MSFP - 模型静态取件协议

重现互联网荣光面向AI的互联网协议面向AI的通用API规范

注意：以下内容由AI（GitHub Copilot）生成

MSFP (Model Static Fetch Protocol) 是一种以静态网络资源形式实现的 ServerFree AI 工具协议，提供了轻量级的静态版 MCP 替代方案。

简介

MSFP 协议旨在解决传统 MCP（Model Context Protocol）需要部署服务器的问题，通过静态托管平台（如 GitHub Pages、IPFS）分发 AI 工具资源，实现零服务器维护的目标。这使得简单功能的提供者无需付出维护服务器的成本，同时依靠 AI 客户端的代码审查能力和托管平台的资质认证来确保安全性。

口号

"Fetch AI Tools, Zero Servers"

核心特点

无服务器架构：完全基于静态资源，无需服务器部署和维护
轻量级实现：提供类似 MCP 的 Resources、Prompts、Tools 和 Roots 功能，但更轻量
易于发布：可发布在任何静态托管平台上（GitHub Pages、Netlify、Vercel等）
安全审查：依靠 AI 客户端自身能力进行代码安全审查
低成本分发：降低 AI 工具分发的门槛和成本

核心组件

静态资源包（Static Bundle）

Resources：预处理的文本/数据（如知识库片段）
Prompts：结构化提示词模板（JSON/YAML格式）
Tools：可执行逻辑（支持 WASM、Python 脚本等静态代码）
Roots：依赖关系的声明文件（类似 package.json）

协议标识文件 (`msfp-manifest.json`)

json

{
  "version": "0.1",
  "resources": ["data/knowledge.json"],
  "prompts": ["prompts/qa.yaml"],
  "tools": {"wasm": "search.wasm", "python": "filter.py"},
  "certification": "github_pages"
}

基本架构

MSFP工具包/
  ├── msfp-manifest.json  # 协议标识文件
  ├── resources/          # 静态资源文件
  ├── prompts/            # 提示模板
  ├── tools/              # 工具代码（JavaScript/WASM/Python等）
  └── docs/               # 文档

使用场景

简单的数据处理工具
文本分析和转换工具
轻量级知识库查询
低交互性的AI辅助工具

限制

不支持 MCP 的 Sampling 功能
只支持单向的传输层
不适合需要复杂交互的场景

与 MCP 的比较

特性	MSFP	MCP
服务器依赖	无	有
资源分发	静态托管	动态服务
部署复杂度	低	中-高
适用场景	轻量级工具	复杂交互场景
Sampling功能	不支持	支持
传输层	单向	双向

未来发展

建立中央化的工具目录
开发客户端插件生态
提升安全验证机制

工作流程

发布阶段
- 开发者将工具包上传至静态托管平台，生成公开访问的URL
发现阶段
- AI客户端通过人工输入、社区目录或搜索引擎获取工具包的URL
获取阶段
- AI客户端解析 manifest 文件，获取所需的静态资源
- 对代码进行安全性分析，确认安全后在沙盒环境中执行
执行阶段
- AI客户端执行或解释工具代码，整合执行结果

快速开始

创建你的工具包结构
编写 msfp-manifest.json 文件
将工具包部署到静态托管平台
将URL分享给支持MSFP协议的AI客户端

贡献指南

我们欢迎社区贡献，包括：

协议规范改进
工具包示例
客户端SDK开发
文档完善与翻译

许可证

待定

MSFP - 模型静态取件协议 ​

简介 ​

口号 ​

核心特点 ​

核心组件 ​

静态资源包（Static Bundle） ​

协议标识文件 (msfp-manifest.json) ​

基本架构 ​

使用场景 ​

限制 ​

与 MCP 的比较 ​

未来发展 ​

工作流程 ​

快速开始 ​

贡献指南 ​

许可证 ​