Це частина 2 з "LLMs як компонентів МSK2 Частина 1: Чому LLM не працює як датчики описує категорію помилки використання LLM для сприйняття

" Як я будую MCP-сервер

Существуют SDKs. LLM може підштовхуватись один раз за секунду . Справжнє питання:

Яка роль має відіграти MCP сервер всередині системи, яка не повинна ховатися?

Найрідкіснішою майстерністю тепер є проектування система навколо MCP: організаціяМSK1 дозвілМСК2 перевіряльністьMСК3 та детерміністична kontrolaM СК4 МПК керує транспортом М СК5 ці проблеми живуть в іншому місціМ SК6

Ця стаття пояснює, як я користуюся MCP без агентів, автономіїM SK1 або вібр, і чому більшість прикладів MCP відтворюють ті самі проблеми, які ми бачили з неупередженими інструментами, що називали

Що таке насправді MCP? ( І чи не так?

MCP (Model Context Protocol) - це кабельний протокол. Переміщується

• Введення та виведення
• Сchéми
• Метадані інструмента
• Дослідження можливостей

Так і є. не:

• Визначати коли інструменти повинні працювати
• Вивірити правду
• Вказувати на довіру
• Управляйте побічними ефектами

flowchart LR
    subgraph MCP["MCP: What It Does"]
        Schema[Schema Discovery] --> Transport[Transport Layer]
        Transport --> Invoke[Tool Invocation]
        Invoke --> Response[Structured Response]
    end

    subgraph NotMCP["Not MCP's Job"]
        When[When to run?]
        Trust[Is this true?]
        Should[Should we act?]
        Safe[Is this safe?]
    end

    style MCP fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style NotMCP fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Schema fill:none,stroke:#059669,stroke-width:2px
    style Transport fill:none,stroke:#059669,stroke-width:2px
    style Invoke fill:none,stroke:#059669,stroke-width:2px
    style Response fill:none,stroke:#059669,stroke-width:2px
    style When fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Trust fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Should fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Safe fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px

MCP ближче до OpenAPI, ніж до механізму агента.

Якщо ви ' використовуєте MCP як your reasoning layer, ви ' вже зробили ту ж категорію помилки, яка описана в Частина 1.

Якщо MCP є транспортом, то архітектура живе над ним.

Головний принцип: proposal vs decision

Це основний принцип Reduced RAG і Стримана неясність:

• Пропонують можливий компонент
• Детерміністичні системи вирішують

У своїх системах:

• ЛЛМ є ніколи органи влади
• Інструменти: ніколи автономна
• Кожна реакція MCP - пропозицію, - це не факт

"DeterministycznyM SK1 тут не значить 't означає спрощений M SK3 Це означає правило МСК0 управління МSK1 повторюваність , і перевіряється.

flowchart TD
    subgraph Proposers["Proposers (Probabilistic)"]
        LLM[LLM Synthesis]
        MCP1[MCP Tool Response]
        MCP2[MCP Tool Response]
    end

    subgraph Constrainer["Constrainer (Deterministic)"]
        Validate[Validate Proposals]
        Compare[Compare Confidence]
        Policy[Apply Policy Rules]
        Decide[Accept / Reject / Escalate]
    end

    subgraph Persistence["Persistence (Facts)"]
        Facts[(Verified Facts<br/>With Provenance)]
    end

    LLM --> Validate
    MCP1 --> Validate
    MCP2 --> Validate
    Validate --> Compare
    Compare --> Policy
    Policy --> Decide
    Decide --> Facts

    style Proposers fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style Constrainer fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Persistence fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style LLM fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style MCP1 fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style MCP2 fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style Validate fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Compare fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Policy fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Decide fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Facts fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:3px

Сервер MCP не вирішує: МСК0 , ".", а констренер вирішував:" МSK2 .

Чому "Tools" є неправильним ментальним моделлю

Початковий формат MCP - ":".

• "Виражати методи як інструментиM SK1
• "Дозвольте моделлю вибрати, яким інструментом телефонувати
• "Попросити дозволу перед виконаннямM SK1

Це не спрацьовує з передбачуваних причин:

1. описи інструментів стають про prompts: LLM визначає намір з формулюваннямM SK1 а не з семантики схеми
2. Вибір інструментів рухається: Модель оптимізується для вірогідності , не коректності МSK2 і вибирає інструменти на основі схожості опису
3. Пропони дозволу - UX,, а не безпека: Модальний dialog не застерігає за тим, щоб не вибрали неправильного інструмента
4. Не можна відтворювати: Ви не можете ' відтворити сеанс, тому що вибір інструмента був ймовірністичний

