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# MCP

# 简单介绍

基于MCP(模型上下文协议),使用MCP客户端工具与自己部署的MCP服务器进行交互
协议官网：https://modelcontextprotocol.io/introduction

目前OpenAI、谷歌、阿里、腾讯等大厂都接入MCP协议，其已成为行业事实上标准协议。故建议使用MCP协议来开发自己的工具、服务，以供Agent、Workflow等使用。

# 添加MCP Server到平台MCP市场

进入MCP市场

添加MCP Server，可以选择全平台公开还是仅工作空间可见，欢迎大家贡献公共MCP，让更多人使用。

查看MCP Server包含的工具列表

# 在平台上使用MCP Server

可以分两种用法：

  • 可在Agent中使用，Agent会自主选择用MCP Server中的某个工具
  • 直接在Workflow中直接选择MCP Server中的某个工具使用

# 在Agent中使用

点击添加按钮：
选择某个MCP Server：
运行，分析运行过程，符合预期：

# 在Workflow中使用

直接点击添加，工具中选择对应的工具即可：

# 如何将TAF代理成MCP Server

可以通过call平台，将原来的taf服务代理成MCP Server，从而可以在平台上作为MCP工具使用

进入call平台 (opens new window)，先确认自己的taf服务能在call平台正常调用，然后点击右侧“MCP配置”

按下图编辑MCP配置,强烈建议使用高级模式指定配置某些参数可见，避免暴露所有参数

按下图编辑MCP工具的参数

点击右上角创建按钮，即完成TAF代理为MCP Server。

如何拼接出MCP Server的URL：
结构：

https://call.huya.info/sse?env={env}&toolName={toolName}

参数：

  • env: 环境，prod为正式环境，test为研测环境
  • toolName: 工具名称，即MCP Server的名称

示例：
https://call.huya.info/sse?env=prod&toolName=HUYAML::RecommendedSearchServant::search

添加MCP到LLM平台，点击创建

按提示填写前面的URL，即可

在各个workflow或agent使用，可参考本页前面部分

# 扩展

# 开发自己的MCP Server

可参考demo示例，或者联系管理员：
https://git.huya.info/ai-platform/haicong-hai/mcp-demos

# 托管自己的MCP Server

TODO: 持续更新中

# MCP Server中如何获取实际访问的用户OA ID

有些情况下需要认证访问来源的真实用户是谁，可以通过此方式鉴别

当用户使用web-app访问您的应用时，可通过请求头中的x-haicong-llm-operator获取用户的OA ID。

以下是Python SDK示例

from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from mcp.server.fastmcp import Context

# Create an MCP server
mcp = FastMCP("Demo", host="your host", port="your port")

@mcp.tool()
def demo(param: Any, ctx: Context) -> str:
    """Get oa id from request header"""
    request_object = ctx.request_context.request
    assert request_object is not None
    assert hasattr(request_object, "headers")
    headers: dict[str, str] = request_object.headers
    oa_id = headers.get("x-haicong-llm-operator")  # 不带dw_
    ...

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