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我们打算提出一种新的协议：MSFP（Model Static Fetch Protocol）

背景： MCP有一个很大的缺点，就是需要部署MCP服务才能使用。对于一些简单的工具，其实完全可以实现这样一种协议：将静态的资源、函数代码、WASM等发布在静态托管平台（比如 GitHub Pages），供AI客户端fetch，这样一来，此类简单功能的提供者就不需要付出维护服务器的成本。至于安全问题，AI客户端完全可以凭借AI自身的能力来进行代码安全性审查；此外也可以有静态托管平台进行内容资质认证。

相较于 MCP，MSFP 同样可以提供（轻量级的）Resources, Prompts, Tools(as code or WASM), Roots 等特性，但不提供 Sampling ，并且只支持单向的 Transports（传输层）。 （Sampling 是一个 MCP 功能，它允许 servers 通过 client 请求 LLM 补全，从而实现复杂的 agentic 行为，同时保持安全性和隐私性）

可能的口号： Fetch AI Tools, Zero Servers

请你给这个协议草拟一个纲要。

以下是 MSFP（Model Static Fetch Protocol） 的协议纲要草案，围绕其核心目标（零服务器依赖、静态化工具分发、轻量级AI集成）设计：

MSFP 协议纲要 v0.1 ​

1. 协议目标 ​

  • 零服务器维护：通过静态托管平台（如 GitHub Pages、IPFS）分发工具资源，消除服务端运维成本。
  • 轻量级集成：为AI客户端提供标准化接口，快速获取静态化工具（Prompts、代码、WASM等）。
  • 安全与透明：依赖AI客户端的代码审查能力 + 托管平台资质认证，确保资源可信。

2. 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" // 托管平台资质标识
}

3. 工作流程 ​

  1. 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（如 https://example.com/tool-1/msfp-manifest.json）。

  2. 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。

  3. 验证阶段

    • AI客户端检查托管平台资质（如GitHub认证标签）。
    • 可选：AI动态审查代码安全性（例如解析WASM的输入输出约束）。

  4. 执行阶段

    • 客户端根据manifest Fetch资源，本地化执行工具逻辑（如加载WASM模块运行）。

4. 传输层设计 ​

  • 单向Fetch：仅支持客户端从静态URL拉取资源（HTTP GET）。
  • 缓存策略：利用ETag或版本号减少重复下载。
  • 离线支持：允许客户端预下载工具包。

5. 安全机制 ​

  • 资质白名单：信任特定托管平台（如GitHub Pages、Vercel）。
  • 沙箱化执行：强制WASM/脚本在隔离环境中运行。
  • AI审查：输出风险评分（例如：“该WASM尝试访问网络接口，置信度80%”）。

6. 局限性 ​

  • 无动态交互：不支持MCP的Sampling等双向通信功能。
  • 功能范围：仅适用于无状态、确定性工具（如数据转换、模板生成）。
  • 更新延迟：静态资源需手动发布新版本。

7. 示例场景 ​

  • 工具：一个静态化的“单位转换器”（WASM + 提示词）。
  • 发布者：上传至GitHub Pages，成本为$0。
  • 用户：AI Fetch URL后直接本地调用，无需服务器交互。

8. 可能扩展 ​

  • 社区目录：维护MSFP工具的公开索引（类似NPM registry）。
  • 版本协商：客户端声明兼容的MSFP版本。

口号建议 ​

  • 主口号： "Fetch AI Tools, Zero Servers"
  • 备选： "Static Tools, Dynamic AI" 或 "AI Plugins, Host Anywhere"

后续步骤 ​

  1. 定义详细的manifest字段和资源格式规范。
  2. 开发参考实现（如VS Code插件生成MSFP工具包）。
  3. 与静态托管平台合作推动资质认证标准。

此协议适合工具开发者追求极简部署，而复杂场景仍需MCP等动态协议补充。