Python SDK中Context类型变量在MCP工具装饰器中的处理问题分析

在Model Context Protocol的Python SDK开发过程中，我们发现了一个关于类型注解处理的限制性问题。这个问题主要出现在使用@mcp.tool()装饰器定义工具函数时，当函数的上下文参数使用了带有类型变量的Context注解时，会导致工具调用失败。

问题背景

在MCP框架中，工具函数通常需要接收一个上下文参数来访问服务器资源。标准的做法是为这个参数添加Context类型注解。然而，当开发者尝试使用泛型的Context类型时（即Context[ServerSessionT, AppContext]），系统无法正确识别这个参数，导致在调用工具时出现参数缺失的错误。

技术细节

问题的核心在于MCP服务器的参数处理逻辑。当前实现中，服务器仅检查参数类型是否为纯粹的Context类，而没有考虑Context可能被参数化的情况。这种限制使得框架无法支持更精确的类型提示，影响了代码的类型安全性和开发体验。

具体表现为：

1. 当使用简单Context注解时，工具函数正常工作
2. 当使用Context[Any, Any]等参数化类型时，服务器无法识别上下文参数
3. 客户端调用时会收到参数缺失的验证错误

解决方案

该问题的修复涉及对类型检查逻辑的改进。正确的做法应该是：

1. 检查参数类型是否为Context或其子类
2. 考虑泛型类型的特殊情况
3. 保留原始的类型安全保证

修复后的实现应该能够正确处理以下所有情况：

• 简单的Context注解
• 参数化的Context[ServerSessionT, AppContext]
• 使用TypeVar的类型变量
• 任何形式的Context子类

最佳实践建议

基于这个问题的经验，我们建议开发者在处理框架中的类型注解时：

1. 始终考虑泛型类型的可能性
2. 实现更灵活的类型检查逻辑
3. 为复杂的类型场景提供明确的文档说明
4. 在框架层面提供清晰的错误提示

总结

这个问题展示了在构建类型敏感的框架时需要考虑的各种边界情况。通过正确处理参数化类型，我们可以使MCP框架更加灵活和强大，同时保持良好的类型安全性。这个改进不仅解决了当前的问题，也为框架未来的扩展奠定了基础。