טיפול בשגיאות בשרת MCP: מה למדתי
חשבתי שסיימתי אחרי ששרת ה-MCP שלי רץ בפעם הראשונה. הוא החזיר רשימת כלים. הוא קרא לכלי. הרגשתי שהצלחתי.
טעיתי.
הרצת שרת MCP בסביבת ייצור (production) לימדה אותי שהמדריכים מתמקדים ב-"happy path". הם מתעלמים ממה שקורה כשדברים נשברים. הנה מה שלמדתי בזמן שבניתי שרת עבור בסיס הידע שלי, המכיל 1,800 שעות של תוכן.
תמיד החזר תוכן עבור תוצאות ריקות רוב הלקוחות (clients) נתקעים כשהם מקבלים תגובה ריקה. אם החיפוש שלך לא מוצא כלום, אל תחזיר כלום. החזר הודעת טקסט. הסבר למשתמש מדוע אין תוצאות וכמה פריטים קיימים במסד הנתונים שלך.
נהל התחלות חיבור איטיות אני מארח בדרגת חינם (free tier) שנכנסת למצב שינה. כשהיא מתעוררת, זה לוקח 15 שניות. הרבה לקוחות MCP עוברים timeout לפני כן. • שלח headers מוקדמים כדי לשמור על החיבור פעיל. • הגדר מגבלות קשיחות על גודל התגובה. קצץ תוצאות גדולות כדי שלא תיתקל במגבלות ה-timeout.
הפסק לבנות JSON באופן ידני גרשיים כפולים אחד שלא עבר escaping שבר את כל תגובת ה-JSON שלי. הלקוח התנתק ללא שגיאה. השתמש ב-framework כמו Jackson כדי לטפל ב-serialization. תן לספרייה לנהל את ה-escaping עבורך.
צפה לאימות (authentication) לא עקבי לקוחות שונים מטפלים במפתחות API בצורה שונה. חלקם משתמשים ב-headers. חלקם משתמשים ב-query parameters. חלקם לא משתמשים באף אחד מהם. • תמיכה בדרכים מרובות לשליחת מפתחות. • תמיד החזר גוף שגיאת JSON תקין אם האימות נכשל.
הגדר Content-Length מפורש חלק מהלקוחות מתקשים עם chunked encoding. אם התגובות שלך נחתכות, הפסק להשתמש בדחיסה (compression). חשב מראש את גודל התגובה שלך והגדר את ה-header של Content-Length באופן מפורש.
היתרונות: • פרטיות: רק קטעים רלוונטיים נשלחים ל-AI. • יכולת פעולה משותפת (Interoperability): השרת עובד עם לקוחות שונים. • פשטות: השרת שלי מורכב מ-150 שורות קוד בלבד.
החסרונות: • אקוסיסטם צעיר: התיעוד מפספס מקרי קצה רבים. • אירוח (Hosting): עליך לנהל את ה-endpoints וה-cold starts שלך בעצמך. • אבולוציה: הפרוטוקול משתנה לעיתים קרובות.
MCP הפך את ההערות הלא בשימוש שלי לכלי שימושי. הוא הופך את הנתונים שלי לזמינים כך שה-AI יכול לבצע את העבודה הקשה.
בניתם שרת MCP? באילו שגיאות נתקלתם? ספרו לי בתגובות.
קהילת למידה אופציונלית: https://t.me/GyaanSetuAi