在企业级 CRM 与 ERP 系统的智能化演进中，如何让 AI 代理安全、高效地访问和操作业务数据成为一个核心挑战。Open Mercato 作为新一代 AI 驱动的模块化 CRM/ERP 基础框架，通过集成 Model Context Protocol（MCP）实现了 AI 代理与业务系统的标准化对接。本文将从协议层面深入剖析 MCP 在 Open Mercato 中的集成机制、核心工具定义、配置参数以及企业级工作流编排的实现方式。
MCP 服务器的架构定位
Open Mercato 中的 MCP 服务器充当了 AI 代理与底层业务平台之间的桥梁层，其架构设计遵循标准的 MCP 协议规范，同时针对企业级多租户环境做了适应性扩展。从整体技术栈来看，该架构包含三个核心层次：AI 客户端或代理层负责接收自然语言请求并转化为工具调用；MCP 服务器层负责工具发现、认证授权、请求验证以及协议转换；Open Mercato 平台层则承载所有 CRM/ERP 业务逻辑和数据模型。
MCP 服务器在 Open Mercato 中的核心职责包括以下几个方面：首先，它将平台内部丰富的 API 和数据模型以标准化的工具形式暴露给 AI 代理，使后者无需了解底层系统细节即可执行操作；其次，它负责在请求转发前进行权限校验，确保 AI 代理只能访问当前用户被授权的资源和操作；最后，它处理协议转换和数据格式适配，将 MCP 协议格式的请求转换为 Open Mercato 内部 API 调用，并将响应结果以结构化方式返回给 AI 代理。
值得注意的是，MCP 协议天然支持多服务器架构，这意味着企业可以同时部署多个 MCP 服务器分别连接不同的后端系统。例如，除了连接 Open Mercato 核心平台外，还可以部署额外的 MCP 服务器对接传统 ERP 系统、HRIS 系统或计费平台，使同一个 AI 代理能够跨系统编排复杂的工作流程。
核心工具定义与功能解析
Open Mercato 为 MCP 服务器预定义了一组核心工具，覆盖了 AI 代理与企业系统交互的主要场景。这些工具的设计充分考虑了企业级应用的权限控制、多租户隔离和审计要求。
discover_schema 工具用于数据库实体模式的发现与检索。AI 代理可以通过自然语言关键词搜索 Open Mercato 中的实体定义，包括标准字段、自定义字段、字段类型以及实体间的关系映射。该工具对接 Meilisearch 全文搜索引擎，实现了结构化数据与向量化搜索的混合检索能力。在多租户环境下，模式发现功能会自动过滤仅返回当前租户可访问的实体定义。
find_api 工具提供 API 端点的自然语言搜索能力。AI 代理可以描述想要执行的操作，例如 “创建销售订单” 或 “查询客户发票”，该工具会返回匹配的 API 端点列表及其参数规范。这一功能极大地简化了 AI 代理与业务系统集成时的 API 发现过程，使开发者无需手动维护端点文档。
call_api 工具是实际执行 API 调用的核心组件。该工具在执行时会自动注入当前请求的租户上下文（tenant_id）和组织上下文（organization_id），确保所有操作都在正确的多租户作用域内执行。工具内部集成了完整的认证流程，包括 JWT token 验证和 RBAC 权限检查，只有当前用户角色被授权的操作才能成功执行。
context_whoami 工具返回当前认证上下文的信息，包括用户身份、所属租户、组织以及角色权限。这一工具对于需要根据用户身份动态调整行为的 AI 代理尤为重要，例如根据用户的职级决定审批流程的路由规则。
以下表格总结了四个核心工具的主要功能与权限要求：
| 工具名称 | 功能描述 | 权限要求 |
|---|---|---|
| discover_schema | 搜索实体模式定义 | 租户级只读 |
| find_api | 发现 API 端点 | 租户级只读 |
| call_api | 执行 API 调用 | 依赖于目标 API 的权限 |
| context_whoami | 获取当前认证上下文 | 已认证用户 |
开发模式与生产模式的配置差异
Open Mercato 为 MCP 服务器提供了两套运行模式，分别适用于不同的部署场景和安全要求。理解这两种模式的配置差异对于企业进行环境规划至关重要。
开发模式通过命令 yarn mcp:dev 启动，该模式主要面向本地开发和调试场景。在此模式下，MCP 服务器使用 API Key 进行身份验证，开发者可以直接在 Claude Code 或其他支持 MCP 的 AI 开发工具中配置密钥进行连接。开发模式简化了认证流程，提供了快速的迭代反馈周期，适合进行功能验证和原型开发。需要特别注意的是，开发模式不应暴露在公网环境中，所有访问应通过 localhost 或内部网络进行。
