在 Cloudflare 上構建並部署遠端模型上下文協議 (MCP) 伺服器
2025-03-25
9 分鐘閱讀
感覺幾乎所有構建 AI 應用程式和代理 (agents) 的人都在談論模型上下文協議 (Model Context Protocol) (MCP)，以及構建在自己電腦上本地安裝和運行的 MCP 伺服器。
現在，您可以向 Cloudflare 構建並部署遠端 MCP 伺服器。我們在 Cloudflare 中添加了四項功能，為您處理構建遠端 MCP 伺服器的困難部分：
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workers-oauth-provider — 一個讓授權變得簡單的 OAuth 提供者
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McpAgent — 內建於 Cloudflare Agents SDK 中、負責處理遠端傳輸的類別
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mcp-remote — 一個適配器，讓原本僅支援本地連接的 MCP 客戶端能與遠端 MCP 伺服器配合使用
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AI playground 作為遠端 MCP 客戶端 — 一個聊天介面，允許您連接到遠端 MCP 伺服器，並包含身份驗證檢查
點擊下方的按鈕，或參考開發者文檔，只需不到兩分鐘即可讓此範例 MCP 伺服器在生產環境中運行：
與您之前可能使用的本地 MCP 伺服器不同，遠端 MCP 伺服器可以在網際網路上存取。使用者只需登入並使用熟悉的授權流程向 MCP 客戶端授予權限。我們認為這將是一件大事——在過去幾個月中，將程式碼代理連接到 MCP 伺服器讓開發者大開眼界，而遠端 MCP 伺服器具有同樣的潛力，可以為更廣泛的受眾（包括更多日常消費者用例）開闢與 LLM 和代理互動的新方式。
從本地到遠端 —— 將 MCP 帶給大眾
MCP 正迅速成為通用協議，使 LLM 能超越推理 (inference) 和 RAG，採取需要存取 AI 應用程式本身以外資源的行動（例如發送電子郵件、部署程式碼變更、發布部落格文章等，隨您想像）。它使 AI 代理（MCP 客戶端）能存取來自外部服務（MCP 伺服器）的工具和資源。
到目前為止，MCP 僅限於在您自己的機器上本地運行——如果您想使用 MCP 存取網路上的工具，則必須在本地設定伺服器。您無法從基於網路的介面或行動應用程式使用 MCP，也沒有辦法讓使用者進行身份驗證並授予 MCP 客戶端權限。實際上，MCP 伺服器尚未真正上線。
支援遠端 MCP 連接改變了這一點。它創造了接觸更廣泛網際網路使用者的機會，這些使用者不會為了配合桌面應用程式而特別在本地安裝和運行 MCP 伺服器。遠端 MCP 支援就像是從桌面軟體到網頁軟體的過渡。人們期望能跨裝置繼續任務，並在登入後讓一切正常運作。本地 MCP 對開發者來說很棒，但遠端 MCP 連接是觸及網際網路上所有人的最後一塊拼圖。
讓身份驗證與授權在 MCP 上順利運作
除了改變傳輸層（從 stdio 到 streamable HTTP）之外，當您構建使用來自終端使用者帳戶資訊的遠端 MCP 伺服器時，您需要身份驗證與授權。您需要一種方式讓使用者登入並證明自己的身份（身份驗證），以及一種方式讓使用者控制 AI 代理在測試服務時能存取什麼（授權）。
MCP 通過 OAuth 實現這一點，OAuth 是一項標準協議，允許使用者授予應用程式存取其資訊或服務的權限，而無需分享密碼。在這裡，MCP 伺服器本身充當 OAuth 提供者。然而，自己實作 MCP 的 OAuth 非常困難，因此當您在 Cloudflare 上構建 MCP 伺服器時，我們為您提供了這項功能。
workers-oauth-provider — 適用於 Cloudflare Workers 的 OAuth 2.1 提供者庫
當您向 Cloudflare 部署 MCP 伺服器時，您的 Worker 會使用 workers-oauth-provider 充當 OAuth 提供者。這是一個新的 TypeScript 庫，它包裝了您的 Worker 程式碼，為 API 端點添加授權，包括（但不限於）MCP 伺服器 API 端點。
您的 MCP 伺服器將接收已經過身份驗證的使用者詳細資訊作為參數。您不需要自己執行任何檢查，也不需要直接管理令牌。您仍然可以完全控制如何驗證使用者：從他們登入時看到的 UI，到他們使用哪個提供者登入。您可以選擇帶入自己的第三方身份驗證和授權提供者（如 Google 或 GitHub），或整合您自己的。
完整的 MCP OAuth 流程如下所示：
在這裡，您的 MCP 伺服器既充當上游服務的 OAuth 客戶端，又充當 MCP 客戶端的 OAuth 伺服器（也稱為 OAuth「提供者」）。您可以使用任何您想要的上游身份驗證流程，但 workers-oauth-provider 保證您的 MCP 伺服器符合規格，並能與各種客戶端應用程式和網站配合使用。這包括對動態客戶端註冊 (RFC 7591) 和授權伺服器元數據 (RFC 8414) 的支援。
一個簡單、可插拔的 OAuth 介面
當您使用 Cloudflare Workers 構建 MCP 伺服器時，您需要提供 OAuth 提供者實例，指向您的授權、令牌和客戶端註冊端點，以及適用於 MCP 伺服器和身份驗證的處理程序 (handlers)：
