如果你正在构建一个基于MCP架构的企业级LLM应用:各个部门都能通过客户端UI,经由共享的MCP Server访问内部工具与执行自动化任务。一个现实的问题是,你如何确保只有经过授权的员工才可以访问特定的MCP资源?注意这并非一个简单API-Key可以解决,特别是有的企业还会要求集成已有的安全体系(如企业SSO)。
本文将从基础概念入手,并通过一个Python + MCPSDK+ 第三方授权的完整示例项目,一步步说清如何在MCP架构集成OAuth安全认证。
- OAuth 2.0核心概念速览
- MCP对OAuth2.0的支持架构
- 实战:在MCP中集成Google OAuth2.0认证
- 因地制宜:与其他安全方案的配合
01OAuth 2.0核心概念速览
OAuth 2.0是一个授权协议,允许第三方应用在未经用户透露密码的情况下,获得访问用户受保护资源的权限。其关键角色包括:
- 资源拥有者:通常指用户,即受保护资源的所有者。
- 客户端:要访问资源的第三方应用,它需要向资源拥有者请求授权(比如一个需要访问你QQ身份信息的应用)。
- 授权服务器:验证用户身份并在用户同意授权后发放授权码和令牌的服务器。
- 资源服务器:实际存放受保护的资源,它会验证令牌并根据权限返回资源。
可以把 OAuth 想象成银行的保险柜使用流程:
- 你(用户)是保险柜的主人(资源拥有者)。
- 一个朋友(客户端应用)需要临时取出你的资料(访问数据)。
- 你不会把柜子钥匙(账号密码)交给他,到银行前台(授权服务器)登记,并签发一张临时访问凭证(令牌)给他。
- 保险柜工作人员(资源服务器)认凭证给他资料,凭证过期后自动失效。
OAuth 2.0最常见的模式是授权码模式,常见于各种Web应用。其典型流程如下:
以一个需要获取你Google帐号信息实现登录的应用为例:
- 用户授权:用户点击“使用Google登录”后,应用将浏览器重定向到Google的OAuth的认证界面 。在重定向URL中,应用会附带自身ID、请求的授权范围(scope)、回调地址等信息 。
- 用户登录并同意:用户在Google授权服务器登录(如果尚未登录),并看到应用请求的权限范围,选择是否同意授权 。
- 授权码返回:若用户同意,授权服务器将浏览器重定向回先前应用提供的重定向URI,并附上一个授权码(code)。
- 交换令牌:应用拿到授权码后,向授权服务器发送后台请求,用授权码交换访问令牌(Access Token)。这一步在后台完成,对用户不可见。
- 访问资源:应用获得这个Access Token后,就可以访问你授权的部分Google账户信息(通过Google API)。
OAuth 2.1规范在此基础上要求所有应用在授权流程中使用PKCE校验码,以防止授权码被拦截利用 :即在步骤1中客户端生成一对挑战码与验证串,授权服务器在步骤4中校验,确保令牌只发给最初发起请求的客户端。
02MCP对OAuth2.0的支持架构
现在我们来看MCP协议的新版本是如何将OAuth机制融入AI应用架构的,引入标准化的身份验证与授权框架,以便AI应用可以无缝对接现有的身份提供商和安全机制。
以借助第三方OAuth授权服务器,实现“用户登录 -> 获取OAuth令牌 -> 访问MCP服务”的闭环为例。首先有两个简单的映射关系:
- 资源服务器对应到现在的MCP Server
- 客户端应用对应到现在的MCP Client应用。如一个带有UI的ChatBot。
MCP规范定义的标准授权流程为:
这里的流程与上述标准流程的主要区别有两点:
- 客户端应用在第三方认证授权之前,需要首先向MCP服务器发起授权,MCP服务器负责把客户端重定向到第三方授权服务器。
- 客户端应用不直接获得第三方授权的令牌,而是由MCP Server获得(通过授权码)后;再生成MCP自己的令牌(与第三方令牌绑定);
此外,MCP规范还要求MCP Server实现元数据发现接口(告诉客户端授权相关的端点),以及动态客户端注册接口,不过这些主要工作默认会由SDK“代劳”。
03实战:在MCP中集成Google OAuth2.0认证
现在我们构建一个完整的示例:使用Python语言和官方MCP Python****SDK,在本地运行一个MCP Server,并将其配置为使用Google的OAuth2服务进行用户认证授权。在实际生产中,你可以把OAuth Server替换成企业自己的统一授权服务。
【环境准备与OAuth配置】
- 确保已安装MCP官方的Python SDK最新版本。
- 免费注册一个Google OAuth应用,用来扮演OAuth授权服务器。
- 在Google API控制台创建OAuth客户端ID凭证,类型选择“Web应用”。添加重定向****URI为MCP服务器的回调地址,比如http://localhost:3000/callback,并获取生成的客户端ID和客户端密钥,将其配置到环境变量(见下)。
服务端的主要配置信息如下:
from pydantic import AnyHttpUrl【MCP Server端实现】
实现MCP Server的OAuth认证最主要的工作是实现OAuthAuthorizationServerProvider接口,该接口负责服务端的OAuth所有相关操作,这些接口会在OAuth授权流程中被框架所调用。这里我们实现GoogleOAuthProvider,其内部数据如下:
