    }

def execute(parameters: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    query = parameters["query"]
    database = parameters.get("database", "default_db")

    try:
        # 连接数据库
        conn = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            database=database,
            user="user",
            password="password"
        )

        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute(query)

        # 获取结果
        columns = [desc[0] for desc in cursor.description]
        rows = cursor.fetchall()

        result = []
        for row in rows:
            result.append(dict(zip(columns, row)))

        cursor.close()
        conn.close()

        return {
            "status": "success",
            "data": result,
            "row_count": len(result)
        }

    except Exception as e:
        return {
            "status": "error",
            "error": str(e)
        }

def main():
    input_line = sys.stdin.readline()
    data = json.loads(input_line)

    command = data.get("command", "execute")

    if command == "schema":
        print(json.dumps(get_schema()))
    elif command == "execute":
        result = execute(data.get("parameters", {}))
        print(json.dumps(result))

if __name__ == "__main__":
    main()

HTTP API 工具示例

#!/usr/bin/env python3
"""
HTTP API MCP 工具
"""

import json
import sys
import requests
from typing import Dict, Any

def get_schema():
    return {
        "name": "http_request",
        "description": "发送 HTTP 请求",
        "version": "1.0.0",
        "parameters": {
            "url": {
                "type": "string",
                "description": "请求 URL",
                "required": True
            },
            "method": {
                "type": "string",
                "description": "HTTP 方法",
                "enum": ["GET", "POST", "PUT", "DELETE"],
                "default": "GET"
            },
            "headers": {
                "type": "object",
                "description": "请求头",
                "default": {}
            },
            "body": {
                "type": "object",
                "description": "请求体（JSON）",
                "default": None
            }
        },
        "returns": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "status_code": {"type": "integer"},
                "body": {"type": "any"},
                "headers": {"type": "object"}
            }
        }
    }

def execute(parameters: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
    url = parameters["url"]
    method = parameters.get("method", "GET").upper()
    headers = parameters.get("headers", {})
    body = parameters.get("body")

    try:
        response = requests.request(
            method=method,
            url=url,
            headers=headers,
            json=body
        )

        return {
            "status_code": response.status_code,
            "body": response.json() if response.headers.get("content-type", "").startswith("application/json") else response.text,
            "headers": dict(response.headers)
        }

    except Exception as e:
        return {
            "status": "error",
            "error": str(e)
        }

def main():
    input_line = sys.stdin.readline()
    data = json.loads(input_line)

    command = data.get("command", "execute")

    if command == "schema":
        print(json.dumps(get_schema()))
    elif command == "execute":
        result = execute(data.get("parameters", {}))
        print(json.dumps(result))

if __name__ == "__main__":
    main()

MCP 工具注册

注册工具

# 注册工具
/mcp register --name database --type postgres --path /path/to/postgres_tool.py

# 查看已注册工具
/mcp list

# 查看工具详情
/mcp show database

通过配置文件注册

{
  "mcp": {
    "enabled": true,
    "tools": [
      {
        "name": "postgres_query",
        "type": "executable",
        "path": "/path/to/postgres_tool.py",
        "enabled": true,
        "permissions": {
          "allowed_users": ["*"],
          "max_calls_per_minute": 100
        }
      },
      {
        "name": "http_request",
        "type": "executable",
        "path": "/path/to/http_tool.py",
        "enabled": true,
        "permissions": {
          "allowed_users": ["*"],
          "allowed_domains": ["api.example.com"]
        }
      }
    ]
  }
}

通过控制台配置

# 添加工具
/config set mcp.tools.[0].name postgres_query
/config set mcp.tools.[0].type executable
/config set mcp.tools.[0].path /path/to/postgres_tool.py
/config set mcp.tools.[0].enabled true

# 保存配置
/config save

# 重启 MCP 服务
/mcp restart

使用 MCP 工具

在对话中调用

# 直接调用工具
用户: 查询用户信息

CoPaw: 我来查询数据库...

# 自动调用 postgres_query 工具
/mcp execute postgres_query --parameters '{"query": "SELECT * FROM users LIMIT 10"}'

返回结果:
{
  "status": "success",
  "data": [...],
  "row_count": 10
}

查询结果：找到 10 个用户...

通过命令调用

# 执行工具
/mcp execute <工具名称> --parameters '{"key": "value"}'

# 示例：查询数据库
/mcp execute postgres_query --parameters '{"query": "SELECT * FROM products"}'

# 示例：发送 HTTP 请求
/mcp execute http_request --parameters '{"url": "https://api.example.com/users", "method": "GET"}'

批量执行

# 批量执行多个工具
/mcp batch << 'EOF'
postgres_query: {"query": "SELECT COUNT(*) FROM users"}
postgres_query: {"query": "SELECT * FROM orders LIMIT 10"}
http_request: {"url": "https://api.example.com/stats"}
EOF

MCP 常用工具

1. 文件系统工具

#!/usr/bin/env python3
"""文件系统 MCP 工具"""
import json
import sys
import os

def execute(parameters):
    action = parameters.get("action")
    path = parameters.get("path")

    if action == "read":
        with open(path, 'r') as f:
            content = f.read()
        return {"content": content}

    elif action == "write":
        content = parameters.get("content")
        with open(path, 'w') as f:
            f.write(content)
        return {"status": "success"}

    elif action == "list":
        files = os.listdir(path)
        return {"files": files}

    elif action == "exists":
        exists = os.path.exists(path)
        return {"exists": exists}

