ModelContextProtocol C SDK中AOT发布导致JSON序列化问题的分析与解决
在ModelContextProtocol C# SDK项目中,当开发者尝试将AspNetCoreSseServer示例项目配置为PublishAot模式时,会遇到一个关键的运行时异常。这个问题涉及到.NET中AOT编译与JSON序列化的交互机制,值得深入探讨。
问题现象
当开发者启用PublishAot模式运行AspNetCoreSseServer示例时,应用程序会在启动时抛出System.NotSupportedException异常,错误信息明确指出:"JsonTypeInfo metadata for type 'ModelContextProtocol.Server.IMcpServer' was not provided by TypeInfoResolver of type 'Microsoft.Extensions.AI.AIJsonUtilities+JsonContext'"。
这个异常表明系统在尝试序列化IMcpServer接口类型时,由于AOT编译的限制,无法通过反射获取必要的类型信息。
技术背景
在.NET的AOT编译环境中,传统的反射机制受到严格限制。JSON序列化通常依赖于反射来获取类型信息,但在AOT场景下,必须使用源生成器预先生成类型信息。当系统尝试序列化一个未预先注册的类型时,就会抛出上述异常。
根本原因分析
经过技术团队深入排查,发现问题出在TemporaryAIFunctionFactory类的实现中。具体来说,在构建函数描述符时,代码过早地尝试将IMcpServer接口包含在JSON Schema中,而此时相关的类型解析器尚未正确配置。
正确的做法应该是:
- 先完成所有必要的类型解析器配置
- 最后再将接口类型包含在Schema中
解决方案
技术团队已经提供了两种解决方案:
-
临时解决方案:调整TemporaryAIFunctionFactory类中代码的执行顺序,将包含IMcpServer接口的操作移到类型解析器配置完成之后。这可以立即解决问题。
-
长期解决方案:等待集成最新版本的Microsoft.Extensions.AI.Abstractions包,该包中的正式AIFunctionFactory实现已经修正了这个问题。届时可以完全移除临时的TemporaryAIFunctionFactory类。
技术启示
这个问题给开发者带来了几个重要的技术启示:
- AOT编译环境对反射的严格限制要求开发者更加谨慎地处理类型序列化
- 代码执行顺序在AOT场景下可能产生与JIT编译不同的行为
- 在迁移现有代码到AOT环境时,需要特别注意任何隐式依赖反射的操作
总结
ModelContextProtocol C# SDK团队通过这个问题,不仅解决了当前的技术障碍,也为未来AOT兼容性工作积累了宝贵经验。这个案例展示了在现代化.NET开发中,理解AOT编译特性与序列化机制交互的重要性,也为其他面临类似问题的项目提供了参考解决方案。
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-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