1.1 什么是 MCP？#

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 推出的开放标准协议，旨在建立 AI 大语言模型（LLM）与外部工具/数据源的标准化通信方式。它通过统一的接口规范，让 LLM 能够安全、高效地访问外部系统（如数据库、文件系统、第三方 API 等），实现“AI 能力”与“业务数据”的无缝融合。

2.1 典型应用场景#

MCP 在前端开发中主要用于增强 AI 助手的上下文感知能力，让 AI 不仅能理解用户问题，还能实时获取业务数据、操作本地资源或调用外部服务。以下是几个常见场景：

// 前端通过MCP客户端调用文件系统服务器获取项目目录
import { MCPClient } from "@mcp/client";

const mcp = new MCPClient();
const fsServer = await mcp.connect("local-fs"); // 连接本地文件系统MCP服务器
const projectFiles = await fsServer.readDir("./src/components"); // 获取组件目录文件列表

3.1 架构设计原则#

MCP 的集成需遵循“松耦合、高内聚”原则，推荐采用以下架构：

• MCP 客户端 SDK：封装协议细节（如消息序列化、流式传输），提供简洁的 API 供前端调用；
• MCP 网关：统一入口，负责鉴权、路由、流量控制（如限制并发连接数）；
• MCP 服务器：按业务场景划分（如fs-server、db-server、api-server），独立部署便于维护。

3.2 安全实践#

• 本地优先部署：敏感数据（如用户隐私、业务数据库）通过本地 MCP 服务器访问，避免直接暴露给第三方 LLM 服务；
• 细粒度鉴权：为每个 MCP 服务器配置独立的访问令牌（Token），限制其操作权限（如只读文件系统、只查询特定数据库表）；
• 数据脱敏：在 MCP 服务器端对返回数据进行过滤（如隐藏手机号中间四位），避免 LLM 接触敏感信息。

// 本地MCP服务器鉴权示例（伪代码）
const server = new MCPServer({
  auth: {
    type: "JWT",
    secret: process.env.MCP_SECRET,
    validate: (token) => {
      return token.permissions.includes("read:user_profile"); // 仅允许读取用户档案
    },
  },
});

3.3 性能优化#

• 连接复用：前端与 MCP 网关建立长连接（如 WebSocket），避免频繁建立短连接的开销；
• 缓存策略：对高频访问的数据（如配置文件、静态字典）启用本地缓存（LRU 算法），减少 MCP 服务器压力；
• 流式处理：对于大文件读取或长查询结果，使用 MCP 的流式传输能力（分块传输），避免前端等待超时。

3.4 调试与监控#

• 协议可视化：使用官方提供的 MCP Inspector 工具，查看 LLM 与 MCP 服务器的交互过程（如请求消息、响应耗时）；
• 日志追踪：为每个 MCP 请求添加唯一追踪 ID（Trace ID），关联前端用户行为日志与后端服务器日志，快速定位问题；
• 指标监控：通过 Prometheus 采集 MCP 服务器的 QPS、延迟、错误率等指标，在 Grafana 中可视化展示。