2. 邮件工具

#!/usr/bin/env python3
"""邮件 MCP 工具"""
import json
import sys
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def execute(parameters):
    to = parameters.get("to")
    subject = parameters.get("subject")
    body = parameters.get("body")

    msg = MIMEText(body)
    msg['Subject'] = subject
    msg['To'] = to
    msg['From'] = "copaw@example.com"

    # 发送邮件
    smtp = smtplib.SMTP('localhost', 25)
    smtp.send_message(msg)
    smtp.quit()

    return {"status": "success"}

3. 云存储工具

#!/usr/bin/env python3
"""云存储 MCP 工具（S3）"""
import json
import sys
import boto3

def execute(parameters):
    action = parameters.get("action")
    bucket = parameters.get("bucket")
    key = parameters.get("key")

    s3 = boto3.client('s3')

    if action == "upload":
        file_path = parameters.get("file_path")
        s3.upload_file(file_path, bucket, key)
        return {"status": "success"}

    elif action == "download":
        file_path = parameters.get("file_path")
        s3.download_file(bucket, key, file_path)
        return {"status": "success"}

    elif action == "list":
        objects = s3.list_objects_v2(Bucket=bucket, Prefix=key)
        return {"objects": objects.get('Contents', [])}

MCP 高级功能

工具链

#!/usr/bin/env python3
"""工具链示例"""
import json
import sys

def execute(parameters):
    # 第一步：获取数据
    data1 = execute_tool("fetch_data", parameters)

    # 第二步：处理数据
    data2 = execute_tool("process_data", data1)

    # 第三步：保存结果
    result = execute_tool("save_data", data2)

    return result

工具组合

{
  "tool_chain": [
    {
      "name": "fetch_data",
      "parameters": {"source": "database"}
    },
    {
      "name": "transform",
      "parameters": {"format": "json"}
    },
    {
      "name": "save",
      "parameters": {"destination": "s3://bucket/data.json"}
    }
  ]
}

错误处理

def execute(parameters):
    try:
        # 尝试执行
        result = do_something(parameters)
        return {"status": "success", "data": result}

    except ValueError as e:
        return {"status": "error", "error_type": "validation", "message": str(e)}

    except Exception as e:
        return {"status": "error", "error_type": "runtime", "message": str(e)}

重试机制

import time

def execute(parameters, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            result = do_something(parameters)
            return {"status": "success", "data": result}

        except Exception as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise

            # 指数退避
            wait_time = 2 ** attempt
            time.sleep(wait_time)

    return {"status": "error", "message": "Max retries exceeded"}

MCP 最佳实践

1. 定义清晰的 Schema

def get_schema():
    return {
        "name": "my_tool",
        "description": "清晰的描述工具的功能",
        "parameters": {
            "input": {
                "type": "string",
                "description": "详细说明每个参数的作用",
                "required": True
            }
        }
    }

2. 返回标准化的结果

def execute(parameters):
    try:
        result = do_something()
        return {
            "status": "success",
            "data": result,
            "timestamp": time.time()
        }
    except Exception as e:
        return {
            "status": "error",
            "error": str(e),
            "timestamp": time.time()
        }

3. 添加日志记录

import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def execute(parameters):
    logger.info(f"Executing tool with parameters: {parameters}")

    try:
        result = do_something()
        logger.info(f"Tool executed successfully")
        return result

    except Exception as e:
        logger.error(f"Tool execution failed: {e}")
        raise

4. 实现权限控制

def execute(parameters, user=None):
    # 检查用户权限
    if not check_permission(user, "use_tool"):
        return {
            "status": "error",
            "error": "Permission denied"
        }

    # 执行工具逻辑
    result = do_something(parameters)
    return result

5. 使用类型提示

from typing import Dict, Any, Optional

def execute(parameters: Dict[str, Any], user: Optional[str] = None) -> Dict[str, Any]:
    """执行工具逻辑

    Args:
        parameters: 工具参数
        user: 用户 ID

    Returns:
        执行结果
    """
    pass

MCP 故障排查

Q1: 工具无法注册？

# 检查工具路径
/file exists /path/to/tool.py

# 检查工具权限
/chmod +x /path/to/tool.py

# 查看注册日志
/mcp logs --level debug

Q2: 工具执行失败？

# 手动执行工具测试
/path/to/tool.py <<< '{"command": "schema"}'

# 查看工具日志
/mcp logs <工具名称>

# 启用详细日志
/config set mcp.debug true

Q3: 工具响应超时？

# 调整超时时间
/config set mcp.server.timeout 60

# 保存配置
/config save

# 重启 MCP 服务
/mcp restart

Q4: 权限问题？

# 检查工具权限
/mcp show <工具名称> --permissions

# 更新权限配置
/mcp update <工具名称> --permissions '{"allowed_users": ["*"]}'

Q5: 如何调试工具？

# 启用调试模式
/mcp set <工具名称> --debug true

# 手动执行
/mcp execute <工具名称> --parameters '{}' --debug

# 查看详细输出
/mcp logs <工具名称> --verbose

总结

通过本教程，你应该已经掌握了：

  • ✅ MCP 的基本概念和架构
  • ✅ MCP 工具的开发方法
  • ✅ 工具注册和配置
  • ✅ 工具的调用和使用
  • ✅ 常用工具示例
  • ✅ 高级功能（工具链、错误处理、重试）
  • ✅ 最佳实践和故障排查

下一章

在下一章中，我们将学习 CoPaw 配置管理详解，了解如何管理和维护 CoPaw 的配置文件。

相关资源

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