本文详细介绍了如何在MCP架构中集成OAuth 2.0认证，确保企业级LLM应用的安全性。文章从OAuth基础概念讲起，通过Python + MCP SDK + Google OAuth的完整示例，演示了实现用户身份验证和权限控制的流程。同时，文章还讨论了如何根据不同应用场景（如UI应用或后台Agent）调整安全方案，包括API Key模式和客户端凭证模式等，帮助开发者构建安全可靠的企业级LLM应用。

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

【完整代码地址见文末】

01

OAuth 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：

  1. 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 。
  2. 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 。
  3. 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）。
  4. 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。
  5. 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。

02

MCP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：

  1. 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：

  1. 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。

本文源代码：

https://github.com/pingcy/mcp-oauth-demo

如果你也想系统学习AI大模型技术，想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习*_，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。
为了帮助大家打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里我和MoPaaS魔泊云联合梳理打造了系统大模型学习脉络，这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码免费领取🆓**⬇️⬇️⬇️

在这里插入图片描述

【大模型全套视频教程】

教程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。

从基础的 prompt 工程入手，逐步深入到 Agents，其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。

同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！

在这里插入图片描述

深耕 AI 领域技术专家带你快速入门大模型

跟着行业技术专家免费学习的机会非常难得，相信跟着学习下来能够对大模型有更加深刻的认知和理解，也能真正利用起大模型，从而“弯道超车”，实现职业跃迁！

在这里插入图片描述

【精选AI大模型权威PDF书籍/教程】

精心筛选的经典与前沿并重的电子书和教程合集，包含《深度学习》等一百多本书籍和讲义精要等材料。绝对是深入理解理论、夯实基础的不二之选。

在这里插入图片描述

【AI 大模型面试题 】

除了 AI 入门课程，我还给大家准备了非常全面的**「AI 大模型面试题」，**包括字节、腾讯等一线大厂的 AI 岗面经分享、LLMs、Transformer、RAG 面试真题等，帮你在面试大模型工作中更快一步。

【大厂 AI 岗位面经分享（92份）】

图片

【AI 大模型面试真题（102 道）】

图片

【LLMs 面试真题（97 道）】

图片

【640套 AI 大模型行业研究报告】

在这里插入图片描述

【AI大模型完整版学习路线图（2025版）】

明确学习方向，2025年 AI 要学什么，这一张图就够了！

img

👇👇点击下方卡片链接免费领取全部内容👇👇

在这里插入图片描述

抓住AI浪潮，重塑职业未来！

科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整，缩减部分传统岗位，同时AI相关技术岗位（尤其是大模型方向）需求激增，已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。

行业趋势洞察：

  • 转型加速： 传统IT岗位面临转型压力，拥抱AI技术成为关键。
  • 人才争夺战： 拥有3-5年经验、扎实AI技术功底和真实项目经验的工程师，在头部大厂及明星AI企业中的薪资竞争力显著提升（部分核心岗位可达较高水平）。
  • 门槛提高： “具备AI项目实操经验”正迅速成为简历筛选的重要标准，预计未来1-2年将成为普遍门槛。

与其观望，不如行动！

面对变革，主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验，是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。

在这里插入图片描述

01 为什么分享这份学习资料？

当前，我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足，行业亟需更多有志于此的专业力量加入。

因此，我们决定将这份精心整理的AI大模型学习资料，无偿分享给每一位真心渴望进入这个领域、愿意投入学习的伙伴！

我们希望能为你的学习之路提供一份助力。如果在学习过程中遇到技术问题，也欢迎交流探讨，我们乐于分享所知。

*02 这份资料的价值在哪里？*

专业背书，系统构建：

  • 本资料由我与MoPaaS魔泊云的鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在人工智能领域造诣深厚：

    • 在IEEE Transactions等顶级学术期刊及国际会议发表论文超过50篇。
    • 拥有多项中美发明专利。
    • 荣获吴文俊人工智能科学技术奖（中国人工智能领域重要奖项）。

  • 目前，我有幸与鲁博士共同进行人工智能相关研究。

在这里插入图片描述

内容实用，循序渐进：

  • 资料体系化覆盖了从基础概念入门到核心技术进阶的知识点。

  • 包含丰富的视频教程与实战项目案例，强调动手实践能力。

  • 无论你是初探AI领域的新手，还是已有一定技术基础希望深入大模型的学习者，这份资料都能为你提供系统性的学习路径和宝贵的实践参考，助力你提升技术能力，向大模型相关岗位转型发展。

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

抓住机遇，开启你的AI学习之旅！

在这里插入图片描述

# github # 大数据 # 人工智能 # 深度学习 # 机器学习 # 开发语言
Logo
2048 AI社区

有“AI”的1024 = 2048，欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐

cover

技术干货丨AI 大模型微调到底是什么？一篇通俗文帮你弄明白

avatar 2048 AI社区
cover

【收藏学习】AI大模型深度解析：从头脑风暴到强化学习技术指南

avatar 2048 AI社区
cover

精选8款AI学术写作工具智能算法驱动的文本优化方案，精准提升语义连贯性与学术原创度。

avatar 2048 AI社区