MCP Server 的开发实践- Alibaba Cloud RDS OpenAPI MCP Server

MCP Server 架构概述

MCP Server（Model Context Protocol Server）是一种让大语言模型（LLM）能直接调用工具和服务的中间件架构。alibabacloud-rds-openapi-mcp-server 是针对阿里云关系型数据库服务（RDS）的 MCP 实现，它通过开放 API 桥接了 LLM 与 RDS 管理，使 AI 助手能够通过自然语言指令执行数据库实例的创建、查询、配置等操作。整体架构包括以下几个关键部分：

• OpenAPI 接入层：MCP Server 内置对阿里云 RDS 开放 API 的封装，使模型可以调用各种 RDS接口功能。例如创建实例、修改配置、查询性能等都被封装为可直接调用的工具函数。服务启动时会读取配置的 AccessKey 和 Secret（通过环境变量提供）来授权调用阿里云开放API，从而代理模型执行真实的云端操作。

• RDS 管理模块：这是 MCP Server 的核心业务逻辑，实现对 RDS 实例生命周期和配置的管理。它包含两类工具集：

  1. 开放API工具：直接调用阿里云 RDS OpenAPI，实现诸如create_db_instance（创建实例）、describe_db_instances（查询实例列表）、modify_db_instance_spec（调整实例规格）等一系列操作。每个功能通常对应一个 Python 函数，内部通过阿里云 SDK 调用相应的 REST API，并将结果返回给模型。
  2. SQL 工具：通过数据库连接执行只读SQL查询，例如show_engine_innodb_status、show_create_table等。MCP Server 会 自动创建只读账户 登录数据库执行查询，完毕后再删除该账户，以确保数据安全（此过程要求 MCP Server 可以连接目标实例）。

• 大模型交互层：MCP Server 对外提供与 AI 模型通信的接口。默认采用 HTTP SSE（Server-Sent Events） 流或标准输入输出（STDIO）的方式作为传输通道。当模型需要调用某个工具时，会通过 SSE 推送请求到 MCP Server 对应端点（例如 /sse），MCP Server 接收到指令后执行相应的 RDS操作，并将执行结果以事件流形式反馈给模型。模型因此能够将底层API调用结果融合进回答，形成对用户的自然语言响应。

上述架构保证了模型与云服务的解耦：LLM 只需通过统一的 MCP 接口描述自己要完成的任务，由 MCP Server 翻译为具体的 RDS API 调用。这一设计让已有的云API能力无缝融入 AI 助手，真正实现用自然语言操控云上数据库的愿景。

核心模块设计与实现

MCP Server 的内部代码按照功能模块划分，设计清晰，易于扩展。下面重点介绍核心模块的设计思路和关键实现细节，并辅以代码片段说明：

1. OpenAPI 工具模块

OpenAPI 工具模块封装了阿里云 RDS 服务的大部分开放API，将其作为“工具函数”供大模型调用。实现上，每个工具通常对应一个 Python 函数，利用阿里云官方 SDK 发起请求并处理响应。以下示例代码展示了 创建RDS实例 工具（create_db_instance）的简化实现思路：

# 引入阿里云 RDS SDK 的客户端和请求模型
from alibabacloud_rds20140815.client import Client as RdsClient
from alibabacloud_rds20140815.models import CreateDBInstanceRequest
from alibabacloud_tea_openapi import models as OpenApiModels

# 初始化 RDS API 客户端（使用环境变量中的凭证）
config = OpenApiModels.Config(
    access_key_id=os.environ["ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID"],
    access_key_secret=os.environ["ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET"],
    region_id="cn-hangzhou"  # 默认区域，可根据需要配置
)
client = RdsClient(config)

def create_db_instance(instance_class: str, engine: str, engine_version: str, storage_size: int, **kwargs):
    """创建RDS实例的工具函数，实现对 CreateDBInstance 接口的调用"""
    # 构造请求参数
    request = CreateDBInstanceRequest(
        db_instance_class=instance_class,
        engine=engine,
        engine_version=engine_version,
        db_instance_storage=storage_size,
        **kwargs  # 其他可选参数如实例名称、安全组等
    )
    # 调用阿里云 OpenAPI 创建实例
    response = client.create_db_instance(request)
    # 将结果转换为 Python 字典或直接返回需要的字段
    return response.to_map()

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

上述代码展示了利用阿里云 Python SDK 调用开放API的基本模式：先配置凭证创建 RdsClient，然后构造请求对象并调用对应方法。MCP Server 对每个支持的操作都实现了类似的函数，例如查询实例列表的describe_db_instances、修改实例规格的modify_db_instance_spec等，每个函数内部逻辑与上述模式类似，即 组装请求->调用SDK->返回结果。这样的大模块化设计，使新增支持新的API非常方便，只需添加新的工具函数并注册即可。

值得一提的是，MCP Server 将这些工具函数按照类别组织成工具集（Toolset）。启动服务器时可以通过参数或环境变量指定加载哪些工具集。例如，仅加载基础的rds工具集，或同时加载rds_mssql_custom等。这种设计提高了灵活性，使用者可以根据需求裁剪可用功能，避免不必要的API暴露。

2. SQL 执行模块

有些需求下，大模型需要直接查询数据库信息或执行诊断语句（如查看 InnoDB 状态、获取建表语句等）。MCP Server 提供了安全的SQL执行工具来满足此类场景。其实现要点是临时账号机制：

