自定义集成与 MCP 协议：HTTP、Python 函数和 Agent 工具协议

三种自定义集成方式

如果你的业务系统不在 130+ 预构建列表里，PolyAI 提供三种灵活的自定义集成方式——从简单到复杂：

HTTP API 端点：最常见的方式

如果你的业务系统有 REST API，PolyAI 可以直接作为客户端去调用。在 ADK 的 Python 转场函数里：

import requests

def check_order_status(order_id: str) -> dict:
    resp = requests.get(
        f"https://your-erp.com/api/orders/{order_id}",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"}
    )
    return resp.json()

PolyAI 的 Python 执行环境允许标准库和 requests 库，但不允许 subprocess、文件系统操作或对外发起任意网络请求（只能访问你在 Connect Portal 里配置的白名单端点）。这样既保证了安全，又不影响基本的 API 调用需求。

Python 转场函数：最灵活的方式

当 HTTP API 不够用的时候（需要多个 API 串联、需要复杂条件判断、需要格式化输出给 Flow），用 Python 函数直接写逻辑。ADK 把 Python 函数在本地项目里作为独立 .py 文件管理，push 到 PolyAI 后在对话管道里执行。

一个高级的例子：在身份验证场景里，函数需要先调 CRM 查客户存在性，再调银行 API 验证卡号，再调风控 API 查有没有欺诈历史，三个 API 串联后的结果决定 Flow 走哪个分支。这用 YAML 或无代码配置做不到，必须用 Python。

MCP 协议：最开放的方式

MCP（Model Context Protocol） 是由 Anthropic 推动的一个开放协议，让 AI 模型能以标准化方式访问外部工具和数据。PolyAI 是较早原生支持 MCP 的企业平台之一。

用 MCP 做集成的好处是一次实现，多处复用：

• 你实现一个 MCP Server 暴露你的业务系统能力（查询订单、修改库存等）
• PolyAI 通过 MCP 客户端连接到这个 Server，智能体就能调用这些能力
• Claude Desktop、Cursor、VS Code Copilot 等其他 AI 工具也能通过同一个 MCP Server 访问你的系统

这避免了为每个 AI 工具单独写一套集成——用 MCP 一套代码全打通。

安全边界

无论用哪种自定义集成方式，PolyAI 都有严格的安全边界：

• 网络出口白名单：Python 函数只能访问你在 Connect Portal 里显式配置的 API 端点，不能随便联网
• 执行超时：函数执行有硬性超时，避免阻塞对话管道（通常 5-10 秒）
• 无文件系统 / 子进程：函数不能读写文件、不能启动子进程，纯粹是计算 + 网络调用
• 密钥管理：API Key、密码等敏感信息通过 PolyAI 的 Secrets Management 功能安全存储，在 Python 函数里引用时用占位符，不会暴露

这些限制保证了即使你写了一个有 bug 的 Python 函数，也不会拖垮整个对话管道或泄露敏感数据。

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