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张小明 2026/1/1 12:13:14
ppt网站超链接怎么做,山东系统建站怎么用,云服务器开网站,莱芜大集这份文档《Agent Tools Interoperability with Model Context Protocol (MCP)》详细阐述了 AI 代理工具的设计原则、MCP 协议的技术细节及其在企业应用中的安全挑战。1. 引言#xff1a;模型、工具与代理 (Introduction: Models, Tools and Agents)本章阐述了工具对AI系…这份文档《Agent Tools Interoperability with Model Context Protocol (MCP)》详细阐述了AI 代理工具的设计原则、MCP 协议的技术细节及其在企业应用中的安全挑战。1. 引言模型、工具与代理 (Introduction: Models, Tools and Agents)本章阐述了工具对AI系统的重要性。基础模型的局限性如果没有外部工具即便是最先进的基础模型也只是模式预测引擎无法获取新数据或影响外部世界 。工具的作用工具就像智能手机上的应用程序充当代理的“眼睛”和“手”使其能够感知环境并采取行动 。AI代理的定义AI代理利用基础模型的推理能力通过工具与用户互动并实现特定目标 。企业级挑战将工具连接到模型面临技术和安全挑战MCP协议旨在简化这一过程 。2. 工具与工具调用 (Tools and tool calling)本章定义了什么是工具以及它们的类型。工具定义工具是模型用来完成其能力范围之外任务的函数或程序主要用于“获取知识”检索数据或“执行操作”调用 API 。工具类型函数工具 (Function Tools)开发者定义的外部函数通过代码文档如 Python docstring向模型提供定义 。内置工具 (Built-in Tools)模型服务自带的工具如 Google Search、代码执行和计算机使用能力对开发者来说工具定义是隐式的 。代理工具 (Agent Tools)允许一个代理调用另一个代理作为工具例如通过 Google A2A 协议主代理可保持对交互的控制 。工具分类包括信息检索搜素、数据库、动作执行发邮件、写代码、系统/API 集成以及人机回环Human-in-the-Loop 。3. 最佳实践 (Best Practices)本章提供了设计高效工具的指南。文档至关重要工具名称应清晰具体如 create_critical_bug 优于 update_jira参数列表应简短且描述清晰 。描述动作而非实现指令应告诉模型“做什么”目标而不是“怎么做”具体工具调用步骤避免限制模型的自主性 。发布任务而非 API工具应封装用户任务而不是简单地包装复杂的底层 API 。保持粒度工具功能应单一且明确避免创建包含长流程的“万能工具” 。简洁输出避免直接返回大量数据如大文件应利用外部存储并返回引用 。有效验证与错误处理利用 Schema 验证输入输出并提供带有指导性的错误信息帮助模型自我修正 。4. 理解模型上下文协议 (Understanding the Model Context Protocol)本章详细介绍了 MCP 的架构和核心组件。背景MCP 由 Anthropic 于 2024 年推出旨在解决“N x M”集成问题N 个模型连接 M 个工具的复杂性 。核心架构采用类似语言服务器协议LSP的客户端-服务器模式 。Host (主机)管理 MCP 客户端的应用程序负责用户体验和编排 。Client (客户端)与 Server 维持连接发送指令并处理响应 。Server (服务器)提供工具、数据或 Prompt 的程序作为外部系统的适配器 。通信层基于 JSON-RPC 2.0支持本地 (stdio) 和远程 (Streamable HTTP) 传输 。核心原语 (Primitives)Tools (工具)Server 向 Client 暴露的可执行函数支持动态发现 。Resources (资源)Server 提供的上下文数据如文件、数据库记录 。Prompts (提示词)Server 提供的可重用提示词模板但在企业环境中存在安全隐患 。Sampling (采样)Server 反向请求 Client 调用 LLM 生成内容 。Elicitation (引出)Server 请求 Client 向用户询问更多信息 。Roots (根路径)定义 Server 在文件系统中的操作边界 。5. MCP支持与反对 (Model Context Protocol: For and Against)本章分析了 MCP 的优势与不足。优势加速开发促进“即插即用”的工具生态系统 。通过标准化接口解耦代理架构支持模块化设计 。支持动态工具发现增强代理的自主性 。性能与扩展性瓶颈上下文膨胀加载大量工具定义会消耗 Token增加成本并降低推理质量 。状态管理远程连接的状态管理增加了架构复杂性 。企业级就绪差距缺乏强大的原生身份验证AuthN和授权AuthZ标准 。缺乏标准化的可观测性日志、监控支持 。6. MCP 中的安全性 (Security in MCP)本章深入探讨了 MCP 带来的新型威胁及缓解措施。新威胁面MCP既是新API接口又是通用协议增加了攻击面 。主要风险与缓解动态能力注入Server可能在不通知的情况下更改工具集。 缓解实施显式白名单锁定工具版本使用安全网关 。工具遮蔽 (Tool Shadowing)恶意工具模仿合法工具名称诱导调用。 缓解命名冲突检查mTLS 认证人机回环确认 。恶意定义与内容通过工具描述或返回值进行 Prompt 注入。 缓解严格的输入/输出清洗与验证 。敏感信息泄露数据在交互中泄露给未授权工具。 缓解使用污点分析Taint Sources/Sinks标记敏感输入输出 。缺乏访问范围限制MCP 仅支持粗粒度授权。 缓解使用范围化Scoped凭证遵循最小权限原则 。7. 结论 (Conclusion)本章总结了全文的核心观点。工具是基础模型感知和行动的关键设计必须遵循最佳实践清晰文档、原子化任务 。MCP 解决了互操作性问题但其去中心化的初衷导致了企业级安全功能的缺失 。企业应用MCP需要构建集中式的治理层如API网关实施多层防御体系 。附录混淆代理人问题 (Appendix: Confused Deputy problem)本章通过案例展示了特定的安全漏洞。定义攻击者利用低权限实体AI 模型欺骗高权限实体MCP Server执行未授权操作 。案例攻击者通过Prompt注入诱骗AI指挥拥有代码库读写权限的MCP Server将敏感代码打包推送到攻击者的分支从而绕过权限控制更多内容关注公众号快乐王子AI说