一文读懂什么是模型上下文协议（MCP）

今天，让我们一同探讨人工智能应用场景中的关键要素——用于构建高效、灵活计算架构的模型上下文协议（MCP）。

人工智能正朝着更为复杂的应用场景迈进，单一模型的局限性愈发明显，多模型协同以及上下文感知的需求变得极为迫切。在对话系统中，理解用户的历史语境是提供优质交互体验的关键；在跨模态任务里，无缝整合文本、图像等多源数据则是实现精准分析的基础。可见，AI的发展急需一种全新的协作模式。

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）在这样的背景下应运而生。它是专门为模型间上下文传递设计的标准化协议，不仅大幅提升了系统的连贯性与智能化程度，还为开发者提供了一个灵活且高效的工具，助力其应对不断增长的计算难题。

接下来，本文将引领大家深入了解MCP的诞生背景，揭示其技术价值，并探索它如何为AI的下一波发展浪潮注入全新活力。让我们一同追溯这一协议的起源，洞察未来的无限可能……

模型上下文协议（MCP）历史发展背景解析

21世纪初，深度学习技术兴起，大型语言模型（LLM）逐步成为AI研究与应用的核心。但早期模型，如早期的GPT系列，主要依靠静态训练数据，其能力被训练时的知识边界所束缚，无法直接获取实时数据，也难以与外部系统交互。这种“孤岛式”特性在实际应用中引发了诸多问题：模型无法理解用户的历史上下文，难以调用外部工具执行任务，更无法动态更新知识库。

随着AI应用场景日益复杂，例如多轮对话系统、代码生成工具以及企业级数据分析等领域，开发者尝试通过定制化API或插件将模型与外部数据源相连。然而，这种方式带来了严峻的集成挑战。每个数据源，如Google Drive、Slack或内部数据库，都需要单独开发接口，这不仅导致重复劳动，还使维护成本急剧攀升。这种“点对点”集成产生的NxM问题（N个模型对接M个数据源），严重限制了系统的扩展性，降低了开发效率，同时也增加了安全性与一致性管理的难度。

进入2020年代，AI发展进入新阶段，业界开始聚焦于如何让模型从“被动回答”转变为“主动执行”。这一转变催生了对标准化协议的强烈需求，就如同软件工程中的HTTP或语言服务器协议（LSP）。LSP的成功为开发工具提供了范例：通过统一协议，编辑器与编程语言支持之间的集成从NxM问题简化为M+N问题，极大地提升了生态系统的协同效率。AI领域同样急需类似解决方案，以打破数据孤岛，简化集成流程。

与此同时，开源社区和企业对AI生态的互操作性提出了更高要求。Hugging Face等平台推动了模型共享，LangChain等框架尝试通过工具调用（Tool Calling）增强模型能力。但这些方案仍未解决根本问题，即缺乏通用的、标准化的上下文传递机制。行业逐渐意识到，若没有统一协议，AI智能体（Agent）的潜力将难以充分释放。

模型上下文协议（MCP）正是在这样的背景下，由Anthropic于2024年11月正式推出并开源。Anthropic由前OpenAI研究人员创立，以在可解释性和安全AI系统方面的专长而闻名。

MCP的设计目标是创建一个开放协议，将AI模型与外部数据源及工具的交互方式标准化，从而解决传统集成的碎片化难题。

如何认识“模型上下文协议（MCP）”？

从本质上讲，MCP的灵感部分源于USB - C的类比。就像USB - C以统一接口连接各类设备一样，MCP旨在为AI应用打造一个“即插即用”的上下文管理框架。

更确切地说，MCP的核心思路是把模型与外部系统之间的通信抽象为客户端 - 服务器架构，借助标准化接口（例如基于JSON - RPC的通信方式）实现上下文的动态传递以及工具的灵活调用。Anthropic在发布MCP时，提供了初步规范以及SDK（如Python和TypeScript版本），还开源了多个预构建的MCP服务器（像Google Drive、GitHub集成相关的服务器），以此加快社区对MCP的接纳进程。