import OAuthProvider from "@cloudflare/workers-oauth-provider";
import MyMCPServer from "./my-mcp-server";
import MyAuthHandler from "./auth-handler";
export default new OAuthProvider({
apiRoute: "/sse", // MCP 客戶端連接到您伺服器的路徑
apiHandler: MyMCPServer.mount('/sse'), // 您的 MCP 伺服器實作
defaultHandler: MyAuthHandler, // 您的身份驗證實作
authorizeEndpoint: "/authorize",
tokenEndpoint: "/token",
clientRegistrationEndpoint: "/register",
});
這種抽象讓您可以輕鬆插入自己的身份驗證。看看這個範例，它使用 GitHub 作為 MCP 伺服器的身份提供者，通過實作 /callback 和 /authorize 路由，只需不到 100 行程式碼。
為什麼 MCP 伺服器要發行自己的令牌？
您可能在上面的授權圖示以及 MCP 規格的授權章節中注意到，MCP 伺服器會向 MCP 客戶端發行自己的令牌。
您的 Worker 不會將從上游提供者收到的令牌直接傳遞給 MCP 客戶端，而是將加密的存取令牌儲存在 Workers KV 中。然後，它向客戶端發行自己的令牌。如上面的 GitHub 範例所示，workers-oauth-provider 會代表您處理這項工作——您的程式碼永遠不會直接處理寫入此令牌的操作，從而防止錯誤。您可以在上述 GitHub 範例的以下程式碼片段中看到這一點：
// 當您呼叫 completeAuthorization 時，您傳遞給它的 accessToken
// 會被加密並儲存，永遠不會暴露給 MCP 客戶端
// 一個新的、獨立的令牌會被生成，並在 /token 端點提供給客戶端
const { redirectTo } = await c.env.OAUTH_PROVIDER.completeAuthorization({
request: oauthReqInfo,
userId: login,
metadata: { label: name },
scope: oauthReqInfo.scope,
props: {
accessToken, // 加密儲存，永遠不會發送給 MCP 客戶端
},
})
return Response.redirect(redirectTo)
從表面上看，這種間接方式聽起來可能更複雜。為什麼要這樣運作？
通過發行自己的令牌，MCP 伺服器可以比上游提供者限制更多存取權限並執行更細粒度的控制。如果您發行給 MCP 客戶端的令牌遭到破解，攻擊者只能獲得您通過 MCP 工具明確授予的有限權限，而無法完全存取原始令牌的權限。
假設您的 MCP 伺服器請求使用者授權從其 Gmail 帳戶讀取電子郵件的權限，使用的是 gmail.readonly 範圍。MCP 伺服器公開的工具則更為狹隘，僅允許讀取來自有限寄件者的旅遊預訂通知，以處理像是「我明天旅館房間的退房時間是幾點？」之類的問題。您可以在 MCP 伺服器中強制執行此約束，如果發行給 MCP 客戶端的令牌遭到破解，由於該令牌是針對您的 MCP 伺服器——而不是針對上游提供者 (Google) 的原始令牌——攻擊者將無法使用它來讀取任意電子郵件。他們只能呼叫您的 MCP 伺服器提供的工具。OWASP 將「過度代理 (Excessive Agency)」列為構建 AI 應用程式的首要風險因素之一，通過向客戶端發行自己的令牌並強制執行約束，您的 MCP 伺服器可以將工具存取權限限制在客戶端僅需要的範圍內。
或者延續早前的 GitHub 範例，您可以強制要求只有特定使用者才能存取特定工具。在下面的範例中，只有白名單中的使用者才能看到或呼叫 generateImage 工具，該工具使用 Workers AI 根據提示詞生成圖像：
import { McpAgent } from "agents/mcp";
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";
const USER_ALLOWLIST = ["geelen"];
export class MyMCP extends McpAgent<Props, Env> {
server = new McpServer({
name: "Github OAuth Proxy Demo",
version: "1.0.0",
});
async init() {
// 根據使用者身份動態添加工具
if (USER_ALLOWLIST.has(this.props.login)) {
this.server.tool(
'generateImage',
'Generate an image using the flux-1-schnell model.',
{
prompt: z.string().describe('A text description of the image you want to generate.')