Переформулювати: Кондитори MCP публікують сигнали

• Сигнали пишуть:, ограниченіM SK1 і приписні
• Кожен сигнал має довіру, проходженняM SK1 і вказівники доказів
• Природний мова - це шар презентації, не субстрат

flowchart LR
    subgraph Wrong["❌ Tools Mental Model"]
        Desc[Tool Description<br/>'Gets weather for city'] --> LLM1[LLM Chooses]
        LLM1 --> Execute[Execute Action]
        Execute --> Trust1[Trust Result?]
    end

    subgraph Right["✓ Signals Mental Model"]
        Schema2[Typed Schema<br/>city: string, units: enum] --> Invoke2[Deterministic Invoke]
        Invoke2 --> Signal[Signal Response<br/>+ confidence + provenance]
        Signal --> Validate2[Constrainer Validates]
    end

    style Wrong fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Right fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Desc fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style LLM1 fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Execute fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Trust1 fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Schema2 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Invoke2 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Signal fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Validate2 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px

Сигнальний контракт через чат

Кожен кінцевий пункт MCP в моїх системах має:

• Сchéма: Надруковані вхідні і вихідні даніM SK1 не безкоштовні-формовий текст
• Упевненість: Наскільки точно цей результат
• Провенанс: Звідки це взялося? МSK1 МSK2 ID кадру , коробка з вигином
• Доказники доказів: Що можна перевірити незалежноM SK1

Ні безкоштовного-авторства текстуM SK1 Ні " найкращого зусильMSC3 відповідейМSK4

Приклади з виробничих систем:

Правило: Якщо результат не підтверджується

Це той самий принцип, що і Правила проектування #5: факти потребують доказуM SK1

Конструктор - МСК0 - частина, яку всі перекидають

Більшість уроків MCP показують:

1. Визначати інструменти
2. Підключитися до LLM
3. Дозвольте мені бігти

Відсутня компонента - констренер - детерміністична логіка, що

• Оцінює конкурентні рішення
• Втілює політику
• вирішує, що залишається і що відкидається
• Дороги до эскалації, коли рівень довіри низький

flowchart TD
    subgraph Sources["Signal Sources"]
        Heuristics[Heuristics<br/>Text-likeliness: 0.3]
        LocalModel[Local Model<br/>Florence-2 OCR: 0.85]
        LLMCall[LLM Escalation<br/>GPT-4V: 0.92]
    end

    subgraph Constrainer["Constrainer Logic"]
        Receive[Receive All Signals]
        Check{Confidence<br/>≥ 0.7?}
        Cross[Cross-Validate<br/>Signals Agree?]
        Accept[Accept as Fact]
        Reject[Reject / Log]
        Escalate[Escalate to<br/>Higher Tier]
    end

    Heuristics --> Receive
    LocalModel --> Receive
    LLMCall --> Receive

    Receive --> Check
    Check -->|Yes| Cross
    Check -->|No| Escalate
    Cross -->|Yes| Accept
    Cross -->|No| Reject

    style Sources fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style Constrainer fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Heuristics fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style LocalModel fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style LLMCall fill:none,stroke:#d97706,stroke-width:2px
    style Receive fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Check fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Cross fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Accept fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Reject fill:none,stroke:#dc2626,stroke-width:2px
    style Escalate fill:none,stroke:#7c3aed,stroke-width:2px

Справжні рішення щодо констренаторів:

• Відкидати субтитра LLM, коли гуристика не погоджується з текстом-подобність
• Prefer lower-confidence but evidenced OCR over highMSC1confident hallucinated text
• Переходити до візуалізації LLM тільки тоді, коли локальна модель впевнена < МSK1

MCP з 'єднує компоненти. Констренер керує нимиM SK1

Вимкнення LLM ( І чому я це роблю)

Мої MCP сервери досі функціонують з неможливим LLM.

Це не "'", а degraded mode . первинний режим.

Якщо ваша система припиняє працювати, коли LLM не доступний,

Корінні функції:

• Детерміністичне підсумування отриманих фактів
• Докази-першое відтворення за допомогою вбудованих і фільтрів
• Структуровані питання щодо бази даних фактів

LLM стає:

• Синтезовий шар (опціональнийM SK1
• Показовий двигун ( при запиті МSK1
• Обогатювач ( для виведення природного мовиM SK1

LLM - не:

• Приймаючи рішення
• Пам 'ять
• Мотор правди

flowchart TD
    subgraph AlwaysOn["Always On (Deterministic)"]
        Sensors[Sensors + Heuristics]
        Local[Local Models<br/>Florence-2, Whisper, CLIP]
        Facts[(Facts Database)]
        Query[Query Engine]
    end

    subgraph Optional["Optional (LLM)"]
        Synthesis[Natural Language Synthesis]
        Explain[Explanation Generation]
    end

    Sensors --> Local
    Local --> Facts
    Facts --> Query
    Query --> Synthesis
    Query --> Explain

    style AlwaysOn fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Optional fill:none,stroke:#6b7280,stroke-width:2px,stroke-dasharray: 5 5
    style Sensors fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Local fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Facts fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:3px
    style Query fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Synthesis fill:none,stroke:#6b7280,stroke-width:2px
    style Explain fill:none,stroke:#6b7280,stroke-width:2px

