Hello folks，我是 Luga，今天我們來聊一下人工智能應用場景 - 構建高效、靈活的計算架構的模型上下文協(xié)議（MCP）。

隨著人工智能邁向更復雜的應用場景，單一模型的局限性逐漸顯現，而多模型協(xié)同與上下文感知的需求日益迫切。從對話系統(tǒng)需要理解用戶的歷史語境，到跨模態(tài)任務要求無縫整合文本、圖像等多源數據，AI 的發(fā)展正呼喚一種全新的協(xié)作范式。

模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol, MCP）正是在這一背景下嶄露頭角。作為一種專為模型間上下文傳遞設計的標準化協(xié)議，MCP 不僅提升了系統(tǒng)的連貫性和智能化水平，還為開發(fā)者提供了一個靈活、高效的工具來應對日益增長的計算挑戰(zhàn)。

本文將帶領大家走進 MCP 的誕生背景，揭示其技術價值，并探索它如何為 AI 的下一波浪潮注入新的活力。讓我們一起追溯這一協(xié)議的起源，窺見未來的可能性。

一、模型上下文協(xié)議（MCP）歷史發(fā)展背景解析

在 21 世紀初，隨著深度學習技術的興起，大型語言模型（LLM）逐漸成為 AI 研究與應用的核心。然而，早期的模型（如早期的 GPT 系列）主要依賴靜態(tài)訓練數據，其能力受限于訓練時的知識邊界，無法直接獲取實時數據或與外部系統(tǒng)交互。這種“孤島式”特性在實際應用中暴露出一系列問題：模型無法理解用戶的歷史上下文、無法調用外部工具執(zhí)行任務、也無法動態(tài)更新知識庫。

隨著 AI 應用場景的復雜化，例如多輪對話系統(tǒng)、代碼生成工具和企業(yè)級數據分析，開發(fā)者開始嘗試通過定制化的 API 或插件將模型與外部數據源連接。然而，這種方法帶來了顯著的集成挑戰(zhàn)。每個數據源（如 Google Drive、Slack 或內部數據庫）都需要獨立的接口開發(fā)，導致重復勞動和維護成本激增。這種“點對點”集成的 NxM 問題（N 個模型對接 M 個數據源）使得系統(tǒng)擴展性受限，開發(fā)效率低下，同時也增加了安全性和一致性管理的難度。

而進入 2020 年代，AI 的發(fā)展進入了一個新階段，業(yè)界開始關注如何讓模型從“被動回答”轉向“主動執(zhí)行”。這一轉變催生了對標準化協(xié)議的需求，類似軟件工程中的 HTTP 或語言服務器協(xié)議（LSP）。LSP 的成功為開發(fā)工具提供了一個范例：通過統(tǒng)一的協(xié)議，編輯器與編程語言支持之間的集成從 NxM 問題簡化為 M+N 問題，極大地提升了生態(tài)系統(tǒng)的協(xié)同效率。AI 領域同樣需要類似的解決方案，以打破數據孤島、簡化集成流程。

與此同時，開源社區(qū)和企業(yè)對 AI 生態(tài)的互操作性提出了更高要求。Hugging Face 等平臺推動了模型共享，而 LangChain 等框架嘗試通過工具調用（Tool Calling）增強模型能力。然而，這些方案仍未解決根本問題：缺乏一個通用的、標準化的上下文傳遞機制。行業(yè)開始意識到，若沒有統(tǒng)一的協(xié)議，AI 智能體（Agent）的潛力將難以全面釋放。

模型上下文協(xié)議（MCP）正是在這一背景下由 Anthropic 于 2024 年 11 月正式推出并開源。作為一家由前 OpenAI 研究人員創(chuàng)立的公司，Anthropic 以其在可解釋性和安全 AI 系統(tǒng)方面的專長而聞名。

MCP 的設計初衷是創(chuàng)建一個開放協(xié)議，標準化 AI 模型與外部數據源及工具的交互方式，從而解決傳統(tǒng)集成的碎片化問題。

二、如何認識“模型上下文協(xié)議（MCP）”？

其實，從本質上來講，MCP 的靈感部分來源于 USB-C 的類比：如同 USB-C 通過統(tǒng)一接口連接多種設備，MCP 旨在為 AI 應用提供一個“即插即用”的上下文管理框架。

更為準確而言，MCP 的核心思想是將模型與外部系統(tǒng)之間的通信抽象為一個客戶端-服務器架構，通過標準化的接口（如基于 JSON-RPC 的通信）實現上下文的動態(tài)傳遞和工具的靈活調用。Anthropic 在發(fā)布時提供了初步的規(guī)范和 SDK（如 Python 和 TypeScript），并開源了多個預構建的 MCP 服務器（如 Google Drive、GitHub 集成），以加速社區(qū)采納。

首先，讓我們以更“技術化”的視角深入探討一番...

