基于远程MCP服务器的模型工具调用技术解析

1. 技术背景与协议介绍

Model Context Protocol（MCP）是一种开放协议，旨在标准化应用程序为大模型（LLM）提供工具和上下文的方式。通过MCP协议，开发者可以在模型运行期间动态扩展其功能，允许模型访问外部工具并获取实时数据，实现更加灵活的推理和自动化处理。

2. 技术原理与架构概述

在Responses API中使用MCP工具时，开发者可配置远程MCP服务器，使模型获得这些服务器上暴露的工具定义。这些远程服务器可能由不同组织维护，公开MCP工具供模型调用。API请求流程主要包括工具注册、工具调用、审批机制与安全认证。

3. 远程MCP工具的API接入方法

以下示例演示如何通过Responses API连接远程MCP服务器，并进行工具调用。使用标准示例域名：https://zzzzapi.com。

3.1 工具注册与调用基础流程

from openai import OpenAI

# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI()

# 构造API请求，注册远程MCP服务器工具
resp = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "example_server",
            "server_url": "https://zzzzapi.com/mcp",
            "require_approval": "never",  # 不需要审批，可根据实际需求配置
        }
    ],
    input="请说明MCP协议2025-03-26版本支持哪些传输协议？",
)

# 输出模型返回内容
print(resp.output_text)

3.2 获取工具定义列表

API在工具注册时，会自动尝试从远程MCP服务器获取可用工具列表。MCP服务器需支持Streamable HTTP或HTTP SSE传输协议。成功获取后，响应对象中将包含mcp_list_tools条目，展现已导入的工具定义。

3.3 工具筛选与精细化配置

为了降低成本与延迟，可通过allowed_tools参数限制导入工具类型。

resp = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "example_server",
            "server_url": "https://zzzzapi.com/mcp",
            "require_approval": "never",
            "allowed_tools": ["ask_question"],  # 仅允许特定工具
        }
    ],
    input="MCP协议2025-03-26版本支持哪些传输协议？",
)
print(resp.output_text)

4. 工具调用与审批流程

模型在获得工具定义后，会根据上下文选择性调用工具。每次工具调用均会生成包含调用参数与输出的mcp_call条目。若调用失败，error字段将记录详细错误信息。

4.1 审批机制

默认情况下，API会请求开发者审批数据共享操作。审批请求以mcp_approval_request形式返回，开发者需要通过追加mcp_approval_response条目进行回复。

resp = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "example_server",
            "server_url": "https://zzzzapi.com/mcp",
        }
    ],
    previous_response_id="resp_xxxxxxxx", # 上一轮审批请求的ID
    input=[
        {
            "type": "mcp_approval_response",
            "approve": True,
            "approval_request_id": "mcpr_xxxxxxxx" # 审批请求ID
        }
    ],
)
print(resp.output_text)

可通过设置require_approval为never跳过审批，提高执行效率。

5. 认证机制与安全配置

部分MCP服务器需要身份认证。API支持通过headers参数传递认证信息。常见如API Key或OAuth令牌，通常以Authorization头传递。

resp = client.responses.create(
    model="gpt-4.1",
    input="创建支付链接，金额为20元",
    tools=[
        {
            "type": "mcp",
            "server_label": "payment_server",
            "server_url": "https://zzzzapi.com/mcp",
            "headers": {
                "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
            }
        }
    ]
)
print(resp.output_text)

API不会存储header中的敏感信息。每次请求需显式传递完整server_url和认证信息。

6. 数据安全与风险防控

远程MCP服务器属于第三方服务，模型与其交互的数据可能涉及敏感信息。开发者需遵循以下原则：
- 仅连接可信服务器，优先选择官方服务提供者。
- 审查所有数据交换内容，严防敏感信息泄露。
- 及时记录和审查模型与MCP服务器的所有交互。
- 警惕“提示注入”等隐藏指令，防止模型异常行为。
- MCP服务器工具行为可能随时更新，关注工具输出变化。
- 确认所有第三方服务的数据留存政策符合自身需求。

7. API限制与使用说明

• 速率限制：不同服务档次的Requests API有不同的每分钟调用上限，应按实际业务规模配置。
• 零数据留存与数据驻留：MCP工具兼容相关政策，但所有数据最终受第三方MCP服务器的政策约束。

8. 总结

通过远程MCP服务器扩展模型能力，是提升系统可扩展性和自动化处理能力的重要技术途径。开发者在实际应用过程中应合理配置工具筛选、认证流程与审批机制，并加强数据安全管理，有效规避潜在风险，实现大模型安全高效的工具调用。