沙丘智库《MCP Server与Tool设计研究报告》正式发布

作者｜沙丘智库研究团队

来源｜沙丘社区（www.shaqiu.cn）

随着AI技术在企业级场景的深度渗透，大语言模型与外部数据源、工具的集成需求日益迫切。

2024年11月，Anthropic正式发布并开源Model Context Protocol （模型上下文协议，简称MCP），被称为AI世界的“USB-C”。目前MCP已经正式成为全行业中立的开放标准，从开发者工具协议转向AI生产基础设施。

作为标准化连接AI应用/Agent与外部资源的核心载体，MCP Server与Tool的设计合理性直接决定企业AI系统的上下文交互效率、数据安全性及功能可扩展性。

基于此，沙丘社区发布《MCP Server与Tool设计研究报告》，立足企业级应用场景，聚焦MCP Server与Tool的设计原则、核心目标与整体架构，系统开展研究与分析，为企业搭建、优化MCP相关系统提供理论支撑与实践参考。

01

MCP设计原则

MCP服务于大模型，其有效性取决于底层大模型是否能够可靠且高效地调用Tools，但它本质上还是连接现有服务和数据源的桥梁，这与传统的 API 非常相似。因此在设计时，既要像对待特殊开发者一样，为大模型提供清晰明确的指令；又要像管理传统API一样，确保系统的安全与稳定。

02

MCP Server与Tool设计范式

MCP Server的价值在于“标准化与复用性”，通过提供统一的协议接口，降低集成成本，同一个MCPServer可在多个兼容 MCP的Clients（聊天界面、AI Agent、IDE等）复用。本报告提出了MCP Server的2个治理范式，其中范式1建议首选远程MCP Server，将本地MCP Server作为特例加强管控，范式2解决远程MCP Server的安全与治理问题。

MCP Tools是目前使用最广泛的MCP Servers功能，Tools定义了Servers通过标准化接口向大模型暴露的可执行函数，包括工具名称、描述以及输入输出schema。通过Tools ，模型可以执行 API调用、数据库查询、文件修改等操作。本报告提出了MCP Tools的4个设计范式，其中范式1和范式2用于指导如何将现有业务系统封装成 MCP Tools，范式3和范式4分别解决工具设计的两大核心问题——选择准确率和执行准确率。

在报告的最后，为企业用户提出如下七点建议：

第一，优先选择官方远程MCP Server。优先使用服务提供商提供的官方远程MCP Server，确保标准化的端点、一致的安全和治理控制。如果官方不可用，优先选择远程替代方案（如自建共享服务或审核后的第三方端点），而非本地MCP Server。

第二，严格管控本地MCP Server。仅在远程方案技术不可行且用例（如IDE工具、本地浏览器访问）有明确理由时，才允许使用本地Server作为严格管控的例外情况。对所有本地部署实施强制容器化、安全凭证管理和基于批准注册表条目的白名单机制。

第三，验证架构与治理需求。在投入资源构建内部MCP Server和Tool之前，先验证MCP是否满足特定架构和治理需求，并与替代方案（如框架专用工具）比较。当需要可复用的跨客户端工具层、工具与Agent生命周期解耦，以及跨团队标准化、受治理的工具发现与使用能力时，优先采用 MCP。

第四，建立自动化任务评估体系。将自动化、基于任务的评估作为MCP设计的前提，利用代表性提示验证工具选择与执行的准确性。 在每次schema变更时运行该评估套件，持续跟踪任务成功率、工具调用准确率、延迟等可量化指标，并与基线性能进行对比分析。

第五，合理选择工具映射策略。对于原型开发以及大模型能够可靠串联的细粒度操作，使用离散的 MCP工具，这些工具能够分别映射到单一的底层 API 。对于需要确定性执行、降低延迟和提升token效率的工作流，实现将多个 API 编排为单次调用的复合MCP工具。

第六，精简工具集并清晰定义。从最小化、边界清晰且职责互不重叠的 MCP Tool起步。定义简洁的工具名称和描述，清晰传达每个工具的适用场景，提高工具选择准确率。设计输入输出 Schema 和结构化、指导性的错误信息，确保模型能够可靠地调用工具、解析结果并从错误中恢复。

第七，实施网关架构并保护下游。采用以网关为中心的架构和受治理的 MCP 注册中心，集中管控所有 MCP Server的身份验证、授权、策略执行、服务发现和可观测性。通过安全设计实践实现 MCP 工具以保护下游系统和数据，例如严格的输入验证、使用 MCP Server专用服务身份进行经过身份验证的出站调用，以及强制执行最小权限访问原则。

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