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Contesti Root MCP

I contesti root sono un concetto fondamentale nel Model Context Protocol che forniscono un livello persistente per mantenere la cronologia delle conversazioni e lo stato condiviso attraverso molteplici richieste e sessioni.

Introduzione

In questa lezione esploreremo come creare, gestire e utilizzare i contesti root in MCP.

Obiettivi di Apprendimento

Al termine di questa lezione, sarai in grado di:

  • Comprendere lo scopo e la struttura dei contesti root
  • Creare e gestire i contesti root utilizzando le librerie client MCP
  • Implementare i contesti root in applicazioni .NET, Java, JavaScript e Python
  • Utilizzare i contesti root per conversazioni multi-turno e gestione dello stato
  • Applicare le migliori pratiche per la gestione dei contesti root

Comprendere i Contesti Root

I contesti root fungono da contenitori che conservano la cronologia e lo stato per una serie di interazioni correlate. Consentono:

  • Persistenza della Conversazione: Mantenere conversazioni multi-turno coerenti
  • Gestione della Memoria: Conservare e recuperare informazioni tra le interazioni
  • Gestione dello Stato: Monitorare i progressi in flussi di lavoro complessi
  • Condivisione del Contesto: Permettere a più client di accedere allo stesso stato della conversazione

In MCP, i contesti root presentano queste caratteristiche chiave:

  • Ogni contesto root ha un identificatore univoco.
  • Possono contenere la cronologia della conversazione, preferenze utente e altri metadati.
  • Possono essere creati, accessi e archiviati secondo necessità.
  • Supportano un controllo degli accessi e permessi dettagliati.

Ciclo di Vita del Contesto Root

flowchart TD
    A[Create Root Context] --> B[Initialize with Metadata]
    B --> C[Send Requests with Context ID]
    C --> D[Update Context with Results]
    D --> C
    D --> E[Archive Context When Complete]
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Lavorare con i Contesti Root

Ecco un esempio di come creare e gestire i contesti root.

Implementazione in C#

// .NET Example: Root Context Management
using Microsoft.Mcp.Client;
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Collections.Generic;

public class RootContextExample
{
    private readonly IMcpClient _client;
    private readonly IRootContextManager _contextManager;
    
    public RootContextExample(IMcpClient client, IRootContextManager contextManager)
    {
        _client = client;
        _contextManager = contextManager;
    }
    
    public async Task DemonstrateRootContextAsync()
    {
        // 1. Create a new root context
        var contextResult = await _contextManager.CreateRootContextAsync(new RootContextCreateOptions
        {
            Name = "Customer Support Session",
            Metadata = new Dictionary<string, string>
            {
                ["CustomerName"] = "Acme Corporation",
                ["PriorityLevel"] = "High",
                ["Domain"] = "Cloud Services"
            }
        });
        
        string contextId = contextResult.ContextId;
        Console.WriteLine($"Created root context with ID: {contextId}");
        
        // 2. First interaction using the context
        var response1 = await _client.SendPromptAsync(
            "I'm having issues scaling my web service deployment in the cloud.", 
            new SendPromptOptions { RootContextId = contextId }
        );
        
        Console.WriteLine($"First response: {response1.GeneratedText}");
        
        // Second interaction - the model will have access to the previous conversation
        var response2 = await _client.SendPromptAsync(
            "Yes, we're using containerized deployments with Kubernetes.", 
            new SendPromptOptions { RootContextId = contextId }
        );
        
        Console.WriteLine($"Second response: {response2.GeneratedText}");
        
        // 3. Add metadata to the context based on conversation
        await _contextManager.UpdateContextMetadataAsync(contextId, new Dictionary<string, string>
        {
            ["TechnicalEnvironment"] = "Kubernetes",
            ["IssueType"] = "Scaling"
        });
        
        // 4. Get context information
        var contextInfo = await _contextManager.GetRootContextInfoAsync(contextId);
        
        Console.WriteLine("Context Information:");
        Console.WriteLine($"- Name: {contextInfo.Name}");
        Console.WriteLine($"- Created: {contextInfo.CreatedAt}");
        Console.WriteLine($"- Messages: {contextInfo.MessageCount}");
        
        // 5. When the conversation is complete, archive the context
        await _contextManager.ArchiveRootContextAsync(contextId);
        Console.WriteLine($"Archived context {contextId}");
    }
}

Nel codice precedente abbiamo:

  1. Creato un contesto root per una sessione di supporto clienti.
  2. Inviato più messaggi all’interno di quel contesto, permettendo al modello di mantenere lo stato.
  3. Aggiornato il contesto con metadati rilevanti basati sulla conversazione.
  4. Recuperato informazioni dal contesto per comprendere la cronologia della conversazione.
  5. Archiviato il contesto al termine della conversazione.

