一个MCP服务器，本质上是把内部能力暴露给语言模型调用的接口。问题在于，调用方是模型——它可能被读到的文本带偏，可能理解错，也可能单纯犯糊涂。所以"能跑通"不是标准，"跑通之后，一个失控的agent最多能造成的破坏很小、而且看得见"，才是标准。

这篇拆解用TypeScript搭一个小型MCP服务器，暴露两个内部能力：订单查询和退款申请。安全模式从第一行代码就嵌进去——严格的输入schema、默认只读、写操作只生成待审批请求、每次调用留审计日志。

MCP服务器到底暴露什么

一个MCP服务器可以向客户端提供三类东西：工具，即模型可以调用的函数，带JSON Schema描述输入，输出可选；资源，即客户端可以加载进上下文的只读数据，用URI寻址；提示模板，即用户可以调用的可复用提示词。

通信走JSON-RPC，两种标准传输方式二选一：stdio，客户端把你的服务器作为本地子进程拉起；或者Streamable HTTP，服务器作为远程服务运行。开发测试阶段先用stdio最快，远程部署要改什么后面再说。

只读工具的几个刻意选择

订单查询工具注册时，输入schema里给orderId加了正则约束，格式必须是ORD加六位数字。这不是建议，是契约——SDK会在处理函数执行前按schema校验输入，模型没法传星号、SQL片段或者别人的邮箱进来。

输出做了投影。只返回四个字段：订单号、状态、总金额、商品件数。不返回带地址和支付元数据的完整订单记录。你返回什么，什么就进入模型的上下文，再从这里可能流向用户或其他工具。

错误作为工具结果返回，而不是抛异常。返回isError: true加一句可读的说明，模型能自己纠正——"这个订单不存在，要不要核对一下ID"——而不是整轮对话直接失败。

注解只是给客户端的提示。readOnlyHint告诉客户端这个工具不改任何东西，有些客户端据此跳过确认弹窗。但注解永远不能当作安全边界。

日志走stderr。stdio传输下，stdout就是协议通道，一句随手写的console.log就能把JSON-RPC流冲坏。这是第一天最容易踩的坑。

审计日志：每次调用都留痕

每个工具调用都应该留下记录，而且要结构化，方便以后查询。审计函数接收工具名、参数和结果，对email、phone、cardLast4这类字段做脱敏替换，然后以JSONL格式追加写入文件。

生产环境会把这些条目送到日志平台，并附上请求或会话ID以及已认证用户。但哪怕只是一个本地JSONL文件，也足够回答"agent昨天干了什么"这个问题。

一个自己造不成伤害的写工具

退款申请工具的设计思路是：让agent帮忙处理退款，但不让模型直接退款。工具只创建一条待审批请求，由人在现有系统里批准。

代码里强制的东西包括：金额上限写死在服务端，20000分；退款金额不能超过订单总额；幂等性保证一个订单只有一条未关闭的退款请求；以及钱永远不会动这个事实。

工具描述帮助模型表现良好，处理函数保证坏行为无害。响应里也明确告诉模型"还没有付款"，免得它转头对用户说"您的退款已完成"。

用官方检查器做敌意测试

编译后用MCP Inspector启动服务器，它会列出工具、展示schema、支持手动调用。在接入真实模型之前，先试一遍糊涂或被操纵的agent可能发来的输入：错误的ID格式、负数金额、超过上限的金额、同一笔退款提交两次、超长备注。每一个都应该干净地失败，或者无害地通过。

然后接客户端。多数桌面MCP客户端接受一段配置：命令是node，参数指向编译产物的绝对路径，环境变量里指定审计日志路径。

转远程之后要补的课

stdio服务器以启动者的权限运行。一旦用Streamable HTTP部署给团队用，认证和授权就得来真的：

  • 每个请求都要认证。MCP规范定义了基于OAuth 2.1的授权流程，服务器作为资源服务器，校验身份提供方签发的访问令牌。
  • 校验令牌受众。只接受签发给本服务器的令牌，不要把客户端的令牌转发给下游API，规范明确禁止这种令牌透传。
  • 按工具、按用户授权。把scope或角色映射到工具上，客服会话可能拿到查询和退款申请，分析师的会话只给只读工具。
  • 数据按调用者划范围。查询工具只返回已认证用户有权看到的订单，agent继承用户权限，绝不多一分。
  • 限流和超时。agent会循环，按会话和按分钟设调用上限，后端调用设超时。
  • 校验Origin头，测试时绑定本地，防DNS重绑定攻击。

MCP特有的几个坑

工具结果里的提示注入：如果工具返回用户生成的文本，比如工单正文、邮件、网页，这些文本里可能藏着针对模型的指令。别让工具输出成为模型和有害动作之间的唯一屏障，限制必须在处理函数里执行。

工具投毒：工具描述是给模型读的。只安装你信任的服务器，审查描述，锁定第三方服务器版本。

过宽的工具：一个run_sql或者call_any_api，等于把服务器变成模型的远程shell。宁可要很多窄工具，不要一个万能工具。

输出泄漏：返回最小集，把agent不需要的个人数据脱敏。密钥放环境变量或密钥管理器，永远不要写进工具描述或响应里。

上线前的清单

每个工具都有严格的输入schema，格式、枚举、最大长度、数值边界齐全；输出只投影agent需要的字段；默认只读，每个写工具单独评审；有后果的动作只生成待审批请求；限制和业务规则在处理函数里执行，不在提示词里；每次调用都记录用户、工具、脱敏参数和结果；远程部署用OAuth、受众校验和按工具授权；限流和超时到位；在检查器里用敌意和畸形输入测过。

MCP服务器很小，但它站在一个概率系统和你的真实数据之间。像设计公开API那样设计它，再多假设一件事：调用方可能被说服去做你没打算让它做的事。窄工具、硬限制、写操作默认待审批、加上一份好的审计日志，基本就能撑起一个可以信任的agent集成。