模型上下文协议（Model Context Protocol）的概念、价值和工作原理

MCP (Model Context Protocol) 介绍

1. MCP是什么

Model Context Protocol (MCP，模型上下文协议) 是由Anthropic公司开发并开源的一种标准化协议，旨在实现大型语言模型 (LLM) 应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。简单来说，MCP就像是AI领域的"USB-C接口"，提供了一种统一的方式让AI模型与各种外部工具和数据源进行连接。

MCP创建的主要目的是解决当前AI模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，为AI与外部系统建立安全双向链接提供了统一标准。

以前大家用 lightning / usb / micro usb 各种各样的接口，规范各不相同，AI 用起来非常麻烦它解决的最大痛点就是 Agent 开发中调用外部工具门槛过高的问题

本质上就是统一了规范的 function calling

2. MCP的核心价值

2.1 统一标准

MCP提供了一个标准化的接口，让不同的AI模型能够以一致的方式连接各种外部工具和数据源，这大大降低了集成的复杂性。不管是连接本地数据库、远程API还是特定工具，都使用相同的协议结构。

2.2 安全可控

MCP解决了传统AI数据交互中的两个极端问题：

数据上传问题：传统方法需要将数据上传到AI服务提供商的服务器，存在安全隐患
本地权限问题：让AI获得完全的本地系统访问权限（如Open Interpreter）存在风险

MCP提供了一种中间解决方案，让AI只能通过定义良好的接口访问特定资源，确保了数据安全和访问控制。

2.3 灵活扩展

MCP支持同时连接多个不同的服务和资源，且能够动态发现和使用可用的工具，无需提前硬编码每个接口。用户可以根据需要添加或移除MCP服务器，以扩展或限制AI的能力。

2.4 实时双向通信

MCP支持实时的双向通信，AI模型不仅能查询数据，还能主动触发操作，如发送邮件、重新安排会议等。这种双向交互大大提升了AI助手的实用性。

3. MCP与传统API的区别

功能	MCP	传统API
整合难度	一次标准化整合，支持多种服务	每个API需要单独整合，代码量大
实时双向通信	✅ 支持长连接和实时更新	❌ 通常是单向请求-响应模式
动态发现工具	✅ 自动识别并使用可用工具	❌ 需要预先配置和硬编码
扩展性	即插即用，轻松添加新功能	需要重新开发和部署
安全性与控制	统一的安全标准和权限控制	每个API有不同的安全措施
上下文维护	✅ 支持跨会话的上下文记忆	❌ 通常是无状态的

4. MCP的核心架构

MCP采用客户端-服务器架构，包含以下主要组件：

[MCP架构示意图：一个客户端-服务器架构图，展示了MCP主机、MCP客户端、MCP服务器以及资源之间的关系和数据流]

MCP架构示意图

4.1 MCP主机 (MCP Host)

希望通过MCP访问资源的程序，例如Claude桌面应用、集成开发环境(IDE)或其他AI工具。MCP主机负责管理MCP客户端和服务器之间的通信。在某些实现中（如Claude桌面应用），主机同时包含客户端功能。

4.2 MCP客户端 (MCP Client)

与服务器保持1:1连接的协议客户端，负责向服务器发送请求并接收响应。客户端通常嵌入在主机应用程序中。

4.3 MCP服务器 (MCP Server)

轻量级程序，通过标准化的模型上下文协议公开特定功能。每个MCP服务器专注于提供特定类型的功能或资源访问，如文件系统访问、数据库操作、API集成等。

4.4 资源 (Resources)

MCP服务器可以访问的数据源，分为两类：

本地资源：计算机上的资源，如文件、数据库、本地服务等
远程资源：互联网上可用的资源，如云服务、公共API等

5. MCP的工作原理

5.1 协议层与传输层

MCP协议分为两个主要层次：

协议层(Protocol layer)：
- 负责消息的封装、请求/响应的关联以及高层通信模式
- 定义了标准的消息格式和交互流程
- 处理初始化、错误处理和会话管理
传输层(Transport layer)：
- 负责客户端和服务器之间的实际通信
- 支持多种传输机制：
  - Stdio传输：使用标准输入/输出进行通信，适合本地进程间通信
  - 基于HTTP和SSE的传输：使用Server-Sent Events(SSE)进行服务器到客户端的消息传递，HTTP POST进行客户端到服务器的消息传递

所有传输机制都采用JSON-RPC 2.0协议进行消息交换。

5.2. 核心功能组件

MCP提供了四种核心功能组件：

Resources(资源)：
- 提供上下文和数据给AI模型
- 可以是静态资源或动态生成的内容
- 支持资源的创建、读取、更新和删除
Prompts(提示)：
- 为用户提供模板化的消息和工作流
- 帮助标准化与特定任务相关的提示
- 支持参数化提示模板
Tools(工具)：
- AI模型可以执行的功能和操作
- 定义明确的输入参数和返回值
- 支持复杂的业务逻辑和工作流
Sampling(采样)：
- 服务器发起的智能行为和递归LLM交互
- 允许服务器向客户端发起采样/创建消息请求
- 使服务器能够主动与AI模型交互

5.3 通信流程

当用户通过MCP与Claude桌面应用交互时，一个典型的工作流程如下：

初始化连接：
- Claude桌面应用在启动时连接到配置好的MCP服务器
- 客户端发送initialize请求，包含协议版本和能力信息
- 服务器响应其协议版本和能力信息
- 客户端发送initialized通知以确认
协议握手：
- 确定哪个MCP服务器可以提供帮助
- 通过协议协商服务器的功能和权限
- 从MCP服务器请求数据或操作
消息交换：
- 支持请求-响应模式：客户端或服务器发送请求，另一方响应
- 支持通知模式：任一方发送单向消息
- Claude通过MCP服务器与资源交互，所有操作都在服务器允许的范围内
终止连接：
- 可通过close()方法正常关闭
- 可通过传输层断开连接
- 可因错误条件导致中断