Esempio: Implementazione del Contesto Root per analisi finanziaria

In questo esempio creeremo un contesto root per una sessione di analisi finanziaria, dimostrando come mantenere lo stato attraverso più interazioni.

Implementazione in Java

// Java Example: Root Context Implementation
package com.example.mcp.contexts;

import com.mcp.client.McpClient;
import com.mcp.client.ContextManager;
import com.mcp.models.RootContext;
import com.mcp.models.McpResponse;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;

public class RootContextsDemo {
    private final McpClient client;
    private final ContextManager contextManager;
    
    public RootContextsDemo(String serverUrl) {
        this.client = new McpClient.Builder()
            .setServerUrl(serverUrl)
            .build();
            
        this.contextManager = new ContextManager(client);
    }
    
    public void demonstrateRootContext() throws Exception {
        // Create context metadata
        Map<String, String> metadata = new HashMap<>();
        metadata.put("projectName", "Financial Analysis");
        metadata.put("userRole", "Financial Analyst");
        metadata.put("dataSource", "Q1 2025 Financial Reports");
        
        // 1. Create a new root context
        RootContext context = contextManager.createRootContext("Financial Analysis Session", metadata);
        String contextId = context.getId();
        
        System.out.println("Created context: " + contextId);
        
        // 2. First interaction
        McpResponse response1 = client.sendPrompt(
            "Analyze the trends in Q1 financial data for our technology division",
            contextId
        );
        
        System.out.println("First response: " + response1.getGeneratedText());
        
        // 3. Update context with important information gained from response
        contextManager.addContextMetadata(contextId, 
            Map.of("identifiedTrend", "Increasing cloud infrastructure costs"));
        
        // Second interaction - using the same context
        McpResponse response2 = client.sendPrompt(
            "What's driving the increase in cloud infrastructure costs?",
            contextId
        );
        
        System.out.println("Second response: " + response2.getGeneratedText());
        
        // 4. Generate a summary of the analysis session
        McpResponse summaryResponse = client.sendPrompt(
            "Summarize our analysis of the technology division financials in 3-5 key points",
            contextId
        );
        
        // Store the summary in context metadata
        contextManager.addContextMetadata(contextId, 
            Map.of("analysisSummary", summaryResponse.getGeneratedText()));
            
        // Get updated context information
        RootContext updatedContext = contextManager.getRootContext(contextId);
        
        System.out.println("Context Information:");
        System.out.println("- Created: " + updatedContext.getCreatedAt());
        System.out.println("- Last Updated: " + updatedContext.getLastUpdatedAt());
        System.out.println("- Analysis Summary: " + 
            updatedContext.getMetadata().get("analysisSummary"));
            
        // 5. Archive context when done
        contextManager.archiveContext(contextId);
        System.out.println("Context archived");
    }
}

Nel codice precedente abbiamo:

  1. Creato un contesto root per una sessione di analisi finanziaria.
  2. Inviato più messaggi all’interno di quel contesto, permettendo al modello di mantenere lo stato.
  3. Aggiornato il contesto con metadati rilevanti basati sulla conversazione.
  4. Generato un riepilogo della sessione di analisi e memorizzato nei metadati del contesto.
  5. Archiviato il contesto al termine della conversazione.

Esempio: Gestione del Contesto Root

Gestire efficacemente i contesti root è fondamentale per mantenere la cronologia e lo stato della conversazione. Di seguito un esempio di come implementare la gestione dei contesti root.

