MCP-Server¶
Dieses Thema beschreibt, wie Sie das Cortex Code Agent-SDK mit externen MCP (Model Context Protocol)-Servern erweitern können. MCP-Server ermöglichen es Ihrem Agenten, externe Tools neben integrierten Tools wie Read, Edit und Bash aufzurufen.
Übersicht¶
Die aktuelle Cortex-Laufzeitumgebung unterstützt externe MCP-Server über diese Transporte:
stdiohttpsse
Verbinden externer MCP-Server¶
Stdio-Server¶
Stdio-Server sind externe Prozesse, die über Standardeingaben und -ausgaben kommunizieren.
HTTP- undSSE-Server¶
Für Remote-MCP-Server, die über HTTP oder Server-Sent Events (SSE) kommunizieren:
Sie können auch "type": "sse" für Server verwenden, die SSE-Transport nutzen.
Kontrollieren, welcheMCP-Tools erlaubt sind¶
MCP-Tools werden mit dem Präfix mcp__ im Format mcp__<server-name>__<tool-name> mit einem Namespace versehen. Verwenden Sie allowedTools (TypeScript) oder allowed_tools (Python) zur Steuerung der Tools, die der Agent aufrufen kann:
Sie können auch disallowedTools /disallowed_tools verwenden, um bestimmte Tools zu blockieren.
Deaktivieren von MCP¶
Zum Deaktivieren aller MCP-Server für eine Sitzung verwenden Sie eine der folgenden Optionen: noMcp (TypeScript) oder``no_mcp`` (Python):
Vergleich der Features¶
Feature |
Python |
TypeScript |
|---|---|---|
Externe MCP-Server (stdio) |
Ja ( |
Ja ( |
Externe MCP-Server (HTTP /SSE) |
Ja ( |
Ja ( |
|
Ja |
Ja |
|
Ja |
Ja |
Rechtliche Hinweise¶
Wenn Ihre Cortex Code-Konfiguration ein Modell verwendet, das im Rahmen der Modell- und Service-Pass-Through-Bedingungen bereitgestellt wurde, unterliegt Ihre Nutzung dieses Modells zusätzlich den Bedingungen für dieses Modell auf dieser Seite.
Die Datenklassifizierung der Eingaben und Ausgaben ist in der folgenden Tabelle aufgeführt.
Klassifizierung von Eingabedaten |
Klassifizierung von Ausgabedaten |
Benennung |
|---|---|---|
Usage Data |
Kundendaten |
Abgedeckte AI-Features [1] |
Weitere Informationen dazu finden Sie unter KI und ML in Snowflake.