@mcp.exception_handler async def global_exception_handler(exc: Exception): """全局异常处理""" logger.error(f"Unhandled exception: {str(exc)}") return {"status": "error", "message": "Internal server error"} exception_handler发黄

<think>我们正在使用mcp框架，根据引用[1]的提示，我们需要确保正确实现异常处理机制。在mcp框架中，`@mcp.exception_handler`装饰器用于定义全局异常处理器。这个处理器应该能够捕获服务运行过程中抛出的所有未处理异常，并返回统一的错误响应。步骤：1.定义全局异常处理器：使用`@mcp.exception_handler`装饰一个异步函数，该函数接受一个异常参数。2.在异常处理器中，可以记录异常信息，并返回一个结构化的错误响应。3.确保异常处理器能够捕获所有类型的异常（或特定类型的异常，根据需求）。注意：在之前的代码中，我们已经在`__main__`之前定义了一个全局异常处理器，但为了确保正确性，我们需要确认其实现。具体实现：在代码中，我们使用以下方式定义全局异常处理器：```[email protected]_handlerasyncdefglobal_exception_handler(exc:Exception):#记录异常logger.error(f"Unhandledexception:{str(exc)}")#返回一个统一的错误响应结构return{"status":"error","message":"Internalservererror"}```这样，当任何工具函数（被`@mcp.tool`装饰的函数）中抛出异常且未被捕获时，都会被这个全局异常处理器捕获，并返回定义好的错误信息。但是，我们还需要注意：-如果某些异常需要特殊处理（如验证错误），可以在全局异常处理器中添加分支处理。-确保全局异常处理器返回的数据结构符合客户端的预期。根据用户提供的代码，在之前的修改版本中已经包含了一个全局异常处理器。现在，我们将其放置在代码中合适的位置（通常在工具函数定义之后，主程序之前）。下面我们调整代码结构，确保全局异常处理器的定义正确。修改后的代码片段（仅展示异常处理部分）：</think>在 MCP 框架中正确实现全局异常处理器需要遵循以下步骤，我将详细解释原理并提供实现方案： ### 1. 异常处理器的定义原理 MCP 框架的异常处理器使用 `@mcp.exception_handler` 装饰器定义，其核心机制基于： - **异常类型匹配**：处理器可指定捕获特定异常类型 - **响应标准化**：统一错误响应格式 - **日志集成**：自动记录异常堆栈 - **优先级系统**：支持多个处理器按顺序匹配 ### 2. 实现全局异常处理器 ```python @mcp.exception_handler async def global_exception_handler(exc: Exception): """ 全局异常处理器，捕获所有未处理的异常 返回标准化的错误响应 """ # 记录完整异常信息 logger.exception(f"全局异常捕获: {str(exc)}") # 构建标准化错误响应 return { "status": "error", "code": "INTERNAL_SERVER_ERROR", "message": "服务器内部错误", "details": str(exc), "timestamp": datetime.now().isoformat() } ``` ### 3. 特定异常处理器（可选） 可针对特定异常类型添加专用处理器： ```python @mcp.exception_handler(ValueError) async def value_error_handler(exc: ValueError): """处理参数值错误""" return { "status": "error", "code": "INVALID_PARAMETER", "message": "参数值错误", "expected_type": "str", "received_value": str(exc), "timestamp": datetime.now().isoformat() } @mcp.exception_handler(FileNotFoundError) async def file_not_found_handler(exc: FileNotFoundError): """处理文件不存在异常""" return { "status": "error", "code": "FILE_NOT_FOUND", "message": "请求的文件不存在", "file_path": str(exc.filename), "timestamp": datetime.now().isoformat() } ``` ### 4. 处理器的优先级规则 MCP 框架按以下顺序匹配异常处理器： 1. 特定异常类型的专用处理器 2. 父类异常处理器 3. 全局 `Exception` 处理器 4. 框架默认处理器（如果未自定义） ### 5. 测试异常处理器 添加测试路由验证异常处理： ```python @mcp.tool() async def test_exception(value: int): """测试异常处理的路由""" if value < 0: raise ValueError("值不能为负数") if value > 100: raise RuntimeError("测试运行时错误") return {"result": value * 2} ``` ### 6. 完整集成示例 在服务初始化后添加异常处理器： ```python # 主程序部分 if __name__ == "__main__": # ... 其他初始化代码 # 注册异常处理器 @mcp.exception_handler async def global_exception_handler(exc: Exception): logger.error(f"全局异常: {type(exc).__name__}: {str(exc)}") return { "error": { "type": type(exc).__name__, "message": "处理请求时发生错误" } } # 启动服务 mcp.settings.port = 8880 logger.info("启动MCP服务...") mcp.run(transport="sse") ``` ### 数学表达与异常处理关系 在错误率分析中，异常处理的有效性可表示为： $$ \text{处理成功率} = 1 - \frac{\text{未处理异常数}}{\text{总异常数}} $$ 当实现完善的异常处理时： $$ \lim_{t \to \infty} \text{未处理异常率} = 0 $$ ### 最佳实践建议 1. **日志规范化**：使用结构化日志记录异常上下文 2. **错误分类**：定义业务错误码体系 3. **敏感信息过滤**：避免在响应中泄露堆栈详情 4. **性能监控**：记录异常处理耗时 5. **重试机制**：对可恢复异常实现自动重试