},
async ({ prompt }) => {
const response = await this.env.AI.run('@cf/black-forest-labs/flux-1-schnell', {
prompt,
steps: 8
})
return {
content: [{ type: 'image', data: response.image!, mimeType: 'image/jpeg' }],
}
}
)
}
}
}
介紹 McpAgent：現即可用的遠端傳輸支援，並將支援 MCP 規格修訂
將 MCP 擴展到本地機器之外的下一步是開啟遠端傳輸層進行通訊。您在本地機器上運行的 MCP 伺服器僅通過 stdio 進行通訊，但要讓 MCP 伺服器能透過網際網路呼叫，它必須實作遠端傳輸。
我們今天作為 Agents SDK 一部分介紹的 McpAgent 類別會為您處理這項工作，它在後台使用 Durable Objects 來保持持久連接開啟，以便 MCP 客戶端可以向您的 MCP 伺服器發送伺服器發送事件 (SSE)。您不需要編寫程式碼來自行處理傳輸或序列化。一個只需 15 行程式碼的最簡 MCP 伺服器如下所示：
import { McpAgent } from "agents/mcp";
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";
export class MyMCP extends McpAgent {
server = new McpServer({
name: "Demo",
version: "1.0.0",
});
async init() {
this.server.tool("add", { a: z.number(), b: z.number() }, async ({ a, b }) => ({
content: [{ type: "text", text: String(a + b) }],
}));
}
}
經過多次討論，MCP 規格中的遠端傳輸正在發生變化，Streamable HTTP 將取代 HTTP+SSE。這允許與 MCP 伺服器進行無狀態、純 HTTP 的連接，並提供升級到 SSE 的選項，同時取消了 MCP 客戶端必須向與初始連接不同的端點發送消息的需求。McpAgent 類別將隨之改變並直接與 Streamable HTTP 配合使用，因此您無需為了支援傳輸方式的修訂而重新開始。
這也適用於傳輸方式的未來迭代。今天，絕大多數 MCP 伺服器僅公開工具，這些工具是簡單的遠端程序呼叫 (RPC) 方法，可由無狀態傳輸提供。但更複雜的人機協作 (human-in-the-loop) 和代理間互動將需要提示詞 (prompts) 和取樣 (sampling)。我們預期這些類型的頻繁對話、雙向互動將需要即時性，如果沒有雙向傳輸層，這將難以良好實作。屆時，Cloudflare、Agents SDK 和 Durable Objects 都原生支援 WebSockets，這能實現全雙工、雙向的即時通訊。
有狀態的代理式 MCP 伺服器
當您在 Cloudflare 上構建 MCP 伺服器時，每個 MCP 客戶端會話都由透過 Agents SDK 提供的 Durable Object 支援。這意味著每個會話都可以管理並持久化自己的狀態，並由其專屬的 SQL 資料庫支援。
這開啟了構建有狀態 MCP 伺服器的大門。Cloudflare 上的 MCP 伺服器不僅僅是充當客戶端應用程式與外部 API 之間的無狀態層，它們本身就可以是有狀態的應用程式——遊戲、購物車與結帳流程、持久化知識圖譜，或者任何您能想像到的東西。當您在 Cloudflare 上構建時，MCP 伺服器可以遠超僅作為 REST API 前端的角色。
要理解其運作基本原理，讓我們看一個遞增計數器的最簡範例：
import { McpAgent } from "agents/mcp";
import { McpServer } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { z } from "zod";
type State = { counter: number }
export class MyMCP extends McpAgent<Env, State, {}> {
server = new McpServer({
name: "Demo",
version: "1.0.0",
});
initialState: State = {
counter: 1,
}
