ModelContextProtocol C SDK 中的路由参数绑定实践
2025-07-08 13:54:34作者:谭伦延
在基于 ModelContextProtocol (MCP) 的 C# SDK 开发中,开发者经常需要处理服务端工具与客户端之间的交互。一个常见的需求是支持基于路由参数的动态绑定,这在多租户或项目隔离场景下尤为重要。本文将深入探讨如何在 MCP 服务器工具中实现路由参数绑定。
路由参数绑定的业务价值
在实际企业应用中,不同团队往往需要访问相同服务但不同数据源的情况。例如:
- 团队A访问 project-alpha 项目数据
- 团队B访问 project-beta 项目数据
- 团队C访问 project-charlie 项目数据
理想情况下,我们希望工具方法能直接获取路由参数,保持代码简洁性和一致性。
技术实现方案
基础路由配置
在 ASP.NET Core 的启动配置中,可以通过以下方式设置支持路由参数的 MCP 端点:
app.MapMcp("/{projectId}/");
这种配置允许客户端通过形如 info-mcp.int.company.com/project-alpha/sse 的 URL 访问服务。
工具方法实现
在工具类中,目前官方推荐使用 IHttpContextAccessor 来获取路由参数:
[McpServerToolType]
public sealed class ProjectTools
{
[McpServerTool]
public static async Task<string> GetProjectDetails(
IHttpContextAccessor httpContextAccessor,
string itemId)
{
var httpContext = httpContextAccessor.HttpContext;
var projectId = httpContext!.Request.RouteValues["projectId"]!.ToString();
// 业务逻辑处理
var projectHandle = GetProjectHandle(projectId);
return await projectHandle.GetDetailsAsync(itemId);
}
}
技术限制与注意事项
-
分层架构限制:由于 McpServerTool.Create 方法不依赖 ASP.NET Core,直接支持 [FromRoute] 属性存在技术难度
-
HTTP上下文可用性:在状态流式 HTTP 请求中,IHttpContextAccessor.HttpContext 当前可能为 null,这是已知限制
-
参数验证:实际应用中应添加对路由参数的健壮性检查,处理可能的 null 或无效值情况
最佳实践建议
- 封装公共方法:将路由参数获取逻辑封装为基类或扩展方法,避免重复代码
public static class McpExtensions
{
public static string GetRouteProjectId(this IHttpContextAccessor accessor)
{
return accessor.HttpContext?.Request.RouteValues["projectId"]?.ToString()
?? throw new InvalidOperationException("Project ID not found in route");
}
}
-
错误处理:为路由参数缺失或无效的情况设计明确的错误响应
-
文档规范:在团队内部明确记录路由参数的使用约定,确保一致性
未来演进方向
随着 MCP SDK 的发展,以下改进值得期待:
- 原生支持 [FromRoute] 等参数绑定特性
- 改进流式请求中的 HTTP 上下文访问
- 提供更优雅的路由参数注入机制
当前方案虽然需要额外代码获取路由参数,但已经能够满足大多数业务场景需求,开发者可以根据项目实际情况选择最适合的实现方式。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
177
195
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
270
93
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
378
3.33 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1