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access_mcp_resource

A ferramenta access_mcp_resource recupera dados de recursos expostos por servidores conectados do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Ela permite que o AI Cockpit Reasoning acesse arquivos, respostas de API, documentação ou informações do sistema que fornecem contexto adicional para as tarefas.

Parâmetros​

A ferramenta aceita estes parâmetros:

  • server_name (obrigatório): O nome do servidor MCP que fornece o recurso
  • uri (obrigatório): O URI que identifica o recurso específico a ser acessado

O Que Faz​

Esta ferramenta se conecta a servidores MCP e busca dados de seus recursos expostos. Diferente de use_mcp_tool, que executa ações, esta ferramenta recupera especificamente informações que servem como contexto para as tarefas.

Quando é usada?​

  • Quando o AI Cockpit Reasoning precisa de contexto adicional de sistemas externos
  • Quando o AI Cockpit Reasoning precisa acessar dados específicos de domínio de servidores MCP especializados
  • Quando o AI Cockpit Reasoning precisa recuperar documentação de referência hospedada por servidores MCP
  • Quando o AI Cockpit Reasoning precisa integrar dados em tempo real de APIs externas via MCP

Principais Características​

  • Recupera dados de texto e imagem de recursos MCP
  • Requer aprovação do usuário antes de executar o acesso ao recurso
  • Usa endereçamento baseado em URI para identificar recursos com precisão
  • Integra-se com o SDK do Protocolo de Contexto de Modelo
  • Exibe o conteúdo do recurso apropriadamente com base no tipo de conteúdo
  • Suporta tempos limite para operações de rede confiáveis
  • Lida com os estados de conexão do servidor (conectado, conectando, desconectado)
  • Descobre recursos disponíveis de servidores conectados
  • Processa dados de resposta estruturados com metadados
  • Lida com a renderização especial de conteúdo de imagem

Limitações​

  • Depende de servidores MCP externos estarem disponíveis e conectados
  • Limitado aos recursos fornecidos pelos servidores conectados
  • Não pode acessar recursos de servidores desativados
  • Problemas de rede podem afetar a confiabilidade e o desempenho
  • O acesso a recursos está sujeito a tempos limite configurados
  • Os formatos de URI são determinados pela implementação específica do servidor MCP
  • Não há capacidades de acesso a recursos offline ou em cache

Como Funciona​

Quando a ferramenta access_mcp_resource é invocada, ela segue este processo:

  1. Validação da Conexão:

    • Verifica se um hub MCP está disponível e inicializado
    • Confirma se o servidor especificado existe na lista de conexões
    • Verifica se o servidor está desativado (retorna um erro se estiver)

  2. Aprovação do Usuário:

    • Apresenta a solicitação de acesso ao recurso ao usuário para aprovação
    • Fornece o nome do servidor e o URI do recurso para verificação do usuário
    • Prossegue apenas se o usuário aprovar o acesso ao recurso

  3. Solicitação de Recurso:

    • Usa o SDK do Protocolo de Contexto de Modelo para se comunicar com os servidores
    • Faz uma solicitação resources/read ao servidor através do hub MCP
    • Aplica tempos limite configurados para evitar travamentos em servidores que не respondem

  4. Processamento da Resposta:

    • Recebe uma resposta estruturada com metadados e arrays de conteúdo
    • Processa o conteúdo de texto para exibição ao usuário
    • Lida com dados de imagem de forma especial para exibição apropriada
    • Retorna os dados do recurso processado ao AI Cockpit Reasoning para uso na tarefa atual

    Tipos de Recurso​

Os servidores MCP podem fornecer dois tipos principais de recursos:

  1. Recursos Padrão:

    • Recursos fixos com URIs específicos
    • Nome, descrição e tipo MIME definidos
    • Acesso direto sem parâmetros
    • Normalmente representam dados estáticos ou informações em tempo real

  2. Modelos de Recurso:

    • Recursos parametrizados com valores de espaço reservado nos URIs
    • Permitem a geração dinâmica de recursos com base nos parâmetros fornecidos
    • Podem representar consultas ou visualizações filtradas de dados
    • Mais flexíveis, mas exigem formatação de URI adicional

Exemplos de Quando Usado​

  • Ao ajudar no desenvolvimento de API, o AI Cockpit Reasoning recupera especificações de endpoint de recursos MCP para garantir a implementação correta.
  • Ao auxiliar na visualização de dados, o AI Cockpit Reasoning acessa amostras de dados atuais de servidores MCP conectados.
  • Ao trabalhar em domínios especializados, o AI Cockpit Reasoning recupera documentação técnica para fornecer orientação precisa.
  • Ao gerar código específico da indústria, o AI Cockpit Reasoning referencia os requisitos de conformidade de recursos de documentação.

Exemplos de Uso​

Acessando dados meteorológicos atuais:

<access_mcp_resource>
<server_name>weather-server</server_name>
<uri>weather://san-francisco/current</uri>
</access_mcp_resource>

Recuperando documentação da API:

<access_mcp_resource>
<server_name>api-docs</server_name>
<uri>docs://payment-service/endpoints</uri>
</access_mcp_resource>

Acessando conhecimento específico do domínio:

<access_mcp_resource>
<server_name>knowledge-base</server_name>
<uri>kb://medical/terminology/common</uri>
</access_mcp_resource>

Buscando configuração do sistema:

<access_mcp_resource>
<server_name>infra-monitor</server_name>
<uri>config://production/database</uri>
</access_mcp_resource>