Чому це важливо:

MCP як межа, Не є інтеграцією

Я ставлюся до MCP як до жорстка межа:

• Процес ізоляції: Сервери MCP запускаються в окремих процесах
• Виражені вхідні дані/виходи: Немає спільного мутабельного стану
• Жодного контексту: Кожен дзвінок вираховується на експлициальних входахM SK1 не залишків розмови
• Типовані контракти: Похибки до схем - це помилки , не попередження

Це контрастує з:

• В-процесові агенти з спільним пам 'ятьм
• Про prompt- пов 'язування з прихованим накопиченням контексту
• "Conversational" використання інструмента, коли попередні повороти впливають на поведінку

Чому важливі кордони:

1. Повторюй: Репродуцювати будь-яку сесію, відтворюючи вхідні дані
2. Аудит: Кожен сигнал має відслідковую основу
3. Детерміністичне тестування: Ті ж самі вхідні дані → ті ж самі вихідні дані
4. Відповідальність: Пояснення ланцюга прийняття рішень

flowchart LR
    subgraph Process1["Process: Orchestrator"]
        Orch[Orchestrator<br/>Constrainer Logic]
    end

    subgraph Process2["Process: MCP Server 1"]
        MCP1[Image Analysis<br/>Signals]
    end

    subgraph Process3["Process: MCP Server 2"]
        MCP2[Audio Analysis<br/>Signals]
    end

    subgraph Process4["Process: MCP Server 3"]
        MCP3[Video Analysis<br/>Signals]
    end

    Orch <-->|MCP Protocol| MCP1
    Orch <-->|MCP Protocol| MCP2
    Orch <-->|MCP Protocol| MCP3

    style Process1 fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style Process2 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Process3 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Process4 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style Orch fill:none,stroke:#2563eb,stroke-width:2px
    style MCP1 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style MCP2 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px
    style MCP3 fill:none,stroke:#16a34a,stroke-width:2px

Моди невдачі MCP Examples Don't Talk About

Справжні випадки невдачі від необмеженого використання MCP:

Поширена тема: ці невдачі трапляються, тому що LLM є авторитетним.

Установка: Лідери LLM запропонують: МСК0 , Констрейнери вирішують:" МSK1 . Факти продовжуються.

Що робить MCP хорошим? (Когда його правильно використовують)

MCP чудовий для:

• Дослідження можливостей: Перечень доступних сигналів за час запуску
• Поєднання процесів Inter-: Чисти межі між компонентами
• Взаємодія інструментів: працює з будь-якими MCP-компанітивними клієнтами
• Модель-Агностічна інтеграція: Swap LLMs without changing signal contracts

MCP - не:

• Керамика агента
• Система мислення
• Безпечна поверхня
• Лінія довіри

Використовуйте MCP для того, що це

Де зупиняється MCP

MCP стандартизує те, як моделі та інструменти обмінюються контекстом. Не визначає, хто має право діятиМSK1 в яких умовахM SK2 чи як перевіряють рішення.

Існують інші підходи, щоб формалізувати ці обмеження. ( інколи описані як протоколи з актовими можливостями МSK1 АCP МSK2 дозвіл , аттестація

Ця стаття не про AKP, а про принцип проектування. транспорт і управління - це окремі проблеми.

MCP каже вам як щоб викликати інструмент. Щось інше має вирішити чи у моїх системах МСК1, що МСК2 - це констренер МСК3, в корпоративних системах , - це може бути політичний двигун

Демо MCP проти Production MCP

Завершення

MCP дозволяє склад. Детермінізм дозволяє довіра. Включити LLM гнучкість.

Але тільки тоді, якщо

Ймовірність передбачає —, а детермінізм залишається

MCP без концентратора - це просто швидка ін 'єкція з додатковими кроками.

Зробіть синтез останнім кроком. Робіть LLM опційним. Робіте кожен факт відстежнимМSK2

Головні терміни

• MCP (Model Context Protocol): Мережний протокол для відкриття інструментів та виклику між процесами
• Контренер: Детерміністична логіка, яка оцінює рішення і вирішує, що залишається
• Сигналь: З typed відповіддю з довірою , проходження МSK2 і вказівники на докази
• Автор:: Будь-яка компонента МSK1 ЛЛМ МSK2 локальна модель , эврістика M SK4, яка передбачає факти без авторитету
• Доказчик доказів: Ссылка на перевіряний ресурс ( поле для прив 'язку МSK2 позначка часу МSK3 вбудова

Подібні статті

Поprzedні в серии: Частина 1: Чому LLM не працює як датчики

• Reduced RAG: MapM SK1Reduce for Probabilistic Systems
• ImageSummarizer: Конstrained Fuzzy Image Intelligence
• VideoSummarizer: Reduced RAG for Video
• StyloFlow: Сигнальний сигнал-Driven Workflows