Implementazione in JavaScript

// JavaScript Example: Managing MCP Root Contexts
const { McpClient, RootContextManager } = require('@mcp/client');

class ContextSession {
  constructor(serverUrl, apiKey = null) {
    // Initialize the MCP client
    this.client = new McpClient({
      serverUrl,
      apiKey
    });
    
    // Initialize context manager
    this.contextManager = new RootContextManager(this.client);
  }
  
  /**
   * Create a new conversation context
   * @param {string} sessionName - Name of the conversation session
   * @param {Object} metadata - Additional metadata for the context
   * @returns {Promise<string>} - Context ID
   */
  async createConversationContext(sessionName, metadata = {}) {
    try {
      const contextResult = await this.contextManager.createRootContext({
        name: sessionName,
        metadata: {
          ...metadata,
          createdAt: new Date().toISOString(),
          status: 'active'
        }
      });
      
      console.log(`Created root context '${sessionName}' with ID: ${contextResult.id}`);
      return contextResult.id;
    } catch (error) {
      console.error('Error creating root context:', error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Send a message in an existing context
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @param {string} message - The user's message
   * @param {Object} options - Additional options
   * @returns {Promise<Object>} - Response data
   */
  async sendMessage(contextId, message, options = {}) {
    try {
      // Send the message using the specified context
      const response = await this.client.sendPrompt(message, {
        rootContextId: contextId,
        temperature: options.temperature || 0.7,
        allowedTools: options.allowedTools || []
      });
      
      // Optionally store important insights from the conversation
      if (options.storeInsights) {
        await this.storeConversationInsights(contextId, message, response.generatedText);
      }
      
      return {
        message: response.generatedText,
        toolCalls: response.toolCalls || [],
        contextId
      };
    } catch (error) {
      console.error(`Error sending message in context ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Store important insights from a conversation
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @param {string} userMessage - User's message
   * @param {string} aiResponse - AI's response
   */
  async storeConversationInsights(contextId, userMessage, aiResponse) {
    try {
      // Extract potential insights (in a real app, this would be more sophisticated)
      const combinedText = userMessage + "\n" + aiResponse;
      
      // Simple heuristic to identify potential insights
      const insightWords = ["important", "key point", "remember", "significant", "crucial"];
      
      const potentialInsights = combinedText
        .split(".")
        .filter(sentence => 
          insightWords.some(word => sentence.toLowerCase().includes(word))
        )
        .map(sentence => sentence.trim())
        .filter(sentence => sentence.length > 10);
      
      // Store insights in context metadata
      if (potentialInsights.length > 0) {
        const insights = {};
        potentialInsights.forEach((insight, index) => {
          insights[`insight_${Date.now()}_${index}`] = insight;
        });
        
        await this.contextManager.updateContextMetadata(contextId, insights);
        console.log(`Stored ${potentialInsights.length} insights in context ${contextId}`);
      }
    } catch (error) {
      console.warn('Error storing conversation insights:', error);
      // Non-critical error, so just log warning
    }
  }
  
  /**
   * Get summary information about a context
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @returns {Promise<Object>} - Context information
   */
  async getContextInfo(contextId) {
    try {
      const contextInfo = await this.contextManager.getContextInfo(contextId);
      
      return {
        id: contextInfo.id,
        name: contextInfo.name,
        created: new Date(contextInfo.createdAt).toLocaleString(),
        lastUpdated: new Date(contextInfo.lastUpdatedAt).toLocaleString(),
        messageCount: contextInfo.messageCount,
        metadata: contextInfo.metadata,
        status: contextInfo.status
      };
    } catch (error) {
      console.error(`Error getting context info for ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Generate a summary of the conversation in a context
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @returns {Promise<string>} - Generated summary
   */
  async generateContextSummary(contextId) {
    try {
      // Ask the model to generate a summary of the conversation so far
      const response = await this.client.sendPrompt(
        "Please summarize our conversation so far in 3-4 sentences, highlighting the main points discussed.",
        { rootContextId: contextId, temperature: 0.3 }
      );
      
      // Store the summary in context metadata
      await this.contextManager.updateContextMetadata(contextId, {
        conversationSummary: response.generatedText,
        summarizedAt: new Date().toISOString()
      });
      
      return response.generatedText;
    } catch (error) {
      console.error(`Error generating context summary for ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
  
