# MCP架构设计文档
## 概述
本文档详细介绍MCP Commute Assistant项目的架构设计，包括MCP协议实现、编排引擎设计和扩展机制。
## 架构总览
```mermaid
graph TD
A[API网关] --> B[MCP编排器]
B --> C[MCP服务器管理器]
C --> D[高德地图MCP]
C --> E[钉钉MCP]
C --> F[天气MCP]
C --> G[日历MCP]
B --> H[工作流引擎]
H --> I[DSL解析器]
I --> J[执行引擎]
K[Celery调度器] --> B
L[监控系统] --> B
```
## 核心组件
### 1. MCP编排器 (MCPWorkflowEngine)
**职责**：
- 管理MCP服务器生命周期
- 编排工作流执行
- 处理任务依赖关系
- 提供重试和容错机制
**关键特性**：
```python
class MCPWorkflowEngine:
def register_server(self, server: MCPServer) -> bool:
"""注册MCP服务器"""
pass
def register_workflow(self, workflow: WorkflowDefinition) -> bool:
"""注册工作流定义"""
pass
async def execute_workflow(self, workflow_id: str, variables: Dict) -> OrchestrationResult:
"""执行工作流"""
pass
```
### 2. 服务器管理器 (MCPServerManager)
**职责**：
- MCP服务器进程管理
- 健康检查和自动恢复
- 负载均衡和资源监控
- 动态扩缩容
**监控指标**：
- 进程状态 (运行/停止/错误)
- 响应时间统计
- 错误率监控
- 资源使用情况
### 3. 工作流DSL引擎
**DSL语法示例**：
```yaml
name: "Daily Commute Check"
nodes:
- id: "calculate_route"
type: "mcp_tool"
config:
server: "amap-mcp-server"
tool: "calculate_route"
inputs:
origin: "${variables.home}"
destination: "${variables.work}"
```
## MCP协议实现
### 标准MCP服务器接口
```python
class BaseMCPServer:
async def handle_tool_call(self, request: ToolCallRequest) -> ToolCallResponse:
"""处理工具调用"""
pass
async def read_resource(self, uri: str) -> ResourceContents:
"""读取资源"""
pass
def list_tools(self) -> List[Tool]:
"""列出可用工具"""
pass
def list_resources(self) -> List[Resource]:
"""列出可用资源"""
pass
```
### 支持的MCP服务器类型
| 服务器类型 | 功能描述 | 并发限制 | 健康检查间隔 |
|-----------|----------|----------|--------------|
| 高德地图 | 路线规划、路况查询 | 5 | 60秒 |
| 钉钉通知 | 消息推送、群通知 | 10 | 60秒 |
| 天气服务 | 天气查询、预报 | 20 | 120秒 |
| 日历服务 | 日程管理、节假日 | 15 | 120秒 |
## 工作流编排模式
### 1. 顺序执行模式
```mermaid
graph LR
A[Start] --> B[Step1]
B --> C[Step2]
C --> D[Step3]
D --> E[End]
```
### 2. 条件分支模式
```mermaid
graph TD
A[条件判断] --> B{条件成立?}
B -->|是| C[分支A]
B -->|否| D[分支B]
C --> E[合并点]
D --> E
```
### 3. 并行执行模式
```mermaid
graph TD
A[开始] --> B[任务1]
A --> C[任务2]
A --> D[任务3]
B --> E[汇聚点]
C --> E
D --> E
```
## 扩展机制
### 添加新的MCP服务器
1. **创建服务器类**：
```python
# app/mcp/servers/news_server.py
class NewsMCPServer(BaseMCPServer):
def __init__(self):
super().__init__("news-mcp-server")
self._register_tools()
async def get_latest_news(self, category: str) -> Dict:
# 实现新闻获取逻辑
pass
```
2. **注册到工厂**：
```python
# app/mcp/server_factory.py
ServerType.NEWS: ManagedServer(
name="news-mcp-server",
command="python",
args=["-m", "app.mcp.servers.news_server"],
max_concurrent=10
)
```
### 自定义工作流节点
```python
# 注册自定义节点处理器
workflow_engine.register_step_handler(
TaskType.CUSTOM_ANALYSIS,
custom_analysis_handler
)
async def custom_analysis_handler(step, inputs, context):
# 自定义分析逻辑
return analysis_result
```
## 性能优化
### 1. 缓存策略
- MCP服务器响应缓存
- 常用数据本地缓存
- 工作流执行结果缓存
### 2. 异步处理
- 异步I/O操作
- 并发任务执行
- 非阻塞通信
### 3. 资源管理
- 连接池管理
- 内存使用优化
- CPU密集型任务分离
## 监控和告警
### 监控维度
1. **系统层面**
- 服务器进程状态
- 资源使用率 (CPU、内存、磁盘)
- 网络连接状态
2. **业务层面**
- 工作流执行成功率
- 任务执行耗时统计
- 错误率和异常分布
3. **用户体验**
- 响应时间分布
- 用户操作频率
- 系统可用性指标
### 告警策略
```python
# 告警规则配置
ALERT_RULES = {
"server_down": {
"condition": "server.status == 'down'",
"severity": "critical",
"notify_channels": ["dingtalk", "email"]
},
"high_error_rate": {
"condition": "error_rate > 0.05",
"severity": "warning",
"notify_channels": ["dingtalk"]
}
}
```
## 部署架构
### 容器化部署
```yaml
# docker-compose.yml
services:
mcp-orchestrator:
build: .
depends_on:
- redis
- mcp-amap
- mcp-dingtalk
mcp-amap:
build: ./servers/amap
environment:
- AMAP_API_KEY=${AMAP_API_KEY}
mcp-dingtalk:
build: ./servers/dingtalk
environment:
- DINGTALK_WEBHOOK=${DINGTALK_WEBHOOK}
```
### 高可用部署
- 多实例负载均衡
- 数据持久化
- 故障自动切换
- 滚动升级支持
## 安全考虑
### 1. 访问控制
- API密钥认证
- 服务器间安全通信
- 权限分级管理
### 2. 数据保护
- 敏感信息加密存储
- 传输数据加密
- 日志脱敏处理
### 3. 输入验证
- 参数合法性检查
- 防止注入攻击
- 资源访问控制
## 未来发展
### 短期目标
- [ ] 完善可视化设计器
- [ ] 增强监控告警系统
- [ ] 优化性能和稳定性
### 长期规划
- [ ] 支持更多MCP服务器类型
- [ ] 实现分布式编排
- [ ] 提供Web管理界面
- [ ] 集成AI辅助编排
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*本文档将持续更新以反映最新的架构设计和实现细节。*
