6.2 设计题——小周的团队需求

小周的团队决定全面采用 MCP，接下来有三个具体需求等着他设计。用你学到的知识，帮小周设计解决方案。

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设计题 1：代码审查 Server

场景：小周的团队需要一个 MCP Server，让 AI 工具能自动审查 Pull Request。

团队每天收到 10+ 个 PR，人工审查跟不上节奏。小周想让 AI 自动完成第一轮审查——检查代码风格、安全风险和测试覆盖。

• 暴露哪些 Tools？每个工具的参数是什么？
• 暴露哪些 Resources？URI 怎么设计？
• 暴露哪些 Prompts？
• 如何处理安全——哪些操作需要用户确认？
• Tool Annotations 怎么设置？

参考答案

Tools：

工具	功能	参数	Annotations
list-prs	列出待审查的 PR	state: string (open), limit: integer	readOnly: true, idempotent: true
get-pr	获取 PR 详情	number: integer	readOnly: true
get-diff	获取 PR 的代码差异	number: integer	readOnly: true
add-review-comment	添加审查评论	number: integer, body: string, path: string, line: integer	readOnly: false, destructive: false
approve-pr	批准 PR	number: integer, body: string	readOnly: false, destructive: false

Resources：

• pr://list → 待审查 PR 列表概览
• pr://{number}/summary → PR 摘要信息
• pr://{number}/diff → 代码差异

Prompts：

• review-checklist → 基于团队规范的审查清单（参数：language, focus_areas）
• security-review → 安全审查模板（参数：severity_threshold）

安全：

• add-review-comment 和 approve-pr 应通过 Elicitation 请求用户确认
• 使用 OAuth 2.1 授权访问 GitHub
• 不暴露关闭 PR、合并 PR 等高风险操作

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设计题 2：数据库查询 Server

场景：老板要求小周做一个 MCP Server，让 AI 能查询生产数据库。生产数据库！

老板说"让 AI 直接查数据库"，但 DBA 听了差点从椅子上摔下来。小周需要在便利性和安全性之间找到平衡——只读、白名单、审计日志一样都不能少。

• 如何确保安全？只读？SQL 注入防护？
• Schema 怎么设计才能既灵活又安全？
• 哪些操作绝对不能暴露？
• 如何处理查询结果过大的情况？

参考答案

安全原则：

• 只读连接：使用只读数据库用户，永远不暴露写操作
• SQL 白名单：只允许 SELECT，禁止 INSERT/UPDATE/DELETE/DROP
• 查询超时：设置最大执行时间（如 30 秒）
• 结果行数限制：默认限制返回 100 行

Tools：

工具	功能	参数
list-tables	列出所有表	schema: string (可选)
describe-table	描述表结构	table: string
query	执行只读查询	sql: string, limit: integer (默认100, 最大1000)

query 工具的安全措施：

• 只允许 SELECT 语句（正则检查）
• 限制查询时间（30 秒超时）
• 限制返回行数（默认 100，最大 1000）
• 审计所有查询日志
• 通过 Elicitation 请求用户确认每次查询

绝对不能暴露：

• INSERT/UPDATE/DELETE
• DROP/ALTER/TRUNCATE
• 存储过程调用
• 系统表访问（pg_catalog 等）

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设计题 3：多 Server 协作

场景：小周的项目需要三个 MCP Server：文件系统、GitHub、数据库。设计它们的协作方式。

团队有三类工具需求：读写文件、操作 GitHub、查询数据库。如果都塞进一个 Server 会变成 God Server（反模式 1），所以小周决定拆成三个独立 Server。

• 三个 Server 各自的职责边界？
• 如果一个工具需要同时访问文件和数据库（如导出报表），怎么处理？
• 配置文件怎么写？

参考答案

职责边界：

• filesystem-server：只负责项目目录内的文件读写
• github-server：只负责 GitHub API 交互
• database-server：只负责数据库查询

跨 Server 操作：

• 不直接让 Server 之间通信（MCP 架构不支持）
• 由 Client（或 Host 中的 AI）编排跨 Server 的工作流
• 例如导出报表：AI 先调用 database-server 的 query 工具获取数据，再调用 filesystem-server 的 write-file 工具保存文件

配置：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/project"]
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_xxx" }
    },
    "database": {
      "command": "python",
      "args": ["db_server.py"],
      "env": { "DB_URL": "postgresql://readonly:xxx@localhost/mydb" }
    }
  }
}

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