第二部分：MCP 实践

第三章：MCP 实现

上下文的数据模型与存储

数据模型设计原则

  1. 结构化与灵活性平衡

    • 采用分层模型：核心上下文属性（如时间戳、实体ID）采用固定结构，扩展属性支持动态键值对
    • 示例JSON Schema：
      {
  "context_id": "UUID",
  "created_at": "ISO8601",
  "entities": [
    {
      "type": "user|device|environment",
      "id": "string",
      "attributes": {
        "key": "value" // 动态字段
      }
    }
  ],
  "relations": ["graph_edges"],
  "version": "semver"
}

  2. 时空维度建模

    • 必选字段：valid_from/valid_to时间范围，geohash位置编码
    • 支持时间窗口查询：WHERE valid_from <= NOW() AND valid_to >= NOW()

存储技术选型

存储类型适用场景代表产品性能特点
文档数据库动态上下文模式MongoDB, CouchDB高写入吞吐，Schema-less
图数据库关系密集型上下文Neo4j, Dgraph高效遍历关联实体
时序数据库传感器数据流上下文InfluxDB, Timescale时间序列压缩优化
内存数据库实时性要求高的短期上下文Redis, Memcached亚毫秒级延迟

存储优化策略

  1. 分级存储架构

    • 热数据：内存缓存（LRU策略，TTL自动过期）
    • 温数据：SSD存储（行式+列式混合布局）
    • 冷数据：对象存储（Parquet列式归档）

  2. 索引设计

    • 必建索引：(context_id, version)主键，(entity_type, entity_id)组合索引
    • 特殊索引：
      • 空间索引：R-tree for地理围栏查询
      • 全文索引：对上下文描述字段做N-gram分词

  3. 数据分区方案

    -- 按时间范围分区的示例（PostgreSQL）
CREATE TABLE contexts (
  id UUID,
  created_at TIMESTAMPTZ,
  payload JSONB
) PARTITION BY RANGE (created_at);

CREATE TABLE contexts_2023_q1 PARTITION OF contexts
  FOR VALUES FROM ('2023-01-01') TO ('2023-04-01');

版本化存储实现

  1. 快照模式

    • 每次更新生成完整副本，通过prev_version字段形成版本链
    • 适用场景：审计要求严格的医疗/金融上下文

  2. 增量模式

    • 只存储变更部分（RFC 6902 JSON Patch格式）
    • 示例操作日志：
      {
  "op": "replace",
  "path": "/entities/user_1234/preferences",
  "value": {"theme": "dark"}
}

数据一致性保障

  • 写操作流程：
    sequenceDiagram
  Client->>API Gateway: PUT /contexts/{id}
  API Gateway->>Lock Service: 获取分布式锁
  Lock Service-->>API Gateway: 锁确认
  API Gateway->>Version Control: 检查版本冲突
  Version Control-->>API Gateway: 版本可用
  API Gateway->>Primary DB: 写入新版本
  Primary DB->>Replica Nodes: 同步复制
  API Gateway->>Cache Layer: 失效旧缓存
  API Gateway-->>Client: 201 Created
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