Advanced MCP Lab

🚀 高级MCP实验室：远程HTTP和安全根

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📌 项目概述

该项目展示了 先进的、生产就绪的实施 模型上下文协议（MCP） --从基本STDIO升级 完全远程 可流式HTTP传输.

它实现了 文件系统根安全边界, 服务器启动LLM采样，以及 OpenAI GPT-4o-mini集成 --企业代理AI部署中使用的真实世界模式。

域名： Agent AI——先进的MCP架构\ 语言： Python 3.11\ 服务器： HTTP打开 http://127.0.0.1:8000/mcp\ 工作区： 严格沙盒化 workspace/ 目录

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🏗️ 系统架构

┌──────────────────────────────────────────────────┐
│            AI Host App                            │
│   OpenAI GPT-4o-mini                             │
│   Natural Language → OpenAI Function Calling     │
│   → MCP Tool Calls → Results → User              │
└─────────────────────┬────────────────────────────┘
                      │
┌─────────────────────▼────────────────────────────┐
│         Base HTTP Client (MCPHTTPClient)          │
│   streamablehttp_client → /mcp endpoint          │
│   list_tools / call_tool / list_resources        │
│   list_prompts / get_prompt / read_resource      │
└─────────────────────┬────────────────────────────┘
                      │  Streamable HTTP Port 8000
┌─────────────────────▼────────────────────────────┐
│      FastMCP HTTP Server (127.0.0.1:8000)        │
│                                                  │
│  🔧 Tools              📦 Resources              │
│  ├── read_file         file://workspace/{file}   │
│  ├── write_file                                  │
│  ├── list_files        💬 Prompts                │
│  └── analyze_code      ├── review_code           │
│      (Sampling)        └── analyze_security      │
│                                                  │
│  🛡️ Roots: workspace/ only — is_within_roots()  │
└──────────────────────────────────────────────────┘

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📂 项目结构

advanced-mcp-lab/
│
├── mcp_http_server.py        # FastMCP HTTP server — tools, resources, prompts
├── mcp_http_client_base.py   # Base client — Streamable HTTP transport layer
├── mcp_http_client_app.py    # Gradio GUI client — manual tool/resource testing
├── mcp_http_host_app.py      # OpenAI GPT-4o-mini AI host application
│
└── workspace/                # Secure sandbox — only accessible directory
    ├── test.txt              # Sample test file
    └── README.md             # Workspace description

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🛠️ 技术栈

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🔧 MCP服务器——工具、资源和提示

工具（共4个）

资源

提示

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🛡️ 根安全实施

所有工具操作均已根据 workspace/ 目录：

def is_within_roots(path: Path) -> bool:
    try:
        path.resolve().relative_to(BASE_DIR.resolve())
        return True
    except ValueError:
        return False

这会阻止什么：

• 路径遍历攻击(../../etc/passwd)
• 访问工作区外的系统文件
• 未经授权读取/写入主机文件系统

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🤖 服务器启动采样

这 analyze_code 该工具演示 采样模式:

Tool Call: analyze_code(code, focus)
         │
         ▼
Server builds sampling/createMessage request
         │
         ▼
Request sent back to client:
{
  "method": "sampling/createMessage",
  "params": {
    "messages": [{"role": "user", "content": "Analyze this code..."}],
    "maxTokens": 500
  }
}
         │
         ▼
Client shows approval → User approves
         │
         ▼
Client calls LLM → Returns analysis to server

主要优势： LLM API密钥永远不会离开客户端！ ✅

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🚀 如何跑步

步骤1——安装依赖项：

pip install mcp==1.16.0 fastmcp==2.12.5 httpx==0.28.1 gradio==5.49.1 openai==1.26.1

步骤2-设置OpenAI API密钥：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

步骤3——启动MCP HTTP服务器（终端1）：

python mcp_http_server.py
# Output: Starting HTTP MCP Server on http://127.0.0.1:8000
# Output: Workspace roots: ./workspace

步骤4——启动GUI客户端（终端2）：

python mcp_http_client_app.py

步骤5——启动AI主机应用程序（终端3）：

python mcp_http_host_app.py

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🌐 HTTP与STDIO传输

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🎓 技能展示

• 具有HTTP传输的高级模型上下文协议（MCP）
• 可流式HTTP客户端-服务器通信
• 文件系统根安全边界实现
• 服务器启动的LLM采样模式
• OpenAI GPT-4o-mini函数调用集成
• MCP工具、资源和提示实施
• 合成工具——将MCP资源包装为OpenAI功能
• 用于AI应用程序开发的Gradio UI
• 基础/派生类架构（MCPHTTPClient→ 主机/GUI应用程序）
• 异步Python——异步、异步堆栈、httpx
• 生产就绪的代理人工智能系统设计

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🔗 相关项目

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📜 认证

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