人工智能（AI）技術的應用場景日益廣泛，如何讓不同的AI系統之間實現高效、無縫的交互，成為了業界的重要課題。隨著人工智能技術的不斷進步，模型上下文協議（MCP）應運而生。MCP為不同AI系統之間提供了一個標準化的連接接口，讓AI模型能夠與外部工具、數據源和服務進行高效的交互，提升了AI系統的靈活性和適應性。

SmartBear API Hub作為先進的API管理工具，可以幫助開發者快速構建和集成MCP服務器，確保系統的高效性、穩定性與可擴展性。

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MCP：標準化連接AI與外部工具的關鍵

模型上下文協議（MCP）是由Anthropic于2024年推出的開放標準，旨在為AI系統與外部工具和數據源之間提供標準化的連接接口。MCP為AI模型提供了一個通用的“接口”，類似于USB-C接口，在多個系統之間進行數據交換與功能協作時，不再需要進行繁瑣操作。MCP架構中有多個核心組件，通過這些組件的協作，AI模型能夠與外部數據源和服務進行高效的交互：

• MCP主機：AI驅動的應用程序，如Claude Desktop或IDE，它啟動并連接到MCP服務器。
• MCP客戶端：作為主機應用程序與MCP服務器之間的橋梁，維護一對一的連接。
• MCP服務器：通過標準化接口，提供與外部數據源或工具的交互能力。
• 數據源：包括本地系統（如文件、數據庫）和遠程系統（如Web API），MCP服務器可安全訪問這些數據源。

這些組件的協作確保了AI模型能夠靈活、動態地與外部系統進行交互，極大地增強了AI系統的功能性與適應性。

盡管MCP作為一個開放標準化協議極大地簡化了AI與外部工具的連接，但在實際開發過程中，開發者仍然需關注系統兼容、穩定以及效率等方面的問題，而SmartBear API Hub正好幫助開發者應對這些問題。

PactFlow：簡化契約測試

PactFlow是SmartBear API Hub中的一項核心功能，它使得消費者驅動的契約測試成為可能。通過契約測試，開發者可以在MCP服務器與底層API之間明確指定交互規范，確保系統在集成過程中保持一致性，開發團隊能夠提前發現并解決集成過程中的問題，減少運行時錯誤：

• 消費者契約：MCP服務器工具定義與底層API的期望交互方式，確保及時發現不匹配。
• 提供者驗證：API提供者執行消費者生成的協議，驗證交互是否符合標準，驗證結果發布到Pact Broker，供客戶端查詢。
• 自動化測試：將契約測試集成到CI/CD管道中，確保開發過程中持續驗證集成的可靠性。

雙向契約驗證：確保穩定集成

SmartBear API Hub不僅支持傳統的契約測試，還提供了雙向契約驗證功能。雙向驗證可以確保無論是客戶端還是服務器端的任何更改，都不會對另一方產生不利影響。這一機制為API的版本管理和變更檢測提供了有力支持，幫助開發團隊高效地處理API的更新和維護。

• 變更檢測：自動檢測可能影響現有集成的API規范變更。
• 影響分析：分析變更對系統的潛在影響，幫助團隊做出合理決策。
• 版本管理：輕松管理不同版本的API，確保向后兼容。

OpenAPI規范：加速API開發

SmartBear API Hub還提供了通過OpenAPI規范生成API代碼的功能，極大地簡化了MCP工具的開發過程。開發者可以輕松地根據OpenAPI文檔生成MCP服務器代碼，減少了手動編碼的工作量，提高了開發效率。

• 端點選擇：開發者可以從OpenAPI文檔中選擇所需的端點，生成MCP服務器。
• 自動代碼生成：生成支持多種編程語言的客戶端庫和SDK，減少手動編碼。
• 一致性保證：生成的代碼與OpenAPI文檔保持一致，確保代碼的規范性。

MCP作為一種新興的標準化協議，為AI與外部工具的連接提供了一個高效、靈活的解決方案。開發者在實現MCP的過程中，面臨著系統兼容性、變更管理和開發效率等多方面的挑戰。SmartBear API Hub通過一系列專業工具，幫助開發團隊解決這些問題，提高開發效率，確保系統的可靠性和可擴展性。通過SmartBear API Hub，開發者能夠更輕松地構建出強大、穩定的AI應用，推動技術的創新與應用落地。