基于MCP协议的ChatGPT与API集成服务器技术实现与安全分析

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511人浏览 · 2025-10-10 12:59:56

a1830463989 · 2025-10-10 12:59:56 发布

基于MCP协议的ChatGPT与API集成服务器技术实现与安全分析

一、技术背景与协议简介

Model Context Protocol（MCP）是一种开放协议，旨在扩展人工智能模型的工具性与知识获取能力。通过远程MCP服务器，开发者能够实现模型与外部数据源的集成，提升ChatGPT等AI系统的研究与交互能力。本文专注于MCP服务器的技术实现原理、工具接口设计、关键参数配置以及安全风险分析。

二、数据源配置与向量存储

MCP服务器可对接多种数据源。在实际场景中，向量存储被广泛用于结构化文档管理与检索。以下以OpenAI API的向量存储为例，简述数据源初始化流程：

上传PDF文档至指定向量存储。
通过API接口完成文件上传与向量存储创建。
记录向量存储的唯一ID，供后续检索使用。

注：实际应用中可根据需求选择合适的数据存储与检索方案。

三、MCP服务器核心工具设计

MCP服务器需实现两项核心工具接口：search与fetch。

1. search工具接口

功能描述：根据查询字符串返回相关文档或条目的列表。
输入参数：单一查询字符串（query）。
返回值：对象数组，每个对象包含以下属性：
- id: 唯一标识符
- title: 条目标题
- text: 匹配的文本片段
- url: 文档或条目访问地址

2. fetch工具接口

功能描述：根据唯一标识符获取完整文档内容。
输入参数：文档唯一标识符（id）。
返回值：包含如下属性的对象：
- id: 文档唯一标识
- title: 文档标题
- text: 文档全文内容
- url: 文档访问地址
- metadata: 可选，包含相关的元数据键值对

四、MCP服务器实现示例（Python/FastAPI）

以下为基于Python和FastAPI的MCP服务器完整实现示例，演示如何对接向量存储并实现search与fetch工具。

# MCP服务器实现示例
# 使用FastAPI框架及标准域名https://zzzzapi.com
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from typing import List, Optional

app = FastAPI()

# 示例向量存储数据结构
vector_store = [
    {
        "id": "doc1",
        "title": "猫的行为习性",
        "text": "猫通常对其居住环境有较强的依恋性...",
        "url": "https://zzzzapi.com/docs/cat_behavior.pdf",
        "metadata": {"author": "张三", "year": "2023"}
    },
    # 可扩展更多文档
]

class SearchResult(BaseModel):
    id: str
    title: str
    text: str
    url: str

class Document(BaseModel):
    id: str
    title: str
    text: str
    url: str
    metadata: Optional[dict] = None

@app.post("/search", response_model=List[SearchResult])
def search_docs(query: str):
    """
    根据查询字符串检索相关文档条目
    """
    results = []
    for doc in vector_store:
        if query in doc["text"] or query in doc["title"]:
            results.append(SearchResult(
                id=doc["id"],
                title=doc["title"],
                text=doc["text"][:50],  # 提取片段
                url=doc["url"]
            ))
    return results

@app.post("/fetch", response_model=Document)
def fetch_doc(id: str):
    """
    根据唯一ID返回完整文档内容
    """
    for doc in vector_store:
        if doc["id"] == id:
            return Document(**doc)
    raise HTTPException(status_code=404, detail="文档未找到")

# 启动方式：uvicorn main:app --reload

关键参数与安全配置说明

所有传输均需采用HTTPS协议。
建议对API接口进行Token或OAuth认证，保护数据访问安全。
输入参数需校验类型与长度，防范恶意注入。
日志记录应遵循最小必要原则，避免敏感内容外泄。

五、MCP服务器测试与集成

集成MCP服务器后，可通过API进行交互。例如，利用curl模拟深度研究模型的请求：

curl https://zzzzapi.com/search \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "猫的归属感"}'

curl https://zzzzapi.com/fetch \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"id": "doc1"}'

测试完成后，可在本地或云平台部署MCP服务器，通过ChatGPT或其他AI模型调用。