模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol, MCP）的核心設計遵循客戶端-服務器架構，這一架構允許一個宿主應用程序與多個服務器建立連接，從而實現靈活的上下文傳遞與功能擴展。

通常而言，MCP 的技術框架圍繞三個關鍵組件構建：主機（Host）、客戶端（Client）和服務器（Server）。這些組件共同協(xié)作，形成了一個高效、可擴展的生態(tài)系統(tǒng)，為 AI 模型與外部資源之間的動態(tài)交互提供了堅實的基礎。在深入剖析其技術細節(jié)之前，我們先來簡要概覽這三大組件的角色與作用，以幫助讀者建立清晰的認知框架，為后續(xù)的深入探討奠定基礎。

在模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol, MCP）的架構中，主機（Host）指的是任何能夠承載 AI 交互環(huán)境的應用程序，例如 Claude Desktop、Cursor 等主流 AI 工具。這些宿主不僅為用戶提供與人工智能模型互動的平臺，還負責集成外部工具、訪問多樣化的數據資源，并運行 MCP 客戶端（MCP Client）以實現協(xié)議的核心功能。作為整個系統(tǒng)的基石，宿主通過提供一個動態(tài)、可擴展的操作環(huán)境，確保 AI 模型能夠無縫調用外部能力，從而提升其實用性和智能化水平。

而 MCP 客戶端（MCP Client）則是運行于主機內部的關鍵組件，專門負責與 MCP 服務器（MCP Server）建立高效通信。它充當了宿主與外部資源之間的橋梁，通過標準化的協(xié)議接口協(xié)調數據傳輸和指令交互，確保信息的實時性與一致性。

MCP 客戶端的設計充分體現了模塊化與輕量化的理念，使宿主應用程序能夠靈活對接多個服務器，進而支持復雜任務的執(zhí)行，例如多源數據整合或跨工具協(xié)作。

具體交互，可參考如下所示：

最后，在模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol, MCP）的體系中，MCP 服務器（MCP Server）扮演著至關重要的角色，通過暴露特定的功能接口和數據訪問能力，為整個生態(tài)系統(tǒng)注入強大的支持。

MCP 服務器不僅連接了外部資源與 AI 模型，還通過標準化的方式提供多樣化的服務，以滿足復雜應用場景的需求。具體而言，其功能可以細分為以下幾個關鍵方面：

1. 工具（Tools）

MCP 服務器能夠為大型語言模型（LLMs）提供執(zhí)行具體操作的能力。例如，通過服務器端的工具接口，LLMs 可以完成從代碼調試到文件管理的各類任務，從而將模型的語言生成能力轉化為實際的生產力。

2. 資源（Resources）

服務器負責向 LLMs 暴露來自不同數據源的內容和信息，例如企業(yè)內部數據庫、云存儲文件或實時 API 數據。這種資源的開放性賦予了模型更強的上下文感知能力，使其能夠基于最新數據生成更準確的輸出。

3. 提示（Prompts）

MCP 服務器支持創(chuàng)建可復用的提示模板和工作流，幫助開發(fā)者設計標準化的交互模式。這種功能特別適用于需要高效迭代或批量處理的任務場景，例如自動化客服或內容生成流程。

值得強調的是，理解客戶端與服務器之間的通信機制是開發(fā)自定義 MCP 客戶端-服務器系統(tǒng)的核心前提。MCP 的客戶端-服務器架構基于標準化的協(xié)議（如 JSON-RPC），通過明確定義的請求-響應模式實現高效的數據交換與功能調用。

因此，在實際的業(yè)務場景中，對于希望構建個性化 MCP 解決方案的開發(fā)者而言，深入掌握這一通信過程不僅有助于優(yōu)化系統(tǒng)性能，還能解鎖更多創(chuàng)新應用的可能性，例如實現多服務器協(xié)同或支持跨平臺集成。換言之，MCP 服務器不僅是功能的提供者，更是連接 AI 智能體與現實世界的紐帶，而客戶端-服務器的協(xié)同設計則是這一生態(tài)得以蓬勃發(fā)展的基石。

