ModelContextProtocol C SDK 中的人工审批工具调用实现
2025-07-08 06:05:44作者:袁立春Spencer
概念理解
ModelContextProtocol(MCP)是一个协议标准,它允许AI模型通过工具(Tools)扩展其能力。在MCP框架中,工具是服务器向客户端暴露的功能接口,AI模型可以自动调用这些工具,但通常需要人工审批这一关键环节。
人工审批的必要性
在实际应用中,自动化的工具调用可能存在风险,例如:
- 执行不可逆的操作(如删除数据)
- 涉及敏感信息处理
- 需要业务逻辑验证
- 可能产生费用或资源消耗的操作
因此,MCP建议在工具调用流程中加入人工审批环节,这也是企业级AI应用的最佳实践。
实现模式分析
在C# SDK中实现人工审批工具调用,核心流程可分为三个步骤:
1. 工具注册阶段
首先需要从MCP服务器获取可用工具列表,并将这些工具注册到LLM(大语言模型)或Agent框架中。这一步骤确保了模型知道有哪些工具可用及其功能描述。
2. 限制自动调用
大多数LLM库默认会自动执行检测到的工具调用。为实现人工审批,需要显式限制这一特性,改为手动处理工具调用请求。
3. 审批流程实现
当模型返回工具调用请求时,系统应:
- 展示工具调用详情(函数名、参数等)
- 等待用户确认
- 根据用户决定执行或跳过调用
- 将结果反馈给模型继续对话
代码实现示例
以下是使用基础IChatClient实现审批流程的核心代码逻辑:
// 获取可用工具列表
var tools = await mcpClient.ListToolsAsync();
// 准备聊天客户端和消息历史
IChatClient client = ...;
var messageHistory = new List<ChatMessage>();
// 获取模型响应
var response = await chatClient.GetResponseAsync(messageHistory, new() {
Tools = [.. tools]
});
// 处理工具调用请求
if (response.FinishReason == ChatFinishReason.ToolCalls)
{
foreach (var message in response.Messages)
{
messageHistory.Add(message);
Console.WriteLine($" {message}");
IList<FunctionResultContent> functionResults = [];
foreach (var call in message.Contents.OfType<FunctionCallContent>())
{
// 显示调用详情供审批
Console.WriteLine("----");
Console.WriteLine($"函数名: {call.Name}");
Console.WriteLine($"参数: {JsonSerializer.Serialize(call.Arguments)}");
Console.WriteLine("----");
// 获取用户审批
Console.Write("是否执行此函数? (是/否): ");
var userInput = Console.ReadLine();
if (!string.Equals(userInput, "是", StringComparison.OrdinalIgnoreCase))
{
Console.WriteLine("跳过函数调用。");
functionResults.Add(new FunctionResultContent(
call.CallId,
"用户未批准此函数调用。"
));
continue;
}
// 执行批准的工具调用
var result = await mcpClient.CallToolAsync(
call.Name,
call.Arguments!.ToImmutableDictionary()
);
functionResults.Add(new FunctionResultContent(call.CallId, result));
Console.WriteLine($" 结果: {result.Content[0].Text}");
}
// 将工具调用结果加入消息历史
messageHistory.Add(new ChatMessage(ChatRole.Tool, [..functionResults]));
}
}
与不同框架的集成
根据使用的具体AI框架不同,实现方式会有所差异:
Semantic Kernel集成
在Semantic Kernel中,可以通过以下方式实现:
- 使用Kernel.ImportFunctionsFromTool方法注册MCP工具
- 设置AIPromptExecutionSettings.ToolCallBehavior为手动模式
- 在FunctionCall事件中实现审批逻辑
原生AI客户端
使用原生客户端时,可以:
- 在ChatCompletionOptions中指定工具定义
- 检查返回消息中的ToolCalls集合
- 对每个工具调用请求用户确认
最佳实践建议
- 清晰的用户界面:审批界面应清晰显示工具调用的目的和参数
- 审批记录:记录所有审批决策,便于审计
- 默认安全:未明确批准时应默认拒绝
- 批量审批:对多个相关工具调用提供批量审批选项
- 审批超时:设置审批超时机制,避免长时间等待
总结
在ModelContextProtocol的C# SDK中实现人工审批的工具调用流程,是构建可信赖AI应用的重要环节。通过合理的架构设计和清晰的用户交互,可以在保持AI自动化优势的同时,确保关键操作的安全可控。开发者应根据具体应用场景和使用的AI框架,灵活调整实现细节,找到最适合的审批流程设计方案。
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