ai-agent-mcp | 通往MCP之路

基于 Google AI Agent 和 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 内容审核系统

一个利用 OpenAI 的审核 API，通过 Google 的 Agent Development Kit (ADK) 和 Model Context Protocol (MCP) 实现的内容审核系统。

问题背景：当 AI 对话失控时

想象一下：你刚刚发布了一款令人兴奋的新 AI 聊天机器人。用户蜂拥而至，对话不断发生，一切似乎都很完美——直到问题出现。

一位用户询问你的 AI 如何制作爆炸装置。另一位用户试图获取不当内容。还有人用有害语言测试系统的边界。突然间，你的创新 AI 工具变成了潜在的责任。

这是许多 AI 开发者今天面临的现实。

如果没有适当的内容审核，AI 系统可能会：

生成有害、危险或非法的内容

使组织面临法律和声誉风险

为用户创造不安全的体验

将本有前途的应用变成公关噩梦

解决方案：集成内容审核

这就是我们的 AI 内容审核系统的用武之地。我们构建了一个生产就绪的解决方案，能够：

通过 OpenAI 的审核 API 无缝检查每个用户输入

在内容到达你的 AI 之前过滤掉有害内容

提供关于为何内容被阻止的详细反馈

与 Google ADK 框架平滑集成

最棒的部分？OpenAI 的审核 API 免费使用，使得强大的内容安全功能适用于各种规模的项目。

实际应用场景

这个系统不仅仅是一个技术演示，它专为实际生产用例设计：

教育平台：确保学生与 AI 导师的互动保持适当和安全

客服机器人：在保持服务帮助性的同时防止滥用

内容生成工具：过滤不适当的创意内容请求

企业内部工具：在工作场所 AI 使用中保持专业标准

医疗聊天机器人：防止请求有害的医疗建议

社交应用：在 AI 驱动的社交功能中筛选用户生成的提示

商业价值

免费内容审核：利用 OpenAI 的审核 API 免费过滤有害内容。

保护用户和平台：自动识别并阻止危险、有害或不适当的内容。

法规合规：帮助满足数字平台内容监控的法律要求。

自信扩展：无需手动审核瓶颈，轻松扩展审核能力。

技术价值

跨供应商实现：通过 MCP 和 Google ADK 代理与 OpenAI 服务通信的实际演示，并在同一流程中使用 Llama。

双重传输选项：支持 Server-Sent Events (SSE) 和 Standard I/O (STDIO) 传输。

模块化架构：易于扩展以支持更多审核提供商或功能。

生产就绪设计：错误处理、日志记录和关注点分离，适用于实际使用。

架构

本项目实现了两种内容审核流程的变体：

SSE 传输架构

STDIO 传输架构

安装说明

先决条件

Python 3.9 或更高版本

OpenAI API 密钥

Ollama（用于本地 LLM 服务，可选）

安装步骤

克隆仓库：

创建虚拟环境并激活：

安装依赖：

设置你的 OpenAI API 密钥：

运行系统

SSE 传输版本

启动审核服务器：

在新终端中启动审核代理：

STDIO 传输版本

运行审核代理（它将自动启动服务器）：

测试

运行综合测试脚本以检查所有组件：

或单独测试组件：

生产就绪优化

认证：为 MCP 服务器添加适当的认证。

容器化：将应用程序打包为 Docker 容器以便于一致部署。

监控：实现健康检查、指标收集和告警。

日志记录：增强日志记录以便更好地观察和故障排除。

速率限制：实施速率限制以防止 API 滥用。

缓存：为重复的审核请求添加缓存。

故障转移机制：实现重试逻辑和备用选项。

安全加固：审查并解决安全问题。

MCP 服务器的部署选项

云部署选项

1. 容器化服务

使用 Docker 和 Kubernetes 进行容器化是云环境中部署 MCP 服务器的流行方法。这提供了：

可扩展性：根据需求轻松扩展

可移植性：跨不同云提供商部署

隔离性：每个 MCP 服务器在其自己的容器中运行

编排：Kubernetes 处理服务发现、负载均衡和故障转移

2. 无服务器部署

对于不需要持久连接的 MCP 服务器，可以使用 AWS Lambda、Google Cloud Functions 或 Azure Functions 等无服务器选项。优点包括：

按使用付费的定价模式

自动扩展

无需基础设施管理

适用于事件驱动的 MCP 实现

3. 云托管服务

主要云提供商提供托管服务，可以托管 MCP 服务器：

AWS App Runner 或 Elastic Beanstalk

Google Cloud Run

Azure App Service

Digital Ocean App Platform

这些服务处理基础设施扩展，而你专注于应用逻辑。

自托管部署选项

1. 本地服务器

传统的本地部署涉及将 MCP 服务器直接安装在数据中心的物理服务器上。这提供了：

完全控制硬件

数据驻留和合规性优势

不依赖外部云服务

可以针对特定工作负载进行优化

2. 私有云

使用 OpenStack 或 VMware vSphere 等技术在私有云基础设施上部署 MCP 服务器。这提供了：

虚拟化优势，同时将数据保留在内部

资源池和自动配置

增强的安全和隐私控制

比公共云更好的隔离性，适用于敏感实现

3. 边缘部署

对于延迟敏感的应用，可以将 MCP 服务器部署在边缘，更接近数据生成和消费的地方。优点包括：

减少实时应用的延迟

带宽优化

适用于分布式架构

可以在连接有限的环境中运行

混合方法

许多组织选择混合部署策略：

主要 MCP 服务器在云中，边缘部署用于延迟敏感的操作

关键组件自托管，辅助服务在云中

开发和测试在云中，生产在自托管环境中

实施考虑因素

选择部署选项时，请考虑以下因素：

可扩展性需求：你的 MCP 服务器需要处理多少并发连接？

数据隐私问题：是否有数据处理的法规要求？

延迟需求：实时通信对你的应用是否至关重要？

预算限制：云服务提供灵活性，但成本会随使用量增加

团队专业知识：自托管选项需要更多基础设施专业知识

传输方法比较

特性	SSE	STDIO
设置复杂性	需要单独的服务器进程	服务器嵌入在客户端进程中
网络需求	需要 HTTP 连接	在单个主机内工作
可扩展性	更适合分布式系统	更适合单主机部署
调试	更容易监控网络流量	更难检查通信
资源使用	更高的开销	更低的开销
安全性	需要网络安全考虑	更封闭的安全边界