构建现代流媒体服务：MCP 架构和技术选择

人工智能代理有可能从根本上改变个人在流媒体平台、软件应用程序、新闻媒体等各种服务中管理订阅的方式。

本文章将分享实施支持 MCP（模型上下文协议）的流媒体服务原型的经验，以证明人工智能代理和 MCP 是流媒体服务可能的未来。

原型的实现包含为管理内容、用户和订阅提供接口的服务。所有服务都以标准化方式提供工具，以便 LLM 连接到不同的服务。

什么是 MCP？

MCP 是一种开放协议，它规范了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。把 MCP 想象成人工智能应用的 USB-C 端口。就像 USB-C 提供了将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 提供了将人工智能模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。

MCP 可帮助您在 LLM 的基础上构建代理和复杂的工作流程。LLM 经常需要与数据和工具集成，而 MCP 可以提供这些功能：

预建集成列表不断增加，您的 LLM 可直接插入其中
在 LLM 提供商和供应商之间灵活切换
保护基础架构内数据的最佳实践

MCP 采用客户端-主机-服务器架构，主机（LLM 应用程序）发起连接，客户端与服务器保持 1:1 连接，服务器向客户端提供上下文、工具和提示。此架构确保了明确的安全边界和关注点隔离，从而允许组件之间进行灵活且可扩展的通信。

该实施专门用于证明 MCP 可有效用于构建流媒体服务，通过展示其结构化、基于模型的方法如何处理用户管理、内容交付和订阅。

利用 Cursor 和 Claude 进行开发

服务开发的很大一部分由 Cursor 和 Claude 等工具提供支持。Cursor 提供了高效的开发环境，使 AI 辅助能够无缝集成到工作流程中。

Claude 是一种高级语言模型，在生成和优化代码方面发挥了关键作用。Claude 使快速原型化想法、探索多种实现方法，甚至使用符合上下文的准确逻辑起草整个函数成为可能。

它能够处理细微的技术提示，确保生成的代码不仅语法正确，而且符合可扩展性和可维护性的最佳实践。这种工具组合大大缩短了开发时间，让我能够专注于更高级别的架构决策。

核心架构

基于 TypeScript 的堆栈，具有现代工具和出色的 IDE 支持，可简化开发。它还允许与 MCP 轻松集成，因为 MCP 提供了 Typescript SDK。

该服务围绕几个核心组件构建：

用户管理

处理用户身份验证和配置文件。
管理用户偏好和观看历史。
与订阅系统集成。

内容管理

支持多种内容类型（电影、连续剧、体育）。
处理元数据和资产管理。
控制内容可见性和访问权限。

订阅系统

管理不同的订阅层。
处理帐单和付款处理。
控制对优质内容的访问。

资产管理

管理视频资产和海报图像。
支持多种质量级别。
通过自适应流媒体优化内容传送。

数据库

对于用户和内容数据，我们选择了 MongoDB，因为它具有灵活性和可扩展性。对于海报图像和视频资产，MinIO 存储服务通过 Eyevinn 开源云使用对象存储数据库。此设置确保了大文件的有效存储和检索，特别是对于高分辨率视频资产和相关元数据。

MCP 实现

MCP 的核心概念是基于工具的界面。每个工具代表服务的特定功能，其定义如下：

对其功能的清晰描述。
指定必需参数和可选参数的结构化输入模式。
详细说明预期结果的明确输出模式。
强大的错误处理机制，确保可靠性。

通过标准化这些交互，MCP 促进了服务组件之间的一致性，并使添加、修改或扩展功能变得更加容易。

实施的关键工具

为了验证 MCP 对流媒体服务的有效性，原型实现了以下工具：

用户管理工具：处理用户创建、更新、删除和身份验证。
订阅工具：管理订阅等级、计费、状态检查和取消。根据订阅等级提供详细的定价信息。
内容发现工具：使用户能够搜索、浏览和发现内容。

每个工具都遵循 MCP 的模型驱动理念，使其独立、可重复使用且易于集成。

要使用 MCP Supergateway，只需一个命令即可通过 SSE（服务器发送事件）运行基于 MCP stdio 的服务器。当您的 MCP 服务器仅使用 stdio 时，这对于远程访问、调试或连接到基于 SSE 的客户端非常有用。可通过 Open Source Cloud 获取：https ://app.osaas.io/browse/supercorp-ai-supergateway

结论

模型上下文协议 (MCP) 是推荐使用的框架，用于支持大型语言模型 (LLM) 和 AI 代理与流媒体服务进行交互。通过定义具有标准化输入和输出的结构化、上下文感知工具，MCP 可确保将 AI 支持的功能无缝且可靠地集成到流媒体平台等复杂系统中。MCP 架构不仅支持可扩展性和安全性，还使添加或修改功能变得简单。

使用 Cursor 和 Claude 等 AI 工具开发原型服务在加速原型设计和实施阶段方面发挥了关键作用。这些工具使人们能够专注于特定领域的挑战和更高级别的架构决策，而不是陷入样板代码或重复任务的泥潭。

对于探索将 AI 驱动的解决方案集成到其平台的方法的团队来说，MCP 提供了坚实的基础，利用 AI 开发工具可以显著提高生产力和创新能力。