深入理解MCP架构：智能服务编排、上下文管理与动态路由实战

深入理解MCP架构：智能服务编排、上下文管理与动态路由实战

一、MCP架构概述

MCP（Model Context Protocol）是一种面向智能服务和多模型协作的系统架构。它通过分层设计，将系统分为 MCP Client、MCP Host 和 MCP Server 三大核心组件，实现了灵活的服务编排、上下文管理和智能路由，极大提升了AI平台和复杂业务系统的灵活性与智能化水平。

二、MCP三大核心组件详解

1. MCP Client

• 定义：请求的发起方，通常是用户界面、Web前端、移动App或命令行工具。
• 职责：
  • 收集用户输入，向 Host 发起请求。
  • 展示结果给用户。
• 举例：用户在网页上输入“请通知张三审批”，Client 负责收集输入并通过 Host 发送到 Server，最后展示结果。

2. MCP Host

• 定义：系统的“中枢大脑”，负责协调、调度、路由和编排。
• 职责：
  • 管理上下文、会话、权限、服务能力元数据。
  • 根据业务需求和服务能力，智能选择合适的 MCP Server。
  • 支持多服务编排、结果汇总、错误处理等。
• 举例：Host 收到“多渠道通知”请求后，自动拆解为邮件、短信、钉钉三种子任务，分发给不同Server并汇总结果。

3. MCP Server

• 定义：实际执行任务的后端服务。
• 职责：
  • 处理具体的业务逻辑或模型推理。
  • 返回处理结果给 Host 或 Client。
  • 声明自己的能力和特性（如支持单人/群发、最大并发等）。
• 举例：一个Server专门负责钉钉通知，另一个Server负责邮件通知。

三、MCP与传统RPC+注册中心的对比

流程图对比：

MCP 架构：

RPC + 注册中心：

四、上下文管理与权限校验

1. 上下文管理

• 定义：上下文是指当前操作所依赖的相关信息集合，包括用户身份、会话ID、历史操作、权限、业务参数、环境变量等。
• 钉钉通知场景举例：
  • 上下文包括：项目code、token、通知内容、收件人、业务来源、请求时间等。
  • 这些信息用于权限校验、日志记录、业务判断等。

示例上下文结构：

{
  "projectCode": "abc123",
  "token": "xxxx",
  "notifyType": "dingtalk",
  "content": "有新的审批单需要处理",
  "toUser": ["zhangsan", "lisi"],
  "triggeredBy": "审批流",
  "requestTime": "2024-06-01T10:00:00"
}

2. 权限校验

• 推荐做法：在 MCP Host 层做权限校验，维护允许的项目code、token等信息。
• 流程：
  1. Client/大模型发起“发钉钉通知”请求，带上项目 code、token 等。
  2. Host 校验权限。
  3. 校验通过，Host 转发请求给 MCP Server。
  4. MCP Server 执行通知并返回结果。

伪代码：

if (!isValidProjectCode(request.projectCode) || !isValidToken(request.token)) {
    return "权限校验失败";
}
forwardToDingTalkServer(request);

• 日志记录：钉钉通知的发送日志一般由 MCP Server 负责记录，Host 只需记录请求转发和结果，便于全链路追踪。

五、MCP Host的智能服务选择与动态路由

1. 传统硬编码方式

• Host 维护服务能力表，根据参数（如收件人个数）用代码判断选择哪个Server。

伪代码：

if (recipients.size() == 1) {
    callServerA(request); // 只支持单人
} else {
    callServerB(request); // 支持多人
}

2. 大模型/AI辅助决策

• Host 可集成大模型，让AI根据请求内容和服务能力自动推理最优选择。

伪代码：

String prompt = "A: 只支持单人发送; B: 支持群发; 当前收件人：" + recipients;
String decision = llm.call(prompt);
if (decision.contains("A")) callServerA(request);
else if (decision.contains("B")) callServerB(request);

3. 服务能力注册与元数据

• 每个 MCP Server 在注册到 Host 时，声明自己的能力（如支持单人/多人、最大人数等）。
• Host 维护一份“服务能力表”或“服务元数据”，路由时智能匹配。

能力元数据示例：

[
  {
    "serverId": "A",
    "type": "dingtalk",
    "maxRecipients": 1
  },
  {
    "serverId": "B",
    "type": "dingtalk",
    "maxRecipients": 100
  }
]

六、智能编排实战：多渠道通知

1. 场景描述

• 用户或业务系统发起一个“多渠道通知”请求，需要同时通过邮件、短信、钉钉三种方式通知目标用户。
• 系统有3个 MCP Server，分别负责邮件、短信、钉钉的发送。

2. Host 智能编排流程

1. Host 接收请求，智能拆解为3个子任务。
2. 并发或顺序调用各个 MCP Server。
3. 汇总所有结果，统一反馈给请求方。
4. 可根据业务规则处理部分失败、重试等。

流程图：

伪代码：

public NotificationResult sendMultiChannelNotification(NotificationRequest req) {
    Future<Result> emailResult = asyncCall(emailServer, req);
    Future<Result> smsResult = asyncCall(smsServer, req);
    Future<Result> dingtalkResult = asyncCall(dingtalkServer, req);

    // 等待所有结果
    Result email = emailResult.get();
    Result sms = smsResult.get();
    Result dingtalk = dingtalkResult.get();

    // 汇总
    NotificationResult result = new NotificationResult();
    result.setEmailStatus(email.getStatus());
    result.setSmsStatus(sms.getStatus());
    result.setDingtalkStatus(dingtalk.getStatus());
    return result;
}

七、MCP架构的优势与适用场景

• 灵活性：支持不同能力的服务动态扩展，Host可根据业务需求灵活编排。
• 智能性：可集成大模型，实现复杂业务场景下的智能决策和服务选择。
• 可维护性：服务能力变更只需更新注册信息，无需改动Host核心逻辑。
• 适用场景：AI平台、多模型协作、复杂业务流、智能对话系统、消息推送平台等。

八、技术栈参考

• Spring Boot 3.3.2
• Spring Data Redis 3.3.2
• Redisson 3.24.3
• FastJSON2 2.0.47
• Java 17+

九、总结

MCP架构通过Host实现了智能服务编排、上下文管理和动态路由，极大提升了系统的灵活性和智能化水平。无论是AI平台、多模型协作，还是复杂业务流，MCP都能提供强大的支撑能力。Host既可以用传统硬编码实现路由，也可以集成大模型实现更智能的决策，是未来智能服务平台的重要基础架构之一。