  /**
   * Archive a context when it's no longer needed
   * @param {string} contextId - The root context ID
   * @returns {Promise<Object>} - Result of the archive operation
   */
  async archiveContext(contextId) {
    try {
      // Generate a final summary before archiving
      const summary = await this.generateContextSummary(contextId);
      
      // Archive the context
      await this.contextManager.archiveContext(contextId);
      
      return {
        status: "archived",
        contextId,
        summary
      };
    } catch (error) {
      console.error(`Error archiving context ${contextId}:`, error);
      throw error;
    }
  }
}

// Example usage
async function demonstrateContextSession() {
  const session = new ContextSession('https://mcp-server-example.com');
  
  try {
    // 1. Create a new context for a product support conversation
    const contextId = await session.createConversationContext(
      'Product Support - Database Performance',
      {
        customer: 'Globex Corporation',
        product: 'Enterprise Database',
        severity: 'Medium',
        supportAgent: 'AI Assistant'
      }
    );
    
    // 2. First message in the conversation
    const response1 = await session.sendMessage(
      contextId,
      "I'm experiencing slow query performance on our database cluster after the latest update.",
      { storeInsights: true }
    );
    console.log('Response 1:', response1.message);
    
    // Follow-up message in the same context
    const response2 = await session.sendMessage(
      contextId,
      "Yes, we've already checked the indexes and they seem to be properly configured.",
      { storeInsights: true }
    );
    console.log('Response 2:', response2.message);
    
    // 3. Get information about the context
    const contextInfo = await session.getContextInfo(contextId);
    console.log('Context Information:', contextInfo);
    
    // 4. Generate and display conversation summary
    const summary = await session.generateContextSummary(contextId);
    console.log('Conversation Summary:', summary);
    
    // 5. Archive the context when done
    const archiveResult = await session.archiveContext(contextId);
    console.log('Archive Result:', archiveResult);
    
    // 6. Handle any errors gracefully
  } catch (error) {
    console.error('Error in context session demonstration:', error);
  }
}

demonstrateContextSession();

Nel codice precedente abbiamo:

  1. Creato un contesto root per una conversazione di supporto prodotto con la funzione createConversationContext. In questo caso, il contesto riguarda problemi di prestazioni del database.

  2. Inviato più messaggi all’interno di quel contesto, permettendo al modello di mantenere lo stato con la funzione sendMessage. I messaggi inviati riguardano prestazioni lente delle query e configurazione degli indici.

  3. Aggiornato il contesto con metadati rilevanti basati sulla conversazione.

  4. Generato un riepilogo della conversazione e memorizzato nei metadati del contesto con la funzione generateContextSummary.

  5. Archiviato il contesto al termine della conversazione con la funzione archiveContext.

  6. Gestito gli errori in modo elegante per garantire robustezza.

Contesto Root per Assistenza Multi-Turno

In questo esempio creeremo un contesto root per una sessione di assistenza multi-turno, dimostrando come mantenere lo stato attraverso più interazioni.

Implementazione in Python

# Python Example: Root Context for Multi-Turn Assistance
import asyncio
from datetime import datetime
from mcp_client import McpClient, RootContextManager

class AssistantSession:
    def __init__(self, server_url, api_key=None):
        self.client = McpClient(server_url=server_url, api_key=api_key)
        self.context_manager = RootContextManager(self.client)
    
    async def create_session(self, name, user_info=None):
        """Create a new root context for an assistant session"""
        metadata = {
            "session_type": "assistant",
            "created_at": datetime.now().isoformat(),
        }
        
        # Add user information if provided
        if user_info:
            metadata.update({f"user_{k}": v for k, v in user_info.items()})
            
        # Create the root context
        context = await self.context_manager.create_root_context(name, metadata)
        return context.id
    
    async def send_message(self, context_id, message, tools=None):
        """Send a message within a root context"""
        # Create options with context ID
        options = {
            "root_context_id": context_id
        }
        
