科技颠覆者 发表于 2025-4-15 21:42:05

MCP 合法时：FunctionAI MCP 开发平台来了！

MCP——AI 时代的“操纵系统接口”

2024年11月，Anthropic发布模型上下文协议（MCP），这一开放标准灵敏引发开发者社区的"协议觉醒"。其本质是通过标准化接口实现LLM与外部世界的双向交互，正如 USB 协议统一外设接入，MCP 正成为 AI 应用连接数字生态的通用总线。随着 Cursor、Claude 等开发工具相继集成，特殊是 OpenAI 公布全面兼容 MCP 协议，标志着 MCP 从技术实验迈入产业级标准，这一标准化接口正重塑AI与数字世界的交互范式。
停止2025年4月，MCP.so上已经已有超过8000个注册的MCP Server，涵盖数据处置惩罚、文件系统、API网关、聊天机器人、数据库等服务类别，这一数目还在灵敏增长。
生态爆发期的痛点

尽管 MCP 生态出现指数级增长，GitHub 仓库星标数半年突破 3.5万，但生产级落地仍面临三重挑衅：

[*]本地化瓶颈：当前绝大多数 MCP server 都采用传统 STDIO 模式，该模式没有鉴权本领（缺乏 OAuth 2.1 标准的双向认证机制、无法实现基于脚色的访问控制），在复杂业务场景下暴暴露调试困难、网络隔离性差等缺陷，难以实现访问内网环境的数据安全管控，内网穿透导致攻击面扩大；
[*]弹性困境：MCP 工具调用流量出现显著的非稳态特征以及"脉冲式"波动，比如智能客服系统的峰谷效应非常明显，传统虚拟机摆设造成大量资源浪费；
[*]开发断层：从本地调试到云端摆设需要重构鉴权、变量管理、日记、中间件等底子组件，改造本钱高，开发者大量的精力消耗在非业务代码的开发上；
Serverless 是 MCP 托管的最佳解决方案

我们观察到大部门的 MCP server 有以下特点：

[*]稀疏调用，而且对算力的需求都比较小，0.5c/1G的规格基本可以或许应对大部门场景；
[*]代码体积比较小（< 100MB），Nodejs、Python解释型语言是MCP的一等公民，大部门MCP server直接通过npx、uv就能一键运行；
[*]MCP server的迭代非常快，新增、修改或弃用MCP server的场景会非常高频，对MCP server元数据管理的需求非常普遍；
因此灵活摆设、弹性扩展的运行时对于 MCP server 的托管非常契合，这恰恰是 Serverless 的最大优势。以阿里云函数计算为例：

[*]天然的事件驱动模型，提供毫秒级弹性本领、按量付费、安全沙箱的运行时环境，完美解决了云上托管对于性能、本钱、安全的需求；
[*]官方对于 Nodejs、Python 运行时的支持美满，内置代码包加速本领以及层的扩展，大幅低落代码启动时间；
[*]控制台、SDK、ServerlessDevs 工具提供丰富的函数元数据的管理本领；
这些本领让 Serverless 正成为托管 MCP 的最优解。作为 MCP 的最佳运行时，函数计算已经支持阿里云百炼 MCP 服务。
Function AI 是基于函数计算构建的 Serverless AI 应用开发平台，基于函数计算的运行时本领上线了完备的 MCP 开发本领，成为真正意义上的MCP 开发平台。您可以进入FunctionAI控制台，快速体验 MCP 服务的本领。
快速摆设

方式一：通过模板一键摆设

选择MCP模板

进入FunctionAI控制台，选择探索->筛选应用模板（MCP Server），选择一个MCP模板举行摆设
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填写模板配置，摆设项目

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查看摆设进度

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方式二：创建自界说MCP服务

创建空白项目

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创建MCP服务

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编辑MCP服务配置，完成后点击预览&摆设

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查看摆设进度，等待摆设完成

https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145233731-101290668.png
方式三：使用ServerlessDevs工具本地摆设

FunctionAI 正式发布了 ServerlessDevs 工具的 MCP 组件，实现本地摆设 MCP 工程到 FunctionAI 的本领
安装ServerlessDevs工具：

npm install @serverless-devs/s -g初始化MCP项目

s init start-fcai-mcp-nodejs查看s.yaml

edition: 3.0.0
name: start-mcp-server-nodejs
access: 'default'
vars:
region: 'cn-hangzhou'
resources:
nodejs-stdio-hello-world:
    component: fcai-mcp-server
    props:
      region: ${vars.region}
      description: mcp server deployed by devs
      transport: stdio # stidio | sse
      runtime: nodejs20
      cpu: 1
      memorySize: 1024
      rootDir: ./code
      source:
      oss: auto
      build:
      default: #默认构建器
          # 构建环境
          languages:
            - nodejs20
          # 执行步骤
          steps:
            - run: npm install
            - run: npm run build
      startCommand: "node ./dist/index.js" # 启动命令
      instanceQuota: 1 # 实例数配额执行摆设

s deployhttps://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145237026-1947780178.png
登录到控制台，可以查看云端的摆设详情
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测试 MCP 服务