首先，让我们从更具专业性的“技术化”视角深入探究……

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的核心设计遵循客户端 - 服务器架构。此架构允许一个宿主应用程序与多个服务器建立连接，进而实现灵活的上下文传递和功能拓展。

一般来说，MCP的技术框架围绕主机（Host）、客户端（Client）和服务器（Server）这三个关键组件构建而成。这些组件相互协作，共同构成一个高效且可扩展的生态系统，为AI模型与外部资源之间的动态交互筑牢根基。在深入剖析其技术细节前，我们先简要概述这三大组件各自的角色与作用，以便读者搭建起清晰的认知框架，为后续深入探讨做好铺垫。

在模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）架构里，主机（Host）指的是任何能够承载AI交互环境的应用程序，比如Claude Desktop、Cursor等主流AI工具。这些宿主程序不仅为用户提供与人工智能模型交互的平台，还承担着集成外部工具、访问各类数据资源以及运行MCP客户端（MCP Client）以实现协议核心功能的重任。作为整个系统的基础，宿主通过营造一个动态且可扩展的操作环境，确保AI模型能够顺畅调用外部能力，从而提升其实际应用价值与智能化程度。

MCP客户端（MCP Client）是运行在主机内部的关键组件，专门负责与MCP服务器（MCP Server）建立高效通信。它如同宿主与外部资源之间的桥梁，借助标准化的协议接口协调数据传输和指令交互，保障信息传递的实时性与一致性。MCP客户端的设计充分展现了模块化与轻量化理念，使得宿主应用程序能够灵活对接多个服务器，进而支持诸如多源数据整合、跨工具协作等复杂任务的执行。

具体交互情况，可参考下图：

最后，在模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）体系中，MCP服务器（MCP Server）扮演着极为关键的角色，通过对外暴露特定的功能接口和数据访问能力，为整个生态系统提供有力支撑。

MCP服务器不仅连接了外部资源与AI模型，还以标准化方式提供丰富多样的服务，满足复杂应用场景的需求。具体而言，其功能可细分为以下几个关键方面：

1. 工具（Tools）：MCP服务器能够赋予大型语言模型（LLMs）执行具体操作的能力。举例来说，通过服务器端的工具接口，LLMs能够完成从代码调试到文件管理等各类任务，从而将模型的语言生成能力转化为实际生产力。
2. 资源（Resources）：服务器负责向LLMs开放来自不同数据源的内容与信息，比如企业内部数据库、云存储文件或者实时API数据。这种资源开放性让模型具备更强的上下文感知能力，使其能够依据最新数据生成更为准确的输出结果。
3. 提示（Prompts）：MCP服务器支持创建可复用的提示模板和工作流，助力开发者设计标准化的交互模式。该功能在需要高效迭代或批量处理的任务场景中尤为适用，例如自动化客服流程或内容生成流程。

需要着重指出的是，理解客户端与服务器之间的通信机制，是开发自定义MCP客户端 - 服务器系统的核心前提。MCP的客户端 - 服务器架构基于标准化协议（如JSON - RPC），通过明确界定的请求 - 响应模式实现高效的数据交换与功能调用。

因此，在实际业务场景中，对于期望构建个性化MCP解决方案的开发者而言，深入掌握这一通信过程，不仅有助于优化系统性能，还能开启更多创新应用的可能，比如实现多服务器协同作业或者支持跨平台集成。也就是说，MCP服务器不单单是功能提供者，更是连接AI智能体与现实世界的重要纽带，而客户端 - 服务器的协同设计则是这一生态系统蓬勃发展的基石。

模型上下文协议（MCP）是如何工作的呢 ？

前文提及，模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）采用客户端 - 服务器设计架构。此架构赋予应用程序连接众多外部资源的能力，促使AI模型与数字世界实现无缝交互。作为一个高效且模块化的系统，MCP的三大组件协同运作，借助标准化协议打破模型与资源间的隔阂，为AI的动态扩展提供有力支持。

1、客户端：发起请求的起始点

MCP的客户端（MCP Client）或宿主（Host）作为整个交互流程的开端，承担着发起请求以及连接AI模型与外部资源的重任。客户端常见的应用场景包含以下几类：