        # Add tools if specified
        if tools:
            options["allowed_tools"] = tools
        
        # Send the prompt within the context
        response = await self.client.send_prompt(message, options)
        
        # Update context metadata with conversation progress
        await self.context_manager.update_context_metadata(
            context_id,
            {
                f"message_{datetime.now().timestamp()}": message[:50] + "...",
                "last_interaction": datetime.now().isoformat()
            }
        )
        
        return response
    
    async def get_conversation_history(self, context_id):
        """Retrieve conversation history from a context"""
        context_info = await self.context_manager.get_context_info(context_id)
        messages = await self.client.get_context_messages(context_id)
        
        return {
            "context_info": context_info,
            "messages": messages
        }
    
    async def end_session(self, context_id):
        """End an assistant session by archiving the context"""
        # Generate a summary prompt first
        summary_response = await self.client.send_prompt(
            "Please summarize our conversation and any key points or decisions made.",
            {"root_context_id": context_id}
        )
        
        # Store summary in metadata
        await self.context_manager.update_context_metadata(
            context_id,
            {
                "summary": summary_response.generated_text,
                "ended_at": datetime.now().isoformat(),
                "status": "completed"
            }
        )
        
        # Archive the context
        await self.context_manager.archive_context(context_id)
        
        return {
            "status": "completed",
            "summary": summary_response.generated_text
        }

# Example usage
async def demo_assistant_session():
    assistant = AssistantSession("https://mcp-server-example.com")
    
    # 1. Create session
    context_id = await assistant.create_session(
        "Technical Support Session",
        {"name": "Alex", "technical_level": "advanced", "product": "Cloud Services"}
    )
    print(f"Created session with context ID: {context_id}")
    
    # 2. First interaction
    response1 = await assistant.send_message(
        context_id, 
        "I'm having trouble with the auto-scaling feature in your cloud platform.",
        ["documentation_search", "diagnostic_tool"]
    )
    print(f"Response 1: {response1.generated_text}")
    
    # Second interaction in the same context
    response2 = await assistant.send_message(
        context_id,
        "Yes, I've already checked the configuration settings you mentioned, but it's still not working."
    )
    print(f"Response 2: {response2.generated_text}")
    
    # 3. Get history
    history = await assistant.get_conversation_history(context_id)
    print(f"Session has {len(history['messages'])} messages")
    
    # 4. End session
    end_result = await assistant.end_session(context_id)
    print(f"Session ended with summary: {end_result['summary']}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(demo_assistant_session())

Nel codice precedente abbiamo:

  1. Creato un contesto root per una sessione di supporto tecnico con la funzione create_session. Il contesto include informazioni sull’utente come nome e livello tecnico.

  2. Inviato più messaggi all’interno di quel contesto, permettendo al modello di mantenere lo stato con la funzione send_message. I messaggi inviati riguardano problemi con la funzionalità di auto-scaling.

  3. Recuperato la cronologia della conversazione usando la funzione get_conversation_history, che fornisce informazioni sul contesto e i messaggi.

  4. Terminato la sessione archiviando il contesto e generando un riepilogo con la funzione end_session. Il riepilogo cattura i punti chiave della conversazione.

Migliori Pratiche per i Contesti Root

Ecco alcune migliori pratiche per gestire efficacemente i contesti root:

  • Creare Contesti Mirati: Crea contesti root separati per scopi o domini di conversazione differenti per mantenere chiarezza.

  • Impostare Politiche di Scadenza: Implementa politiche per archiviare o eliminare i contesti vecchi per gestire lo spazio di archiviazione e rispettare le normative sulla conservazione dei dati.

  • Memorizzare Metadati Rilevanti: Usa i metadati del contesto per conservare informazioni importanti sulla conversazione che potrebbero essere utili in seguito.

  • Usare gli ID del Contesto in Modo Coerente: Una volta creato un contesto, usa il suo ID in modo coerente per tutte le richieste correlate per mantenere la continuità.

  • Generare Riepiloghi: Quando un contesto diventa molto grande, considera di generare riepiloghi per catturare le informazioni essenziali gestendo la dimensione del contesto.

  • Implementare Controlli di Accesso: Per sistemi multi-utente, implementa controlli di accesso adeguati per garantire la privacy e la sicurezza dei contesti di conversazione.

  • Gestire le Limitazioni del Contesto: Sii consapevole delle limitazioni di dimensione del contesto e implementa strategie per gestire conversazioni molto lunghe.

  • Archiviare al Termine: Archivia i contesti quando le conversazioni sono concluse per liberare risorse preservando la cronologia della conversazione.

Cosa c’è dopo

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