async init() {
this.server.resource(`counter`, `mcp://resource/counter`, (uri) => {
return {
contents: [{ uri: uri.href, text: String(this.state.counter) }],
}
})
this.server.tool('add', 'Add to the counter, stored in the MCP', { a: z.number() }, async ({ a }) => {
this.setState({ ...this.state, counter: this.state.counter + a })
return {
content: [{ type: 'text', text: String(`Added ${a}, total is now ${this.state.counter}`) }],
}
})
}
onStateUpdate(state: State) {
console.log({ stateUpdate: state })
}
}
對於給定的會話，上述 MCP 伺服器將在不同工具呼叫之間記住計數器的狀態。
在 MCP 伺服器內，您可以使用 Cloudflare 的整個開發者平台，讓您的 MCP 伺服器啟動自己的網頁瀏覽器、觸發 Workflow、呼叫 AI 模型等等。我們很高興看到 MCP 生態系演進到更進階的用例。
從目前僅支援本地 MCP 的客戶端連接到遠端 MCP 伺服器
Cloudflare 很早就開始支援遠端 MCP——在最著名的 MCP 客戶端應用程式支援遠端、經過驗證的 MCP 之前，以及在其他平台支援遠端 MCP 之前。我們這樣做是為了讓您在 MCP 的發展方向上搶佔先機。
但如果您今天構建遠端 MCP 伺服器，這會面臨一個挑戰——如果沒有支援遠端 MCP 的 MCP 客戶端，人們該如何開始使用您的 MCP 伺服器？
我們有兩個新工具，可以讓您測試遠端 MCP 伺服器並模擬使用者未來的互動方式：
我們更新了 Workers AI Playground，使其成為一個完全遠端的 MCP 客戶端，允許您連接到任何具有內建身份驗證支援的遠端 MCP 伺服器。這個線上聊天介面讓您可以立即測試遠端 MCP 伺服器，而無需在裝置上安裝任何東西。只需輸入遠端 MCP 伺服器的 URL（例如 https://remote-server.example.com/sse）並點擊「Connect」。
點擊「Connect」後，您將進入身份驗證流程（如果您有設定的話），之後您就能直接從聊天介面與 MCP 伺服器工具互動。
如果您更偏好使用像 Claude Desktop 或 Cursor 這樣已經支援 MCP、但尚未處理帶身份驗證之遠端連接的客戶端，您可以使用 mcp-remote。mcp-remote 是一個適配器，讓原本僅支援本地連接的 MCP 客戶端能與遠端 MCP 伺服器配合使用。這讓您和您的使用者能在客戶端原生支援遠端 MCP 之前，從您目前已在使用的工具中預覽與遠端 MCP 伺服器的互動情況。
我們已經發布了一份指南，介紹如何在熱門的 MCP 客戶端（包括 Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf）中使用 mcp-remote。在 Claude Desktop 中，您可以在設定檔中添加以下內容：
{
"mcpServers": {
"remote-example": {
"command": "npx",
"args": [
"mcp-remote",
"https://remote-server.example.com/sse"
]
}
}
}
遠端模型上下文協議 (MCP) 即將到來！當客戶端應用程式支援遠端 MCP 伺服器時，能使用它們的受眾將從僅限我們這些開發者，擴大到其餘大眾——他們甚至可能永遠不需要知道 MCP 是什麼或代表什麼。
構建遠端 MCP 伺服器是將您的服務帶入數百萬人使用的 AI 助手和工具的方法。我們很高興看到網際網路上許多大公司目前正忙著構建 MCP 伺服器，我們也對那些以代理優先、MCP 原生方式出現的新企業感到好奇。
在 Cloudflare 上，您今天就可以開始構建。我們已經準備好為您服務，並準備好協助您共同構建。請發送電子郵件至 1800-mcp@cloudflare.com，我們將協助您開始。MCP 還有很多新功能即將推出，我們期待看到您的創作。
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