• AI模型：诸如Claude、GPT等大型语言模型（LLMs），这些模型常需借助外部工具来强化自身功能，比如执行任务或获取实时数据。
• 应用程序：像Claude Desktop、代码编辑器（例如Cursor或VS Code）等，此类工具为用户提供操作界面，并通过MCP集成AI能力。
• 任意连接系统：任何旨在将AI模型与外部资源（例如数据库、API或文件系统）对接的系统，均能充当MCP客户端。

客户端借助MCP协议向服务器发送请求，以此访问工具或获取信息。这一过程类似于网页浏览器向服务器请求页面内容：用户（或AI）提出需求，客户端将其转化为标准化请求，随后等待服务器响应。这种设计保证了请求的灵活性与通用性，为后续的资源调用筑牢基础。

2、通信层：标准协议的核心连接纽带

MCP的通信层堪称整个系统的核心，通过定义标准协议（The Protocol）来协调客户端与服务器之间的交互。这一协议不仅是技术实现的根基，更是MCP实现跨模型、跨工具兼容性的关键所在。其主要功能如下：

• 格式定义：为请求和响应设定统一结构（例如基于JSON - RPC的数据格式），确保通信双方能够精准解析彼此信息。
• 兼容性保障：凭借标准化接口，使不同的AI模型（如Claude、LLaMA）与各类工具实现无缝协作，消除异构系统间的阻碍。
• 安全与健壮性：内置安全机制（如认证和加密）以及错误处理逻辑，同时规范数据格式，保障通信的稳定性与可靠性。

这一标准协议的作用类似于互联网中的HTTP，它为MCP生态内的所有参与者提供一套通用“语言”。无论使用何种AI模型或外部资源，系统各部分均可顺畅协作。这种统一性不仅降低开发复杂度，还为开发者提供高度的可扩展性，让MCP能够适配多样化的应用场景。

3、服务器端：资源与能力的供给者

MCP服务器（MCP Server）是系统中的资源供应方，负责连接AI模型所需的外部能力与数据。这些轻量级程序通过标准协议对外提供服务，具体功能涵盖如下方面：

• 能力暴露：通过标准化接口提供特定功能，例如助力LLMs执行复杂任务（如生成报表或调用API）。
• 工具与数据访问：为AI模型提供工具（如计算器、代码解释器）以及数据源（如文件内容、实时天气信息）的访问权限。
• 数据库对接：连接企业内部数据库或云端存储，提取结构化数据供模型使用。
• 服务集成：与外部服务（如YouTube API、股票价格接口）协同合作，为模型提供多样化信息输入。
• 文件操作：支持文件的读写操作，例如从本地磁盘读取文档或将生成内容保存至指定位置。
• 专项任务：执行特定领域任务，例如图像处理、语音转录等专业化功能。

MCP服务器的工作流程清晰且高效：接收来自客户端的请求，执行相应操作（如查询数据库或调用工具），接着将结果以标准格式返回给AI模型。这种设计赋予服务器极强的灵活性，开发者可依据需求定制服务器功能，进而满足从简单数据检索到复杂工作流管理等广泛场景的需求。

总结

本文聚焦于模型上下文协议（MCP）这一在人工智能领域至关重要的技术。开篇点明MCP在复杂AI应用场景下，解决多模型协同与上下文感知需求的重要性。随后阐述其诞生背景，从深度学习技术兴起后早期模型的局限，到AI应用场景复杂化带来的集成挑战，再到对标准化协议的迫切需求，引出Anthropic推出并开源MCP。接着详细介绍如何认识MCP，通过与USB - C类比说明其设计理念，深入剖析其基于客户端 - 服务器架构的技术框架及三大组件（主机、客户端、服务器）的角色与功能。最后阐述MCP的工作原理，包括客户端发起请求、通信层通过标准协议协调交互、服务器端提供资源与能力等内容，全方位展现MCP在AI生态中打破模型与资源壁垒、实现高效动态扩展的关键作用 。