• 当模型调用诸如show_engine_innodb_status工具时，MCP Server 首先通过开放API在目标实例上创建一个临时只读账号（避免使用高权限账户直接执行）。
• 然后，服务器获取该实例的连接地址和临时凭证，使用数据库驱动连接到RDS实例，执行预定的只读SQL语句。
• 将查询结果读取并格式化后，MCP Server 调用开放API删除先前创建的临时账号，清理权限。
• 最终把查询结果返回给大模型。整个过程中临时账号的使用保证了最小权限原则，降低了安全风险。

这种设计使得大模型可以获取必要的数据库运行时信息，但又不会暴露管理账号的密钥。代码实现上，SQL工具模块会调用诸如CreateAccount、DescribeDBInstanceNetInfo、DeleteAccount等 OpenAPI 接口配合 Python 数据库驱动库来完成上述流程（创建和删除账号通过API执行，SQL执行通过驱动完成）。通过合理的异常处理和清理逻辑，确保即使查询失败也不会遗留多余账户。

3. 与大模型交互模块

MCP Server 对外通过 SSE 和 STDIO 两种方式提供服务，其中 SSE 是常用的独立部署模式。该模块基于 Uvicorn + FastAPI 实现一个 HTTP 服务，在特定路由上建立 SSE 连接用于收发消息。简化的交互流程如下：

from fastapi import FastAPI
from fastapi.responses import StreamingResponse

app = FastAPI()

@app.get("/sse")
async def sse_endpoint():
    # 当有客户端（模型代理）连接到 /sse 时，建立持续响应的连接
    async def event_stream():
        # 持续监听模型指令队列，并yield结果
        while True:
            instruction = await get_next_instruction()         # 获取下一条模型指令（伪代码）
            result = await dispatch_tool_call(instruction)     # 分发指令到相应工具并获取结果（伪代码）
            yield f"data: {format_result(result)}\n\n"         # 发送结果给客户端

    return StreamingResponse(event_stream(), media_type="text/event-stream")

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

上述伪代码展示了 SSE 服务的基本原理：当模型侧建立连接后，服务器进入循环监听模型发来的指令（通常模型通过另一线程或心跳机制发送请求，具体传输细节由 MCP 协议定义）。每当收到一条指令，MCP Server 将其解析映射到对应的工具函数调用（这里通过dispatch_tool_call调度），然后将执行结果通过SSE流发送回去。模型则在对话上下文中接收该结果，并据此生成后续回复。

值得注意的是，大模型往往在对话时通过**提示（Prompt）**了解可用的工具及其用法。MCP Server 提供了建议的系统提示模板，引导模型以合适的格式请求工具。该提示强调了例如“先分解问题，再调用工具、精确计算时间范围”等要求，帮助模型更有效地利用 RDS MCP Server 提供的能力。有了交互模块和提示的配合，模型就能像调用函数一样使用数据库管理功能，底层复杂性都被 MCP Server 封装起来了。

实际业务场景示例

下面通过一个完整的业务场景，演示大模型结合 MCP Server 实现 自动化 RDS 实例管理 的过程。例如，我们希望通过自然语言指令创建一个新的数据库实例，查询其运行状态，随后升级它的配置规格。整个流程如下：

1. 用户提出需求：用户在对话中询问大模型：“请创建一台4核8GB内存的MySQL数据库实例，并在创建后查看它的运行状态。如果运行正常，将实例规格提升到8核16GB。” 模型理解到这是一个涉及 创建 -> 查询状态 -> 修改配置 的多步骤任务。

2. 模型分解任务并调用工具：大模型根据提示先将任务分成若干步骤：

   • 步骤A：创建RDS实例。 模型选择调用create_db_instance工具，并填入相应参数（例如engine="MySQL", engine_version="8.0", instance_class="rds.mysql.c4.large", db_instance_storage=100等，代表4核8G配置和100GB存储）。MCP Server 接收到该工具调用请求后，通过阿里云开放API创建实例。假设调用成功，服务器返回实例的基本信息（例如实例ID、初始状态等）。
   • 步骤B：查询实例状态。 模型从上一步结果中提取实例ID，然后调用describe_db_instance_attribute工具查询该实例的当前状态。MCP Server 内部执行相应的API请求，获取实例是否运行正常（例如返回状态为 “Running”）等详细属性，并将这些信息返回给模型。
   • 步骤C：修改实例规格。 确认实例正常后，模型继续调用modify_db_instance_spec工具，提交需要升级的规格（如修改为8核16GB对应的实例规格代码）。MCP Server 调用开放API执行变配操作，返回变配结果（通常是异步任务的提交成功指示）。之后模型还可轮询describe_db_instance_attribute来确认规格调整何时生效。

3. 模型汇总回复用户：在上述每一步中，MCP Server 都将API调用结果实时反馈给模型。模型据此在对话中生成对用户的回答。例如：

   • 在步骤A后回复：“数据库实例创建中，实例ID为rm-xxxxxxxx，当前状态：Creating。”
   • 在步骤B查询到运行后回复：“实例rm-xxxxxxxx状态已变为 Running，一切正常。”
   • 在步骤C完成后最终回复用户：“实例规格已成功升级为8核16GB，当前状态正常运行。” 并可能列出新的配置详情。

   
   

   

整个过程中，大模型扮演了解释执行者的角色：用户只需提出需求，模型将这些高层指令翻译为对 MCP Server 一系列工具的调用。而 MCP Server 则严格按照收到的调用去执行实际云操作并返回结果，确保每一步都有据可依、可监控。通过这样的实践，复杂的云资源管理被抽象成了自然语言对话，既提升了易用性又保持了专业性和准确性。