三、模型上下文協(xié)議（MCP）是如何工作的呢 ？

前面我們談到：模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol, MCP）采用客戶端-服務器的設計架構，這一架構賦予應用程序連接多個外部資源的能力，從而實現 AI 模型與數字世界的無縫交互。作為一個高效、模塊化的系統(tǒng)，MCP 的三大組件協(xié)同工作，通過標準化協(xié)議打破模型與資源之間的壁壘，為 AI 的動態(tài)擴展提供了堅實支撐。

1. 客戶端：發(fā)起請求的起點

MCP 的客戶端（MCP Client）或宿主（Host）是整個交互過程的起點，負責發(fā)起請求并連接 AI 模型與外部資源?？蛻舳说牡湫蛻脠鼍鞍ㄒ韵聨追N：

• AI 模型：如 Claude、GPT 等大型語言模型（LLMs），這些模型需要借助外部工具來增強功能，例如執(zhí)行任務或獲取實時數據。
• 應用程序：如 Claude Desktop、代碼編輯器（如 Cursor 或 VS Code）等，這些工具為用戶提供操作界面，并通過 MCP 集成 AI 能力。
• 任意連接系統(tǒng)：任何旨在將 AI 模型與外部資源（如數據庫、API 或文件系統(tǒng)）對接的系統(tǒng)，都可以充當 MCP 客戶端。

客戶端通過 MCP 協(xié)議向服務器發(fā)送請求，以訪問工具或獲取信息。這一過程類似于網頁瀏覽器向服務器請求頁面內容的機制：用戶（或 AI）提出需求，客戶端將其轉化為標準化的請求，等待服務器的響應。這種設計確保了請求的靈活性和通用性，為后續(xù)的資源調用奠定了基礎。

2. 通信層：標準協(xié)議的核心紐帶

MCP 的通信層是整個系統(tǒng)的核心所在，通過定義標準協(xié)議（The Protocol）協(xié)調客戶端與服務器之間的交互。這一協(xié)議不僅是技術實現的基石，也是 MCP 實現跨模型、跨工具兼容性的關鍵。其主要功能包括：

• 格式定義：為請求和響應制定統(tǒng)一的結構（如基于 JSON-RPC 的數據格式），確保通信雙方能夠準確解析彼此的信息。
• 兼容性保障：通過標準化接口，使不同的 AI 模型（如 Claude、LLaMA）與各種工具無縫協(xié)作，消除了異構系統(tǒng)間的障礙。
• 安全與健壯性：內置安全機制（如認證和加密）以及錯誤處理邏輯，同時規(guī)范數據格式，保障通信的穩(wěn)定性和可靠性。

這一標準協(xié)議的作用類似于互聯(lián)網中的 HTTP，它為 MCP 生態(tài)中的所有參與者提供了一套通用的“語言”，無論使用的是哪種 AI 模型或外部資源，系統(tǒng)各部分都能順暢協(xié)作。這種統(tǒng)一性不僅降低了開發(fā)復雜度，還為開發(fā)者提供了高度的可擴展性，使 MCP 能夠適應多樣化的應用場景。

3. 服務器端：資源與能力的提供者

MCP 服務器（MCP Server）是系統(tǒng)中的資源供應方，負責連接 AI 模型所需的外部能力和數據。這些輕量級程序通過標準協(xié)議暴露服務，具體功能涵蓋以下幾個方面：

• 能力暴露：通過標準化的接口提供特定功能，例如支持 LLMs 執(zhí)行復雜任務（如生成報表或調用 API）。
• 工具與數據訪問：為 AI 模型提供工具（如計算器、代碼解釋器）和數據源（如文件內容、實時天氣信息）的訪問權限。
• 數據庫對接：連接企業(yè)內部數據庫或云端存儲，提取結構化數據以供模型使用。
• 服務集成：與外部服務（如 YouTube API、股票價格接口）協(xié)作，為模型提供多樣化的信息輸入。
• 文件操作：支持文件的讀寫操作，例如從本地磁盤讀取文檔或將生成內容保存至指定位置。
• 專項任務：執(zhí)行特定領域的任務，例如圖像處理、語音轉錄等專業(yè)化功能。

MCP 服務器的工作流程清晰高效：接收來自客戶端的請求，執(zhí)行相應的操作（如查詢數據庫或調用工具），然后將結果以標準格式返回給 AI 模型。這種設計賦予了服務器極高的靈活性，開發(fā)者可以根據需求定制服務器功能，從而滿足從簡單數據檢索到復雜工作流管理的廣泛場景。