生产模式通过命令 yarn mcp:serve 启动，该模式使用完整的会话令牌认证机制。当用户在 Web 界面中启动 AI 助手时，系统会为该会话签发有效的 JWT 令牌，MCP 服务器通过验证令牌来确认用户身份并提取权限信息。生产模式还集成了更严格的审计日志功能，所有通过 MCP 执行的 API 调用都会被记录到审计系统中，供安全合规审查使用。
两种模式共享相同的基础工具定义和业务逻辑，但在认证实现、错误处理和日志级别等方面存在显著差异。企业在进行部署规划时，通常会在开发测试环境使用开发模式，而在预发布和生产环境切换到生产模式。
企业级工作流编排的实践路径
借助 MCP 协议的能力，AI 代理可以在 Open Mercato 平台上编排复杂的 CRM 和 ERP 工作流程。以下通过几个典型场景来说明这种编排机制的实际应用方式。
在 CRM 领域，线索到商机的转化流程是一个典型案例。当 AI 代理接收到来自邮件或表单的新线索时，它首先调用 find_api 工具搜索客户创建相关的 API，然后使用 call_api 工具在 Open Mercato 中创建对应的客户记录。接下来，代理会执行去重检查 —— 通过 discover_schema 获取客户实体定义后，根据姓名、邮箱或电话号码等字段查询是否存在重复记录。如果发现重复，系统会自动合并或标记冲突。最后，代理根据预设的路由规则将商机分配给相应的负责人，并将整个过程记录到客户活动时间线中。
在 ERP 领域，订单到现金的完整流程展示了跨模块编排能力。AI 代理可以接收自然语言形式的销售订单请求，首先通过产品目录 API 检查库存可用性，确认无误后创建销售订单并生成发票。代理还能够根据客户的信用等级和付款历史自动决定是否需要先款后货，或者触发审批工作流。当订单状态变更时，Open Mercato 会发布领域事件，MCP 服务器可以订阅这些事件并通知相关的 AI 代理进行后续处理，例如发送确认邮件或更新销售报表。
账户 360 度视图是另一个体现 MCP 价值的场景。AI 代理可以聚合来自多个模块的数据 —— 销售模块的商机和订单、客服模块的工单和 SLA 记录、财务模块的发票和付款状态 —— 为用户生成统一的客户概览。这种跨模块的数据聚合能力在传统架构中往往需要大量的定制开发，而通过 MCP 协议，AI 代理可以灵活地调用不同模块的 API 并组合结果。
生产环境部署的关键参数
将 MCP 服务器部署到生产环境时，需要关注一系列配置参数以确保系统的安全性、稳定性和可观测性。
认证与安全方面，必须配置强随机值的 JWT_SECRET，这是会话令牌签发的密钥基础。在容器化部署场景中，应通过环境变量注入而非配置文件方式传递敏感信息。如果使用外部身份提供商进行 SSO，应确保 MCP 服务器能够正确处理 OAuth 或 SAML 响应中的租户标识。
日志与监控方面，生产模式默认开启的结构化日志对于问题排查至关重要。建议集成集中式日志收集系统，例如 ELK Stack 或云厂商的日志服务，便于进行跨服务的问题追踪。MCP 服务器的请求延迟和错误率应纳入业务监控仪表盘，设置告警阈值以便及时发现异常。
可扩展性方面，MCP 服务器本身是无状态的，可以根据负载水平进行水平扩展。后面通常需要配置负载均衡器来实现请求分发。在高并发场景下，应注意 Meilisearch 搜索服务的资源规划，因为所有模式发现和 API 搜索都依赖该服务提供能力。
多租户隔离是企业部署的核心要求。Open Mercato 的多租户架构要求每个租户拥有独立的数据空间，MCP 服务器在处理请求时必须确保租户上下文不被混淆。建议在网络层面实施租户级别的访问控制，防止跨租户的数据泄露风险。
总结
MCP 协议为 Open Mercato 框架的 AI 能力扩展提供了标准化的接入方式，通过 discover_schema、find_api、call_api 和 context_whoami 四个核心工具，AI 代理能够安全地发现业务模式、定位 API 端点、执行操作并获取认证上下文。开发模式与生产模式的配置差异为企业提供了从开发测试到生产部署的完整演进路径，而基于 MCP 的工作流编排能力使得跨模块、跨系统的复杂业务场景能够以声明式方式实现。在进行生产部署时，认证安全、日志监控、可扩展性和多租户隔离是需要重点关注的配置维度。
资料来源：本文技术细节主要参考 Open Mercato 官方 GitHub 仓库及其 AI Assistant 规范文档。