FunctionAI 支持托管 STDIO/SSE 协议的 MCP server。如果 MCP server 代码采用 STDIO，FunctionAI 会启动一个SSE服务来代理STDIO的哀求，客户端访问需要使用SSE方式。
当 MCP 服务摆设完成后，平台会生成一个 SSE 的连接地址，而且会生成 MCP server的schema 用于测试。
用户可以直接在控制台上测试连接、测试工具，也可以使用官方的 Inspector 在本地举行测试。
方式1：FunctionAI控制台测试

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查看日记和监控
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145243782-1795292777.png
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145245913-208809900.png
方式2：Inspector本地测试

复制FunctionAI生成的公网访问地址
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本地启动inspector，输入访问地址举行调试
npx @modelcontextprotocol/inspectorhttps://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145250417-1104094022.png
高阶本领

鉴权

MCP 的鉴权只适用于 SSE 的协议，而且必须遵照 OAuth2.1协议标准，对于大量的 STDIO 的 MCP 服务托管的改造难度非常之高，企业落地 MCP 鉴权是一个非常痛点的问题。
FunctionAI 提供了网关侧的 Bearer 鉴权本领，用户只需要开启鉴权功能，使用平台生成的 Bearer Token，就可以让 MCP 服务自带鉴权本领。
使用方式

编辑服务配置，点击开启鉴权，生存而且摆设。开启后，平台会对服务生成一个只读的Bearer Token。
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https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145253896-100870998.png
测试鉴权生效

使用平台生成的Beaer Token，可以正常访问MCP服务
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145255313-1484778628.png
使用错误的token时，访问失败
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145258010-1082075659.png
使用本地的Inspector，输入服务的token，访问正常。https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145300314-1512026216.png
变量管理

很多的 MCP Server 代码都需要访问第三方服务，比如高德地图、Github 等，需要持有效户的访问秘钥，比如API-Key、AccessToken，这些秘钥通常以环境变量加载大概启动命令参数注入。
FunctionAI 提供了变量管理本领，而且支持敏感变量托管，可以实现 MCP 服务访问秘钥的安全可靠管理。
配置方式：设置服务变量

选择服务->服务变量，添加服务变量的Key和Value
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加载方式1：环境变量

FunctionAI上配置的服务变量会默认注入到函数启动的环境变量中，MCP服务代码可以直接通过系统环境变量读取
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145303556-1369415712.png
加载方式2：启动参数

FunctionAI的服务变量支持通过${self.KEY_NAME}的方式引用，可以在启动命令中修改命令行参数，使用变量的引用，在启动阶段注入变量的值。
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145304203-1018094048.png
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绑定代码仓库举行一连摆设

FunctionAI的MCP服务面向开发态本领，提供以代码仓库托管MCP 服务的本领。
使用方式：

[*]编辑MCP服务配置，选择代码仓库，目前支持了Github、Gitee、Codeup、GitLab、OSS代码仓库。
[*]选择仓库分支、MCP工程在代码仓库中的根目次
[*]选择构建环境：对于多语言的工程，可以选择多个构建环境
[*]编辑构建命令：例如 npm build、pip install -r requirements.txt
[*]可选：开启构建缓存，缓存目次根据不同语言可以设置/.npm（Nodejs）、/.cache（Python）、~/.m2、（Java）
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绑定Git仓库后，如果指定的分支有push操纵，会主动触发服务的一连摆设
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145309214-216075458.png
极速模式

对于延迟敏感性的业务，FunctionAI提供了极速模式，可以提前预留指定数目的实例快照，低落频繁冷启动带来的开销，而且只有在有活泼哀求时才会产生vCPU费用，可以实现性能和本钱的平衡。
另外由于MCP SSE哀求的session机制，同一个session id访问到不同实例会导致上下文丢失，因此建议开启预置快照为1而且实例限额为1，这样可以让SSE哀求打到不同弹性实例的概率更小。
:::info
FunctionAI后面会上线会话亲和性本领，尽情期待。
:::
https://img2024.cnblogs.com/other/2123714/202504/2123714-20250415145311155-1242627222.png
开启后，可以在函数监控页面看到预留实例的个数
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总结与将来展望

FunctionAI 现在已经支持了完备的 MCP 开发本领，包括：

[*]摆设形式上，支持模板直接摆设、自界说MCP服务、ServerlessDevs工具本地摆设
[*]托管本领上，支持STDIO/SSE的主动托管，无需业务改造既能生成可用于访问的SSE地址
[*]调试本领上，支持控制台直接调试以及Inspector本地调试
[*]二次开发本领上，支持变量管理、鉴权、绑定代码仓库举行一连摆设
[*]可观测本领上，支持函数监控、实例监控以及日记
[*]弹性调度上，支持标准模式以及极速模式
MCP 的价值是统一了 Agent 和 LLM 之间的标准化接口，有了 MCP Server 的托管以及开发态本领只是第一步，接下来重要的是做好 MCP 和 Agent 的集成，FunctionAI 即将上线 Agent 开发本领，敬请期待。
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