classGoogleOAuthProvider(OAuthAuthorizationServerProvider):剩下的就是实现必要的接口,我们将接口分个类,大致如下(详细请参考完整代码):
客户端管理接口
MCP 客户端动态注册时的接口,简单的将SDK传递来的信息保存或读取即可。
register_client(client_info)
- 注册新的OAuth客户端,SDK会自动创建ID和Secret,这里保存起来即可。
get_client(client_id)
- 根据client_id从保存的信息中获取已注册的客户端信息即可。
asyncdefget_client(self, client_id: str) -> Optional[OAuthClientInformationFull]:授权流程接口
authorize(client, params)- 处理MCP客户端授权请求,这里只要生成并返回第三方授权服务器(Google)的授权URL即可,同时维护state映射关系(state是用于后续回调时验证的码):
asyncdefauthorize(self, client: OAuthClientInformationFull, params: AuthorizationParams) -> str:handle_callback(code, state)- 处理第三方(Google)回调,并使用授权码向Google交换访问令牌;
- 生成MCP内部的授权码并存储对应客户信息,并重定向回客户端;
- 注意这里保存了google数据,用来后续客户端交换获得令牌;这是简化处理(直接用Google的令牌),正常流程应该生成属于MCP自己的token
asyncdefhandle_callback(self, code: str, state: str) -> str:令牌交换接口
这是客户端应用向MCP Server交换令牌时需要调用的接口。
load_authorization_code(client, authorization_code)- 加载并验证授权码的有效性,检查是否存在、是否过期。这一步很简单,直接从保存的auth_codes中返回对应的信息即可。
exchange_authorization_code(client, authorization_code)- 将MCP客户端传来的授权码交换为访问令牌。这里只需要从上面保存的tokens中取出code对应的google_data,然后把其中的access_token返回。
令牌验证接口
这是客户端应用调用MCP Server资源/工具时验证令牌的接口。
load_access_token(token)
- 验证访问令牌的有效性,检查令牌是否存在、是否过期,这个方法在每次API请求时被调用,也正是该接口保证了后续MCP Server访问的安全性。
asyncdefload_access_token(self, token: str) -> Optional[AccessToken]:创建与启动FastMCP Server
实现了Provider后,就可以创建Server实例并启动,只需借助于FastMCP:传入auth_server_provider参数(provider实例)与auth参数(设置信息)即可:
......此外,由于MCP Server需处理Google带有授权码的回调,需要增加一个路由:
@app.custom_route("/callback", methods=["GET"])在完成这些工作后,调用FastMCP的run方法启动server:
【MCP Client实现】
MCP OAuth客户端的核心是使用OAuthClientProvider处理完整的OAuth 2.0 Authorization Code流程,通过本地回调服务器和浏览器交互完成用户授权,最终建立安全的MCP会话连接。在MCP SDK中附有一个通用的带有OAuth认证授权的客户端,我们在其基础上简单修改(参考本文源代码)后直接使用。
1. 运行客户端
该命令行客户端启动后,你将会看到如下提示:
2. 通过Google帐号授权
在首次运行时,这时候可以看到客户端请求MCP Server进行授权,随后,MCP Server会将客户端重定向到Google,你会在浏览器看到:
输入你的Google帐号和密码,让MCP Server借助你的Google授权来对MCP客户端进行认证,并允许后续的资源访问。如果你的帐号密码正确,很快你会看到:
- 授权成功,可以调用MCP Server
上面是MCP客户端在获得MCP Server返回的访问token后生成的提醒页面。代表授权成功,此时客户端就可以安全调用MCP Server的接口,比如查看工具列表:
- 借助MCP Inspector直接测试服务端
除了这里的命令行客户端,也可以借助MCP Inspector做授权测试,启动inspector:
npx@modelcontextprotocol/inspector在打开的web界面中配置好transport类型和服务端URL后,可以借助其内置的OAuth设置工具,进行一步步的认证授权过程,可以很方便的观察到每个步骤与返回信息:
这里选择“QuickOAuth Flow”,然后在下方逐步完成授权过程:
(注意其中有一步需要自行打开回调链接,并将获得的授权码拷贝到下一步)
