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第四章：服务集成抽象

news 2025/6/6 23:50:13

Chapter 4: 服务集成抽象

🌟 从上一章到本章

在第三章：传输机制中，我们学习了如何通过STDIO和SSE协议让LLM与不同服务器通信。现在想象这样的场景：你的AI助手需要同时操作本地文件和云端数据库。这时问题来了——如何让LLM像操作一个工具一样协调多个服务器？

本章将介绍服务集成抽象，它就像“交响乐指挥”，让多个服务器像合奏一样协同工作，为LLM提供无缝的工具使用体验！

🎯 中心用例：AI助手同时管理文件和数据

假设你要开发一个AI助手，需要以下功能：

读取本地PDF合同（通过文件系统服务器）
查询云端数据库中的订单记录（通过Third-Party服务器）
生成包含两者的报告

挑战：两个服务器可能使用不同协议、不同参数，如何让LLM统一调用？
目标：让LLM像使用一个工具一样操作多个服务

🔍 服务集成抽象的三个核心概念

通过以下三层结构，我们将复杂服务抽象成简单接口：

1. 统一接口层（Unified Interface）

类比：把不同语言的菜单翻译成同一语言
功能：将不同服务器的API参数、响应格式标准化

示例：

# 调用文件系统和数据库的统一方式
contract = mcp.invoke_tool("文件系统", "读取文件", {"路径": "/合同/2023合同.pdf"})
订单数据 = mcp.invoke_tool("数据库", "查询", {"SQL": "SELECT * FROM 订单 WHERE 客户='张三'"})

2. 服务注册表（Service Registry）

类比：电话簿，记录所有可用服务的联系方式
功能：记录服务器名称、启动命令、参数配置

示例配置：

{"服务列表": {"文件系统": {"启动命令": "npx @modelcontextprotocol/server-filesystem","参数": ["/安全目录"]},"数据库": {"启动命令": "npx @aws/server-postgres","传输协议": "sse"}}
}

3. 抽象逻辑层（Abstraction Logic）

类比：智能翻译官，自动处理不同协议和数据格式
功能：
1. 根据工具名称查找对应服务器
2. 将LLM的请求转换为服务器特定格式
3. 将服务器响应转换为LLM可理解的格式

🛠️ 如何用抽象层解决用例？

步骤1：配置服务注册表

在mcp_config.json中注册两个服务器：

{"mcpServers": {"文件系统": {"command": "npx","args": ["@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/data"]},"数据库": {"command": "npx","args": ["@aws/server-postgres"],"transport": "sse"}}
}

步骤2：编写统一调用代码

LLM通过抽象层调用两个服务：

# 读取文件并查询数据库
合同内容 = mcp.invoke("文件系统", "读取文件", {"路径": "合同.pdf"})
订单数据 = mcp.invoke("数据库", "执行查询", {"SQL": "SELECT * FROM 订单"})# 生成报告
报告 = 生成报告(合同内容, 订单数据)

🕵️ 内部实现揭秘

时序图：抽象层协调两个服务

关键代码片段（简化版）

统一接口层实现

class MCP抽象层:def invoke(self, 服务名, 工具名, 参数):# 步骤1：查找服务配置服务配置 = 注册表[服务名]# 步骤2：启动/连接服务器if 服务配置["transport"] == "stdio":响应 = 启动并执行STDIO命令(...)else:响应 = 通过SSE发送请求(...)# 步骤3：格式化响应return self.标准化响应(响应)