以上演示了完整的MCP Server基于OAuth规范的认证授权过程。需要再次说明的是,这里我们直接使用Google颁发的token作为访问MCP资源的凭证,更严格的实现应该是在此处由MCP服务器签发自己的应用访问令牌,这里做了简化处理。
04因地制宜:与其他安全方案的配合
上述示例展示了如何在MCP架构中集成OAuth认证,实现了用户身份验证和权限控制。这种方案特别适合有UI界面的应用场景,如典型的使用MCP Server扩展LLM能力的ChatBot类应用等,用户可以通过浏览器完成授权流程,特别是你需要与现有企业身份证系统集成时。
在实际应用中,当MCP客户端应用是后台Agent应用或其他后端服务时,没有用户交互界面来完成典型的OAuth授权码流程,此时就需要考虑变通的方案,比如:
- 简单的API Key模式:常见的携带API Key的模式
- OAuth Client Credentials Flow:客户端凭证模式,无需前端用户参与,直接使用Client ID+Secret向授权服务器请求令牌,常用于两个后端服务间的安全通信
- 混合认证策略
总的来说,选择合适的安全方案需要综合考虑应用架构、安全需求和用户体验,而不是单纯依赖某一种技术方案。
普通人如何抓住AI大模型的风口?
领取方式在文末
为什么要学习大模型?
目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 , 大模型作为其中的重要组成部分 , 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力, 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ,为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
目前,开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景,其中,应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。
随着AI大模型技术的迅速发展,相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业:
人工智能大潮已来,不加入就可能被淘汰。如果你是技术人,尤其是互联网从业者,现在就开始学习AI大模型技术,真的是给你的人生一个重要建议!
最后
只要你真心想学习AI大模型技术,这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你,但是想学技术去乱搞的人别来找我!
在当前这个人工智能高速发展的时代,AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长,真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料,能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。
真诚无偿分享!!!
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发
大模型全套学习资料展示
自我们与MoPaaS魔泊云合作以来,我们不断打磨课程体系与技术内容,在细节上精益求精,同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容,力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。
希望这份系统、实用的大模型学习路径,能够帮助你从零入门,进阶到实战,真正掌握AI时代的核心技能!
01教学内容
从零到精通完整闭环:【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块,内容比传统教材更贴近企业实战!
大量真实项目案例:带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作,把课本知识变成真本事!
02适学人群
应届毕业生:无工作经验但想要系统学习AI大模型技术,期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型:非技术背景但关注AI应用场景,计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能突破瓶颈:传统开发者(Java/前端等)学习Transformer架构与LangChain框架,向AI全栈工程师转型。
vx扫描下方二维码即可
本教程比较珍贵,仅限大家自行学习,不要传播!更严禁商用!
03入门到进阶学习路线图
大模型学习路线图,整体分为5个大的阶段:
04视频和书籍PDF合集
从0到掌握主流大模型技术视频教程(涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向)
新手必备的大模型学习PDF书单来了!全是硬核知识,帮你少走弯路(不吹牛,真有用)
05行业报告+白皮书合集
收集70+报告与白皮书,了解行业最新动态!
0690+份面试题/经验
AI大模型岗位面试经验总结(谁学技术不是为了赚$呢,找个好的岗位很重要)
07 deepseek部署包+技巧大全
由于篇幅有限
只展示部分资料
并且还在持续更新中…
真诚无偿分享!!!
vx扫描下方二维码即可
加上后会一个个给大家发