模型上下文协议（Model Context Protocol ，MCP）

MCP 是由 Anthropic（Claude 的创造者） 推出的开源协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的交互方式。

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什么是 Model Context Protocol (MCP)？

MCP（模型上下文协议）是一个 开源协议，旨在为 AI 模型（尤其是大型语言模型）提供一种 标准化的接口，以便与外部系统（如数据库、API、文件系统或应用程序）进行交互。它的核心目标是解决 AI 模型与外部工具连接时的复杂性和碎片化问题，使开发者能够以一致、安全且高效的方式构建 AI 驱动的应用程序。

为什么需要 MCP？

大型语言模型（如 Claude、GPT-4 或 Llama）虽然在生成文本、推理和处理自然语言方面表现出色，但它们有以下局限性：

1. 孤立性：LLM 的知识基于训练数据，无法直接访问实时数据（如你的电子邮件、公司数据库或当前天气）。
2. 自定义集成的复杂性：要让 LLM 与外部工具（如 GitHub、Slack 或 Google Drive）交互，开发者需要为每个工具和模型编写 定制代码，这不仅耗时，还容易出错。
3. M×N 集成问题：如果有 M 个 AI 模型和 N 个外部工具，传统方法需要 M×N 个集成。例如，5 个模型连接 10 个工具需要 50 个定制连接，效率低下且难以维护。

MCP 通过提供一个 统一的协议，将 M×N 问题简化为 M+N，类似于 USB 或 HTTP 如何标准化了设备连接和网络通信。它允许任何支持 MCP 的 AI 模型与任何支持 MCP 的工具交互，而无需为每种组合编写特定代码。

类比：MCP 就像一个智能插座

将 MCP 想象成一个 智能插座：不同的电器（AI 模型）可以通过同一个插座（MCP 协议）连接到各种电源（外部工具或数据源）。无论电器是电风扇还是咖啡机，插座都能以标准化的方式提供电力，而无需为每种电器定制插头。

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MCP 的技术架构

MCP 基于 客户端-服务器架构，使用 JSON-RPC 2.0 作为通信基础，辅以多种传输协议（如 stdio 和 SSE）。以下是其核心组件和详细工作原理。

1. 核心组件

• MCP 主机 (Host)：

  • 这是运行 AI 模型的应用程序或环境，例如 Claude Desktop、AI 驱动的 IDE（如 Cursor）或聊天机器人界面。
  • 主机负责接收用户输入、与 MCP 客户端通信，并将外部数据整合到 AI 模型的响应中。
  • 主机通常包含一个或多个 MCP 客户端，以连接不同的 MCP 服务器。

• MCP 客户端 (Client)：

  • 客户端是主机中的一个软件组件，负责与特定的 MCP 服务器建立 一对一连接。
  • 客户端使用 MCP 协议发送请求（如调用工具或获取数据）并接收响应。
  • 每个客户端独立运行，确保不同服务器之间的隔离性和安全性。

• MCP 服务器 (Server)：

  • 服务器是一个独立的程序，负责暴露特定工具、数据源或功能给 AI 模型。
  • 服务器可以连接到 本地数据源（如文件系统、SQLite 数据库）或 远程服务（如 GitHub API、Google Drive）。
  • 服务器通过 JSON-RPC 2.0 响应客户端请求，并执行所需操作。

• 数据源 (Data Sources)：

  • 这些是 MCP 服务器连接的外部系统，可能包括：
    • 本地资源：文件、文件夹、数据库（如 PostgreSQL）。
    • 远程服务：云端 API（如 Notion、Slack）、Web 服务或企业系统。
  • 数据源提供 AI 模型所需的上下文数据或执行操作的能力。

• MCP 协议：

  • MCP 协议基于 JSON-RPC 2.0，定义了客户端和服务器之间的通信格式。
  • 它支持三种主要交互原语：
    • 工具 (Tools)：可执行的功能，如 API 调用、数据库查询或脚本（例如“发送邮件”或“创建 Git 提交”）。
    • 资源 (Resources)：结构化数据流，如文件内容、API 响应或日志。
    • 提示 (Prompts)：可重用的指令模板，用于指导 AI 处理常见任务（例如“总结此文件”）。

2. 工作流程

以下是 MCP 的详细工作流程，展示如何从用户查询到最终响应的完整过程：

1. 连接初始化：

   • MCP 主机启动并通过 MCP 客户端连接到一个或多个 MCP 服务器。例如，Claude Desktop 可能连接到 GitHub、Google Drive 和本地文件系统的 MCP 服务器。
   • 连接通常通过 stdio（本地服务器）或 SSE（远程服务器）建立。

2. 能力发现 (Capability Discovery)：

   • 客户端向服务器发送请求，查询其支持的 工具、资源 和 提示。
   • 服务器返回一个清单，描述可用功能。例如，GitHub 服务器可能声明它支持“获取拉取请求”、“创建提交”和“评论议题”等工具。

3. 上下文增强 (Context Augmentation)：

   • 用户输入查询（例如“总结我最新的 GitHub 拉取请求”）。
   • 主机将查询分解为需要外部数据的部分，并通过客户端向相关服务器发送请求。
   • 服务器从数据源（例如 GitHub API）检索数据并返回结果。

4. 工具选择与执行 (Tool Selection and Execution)：

   • AI 模型根据查询和服务器能力选择合适的工具。
   • 客户端发送标准化请求（JSON-RPC 格式）到服务器，服务器执行操作（如获取数据或发送消息）。
   • 服务器返回结果，客户端将其传递给 AI 模型。

5. 响应生成 (Response Generation)：

   • AI 模型将外部数据整合到其上下文窗口中，生成最终响应。
   • 响应可能包括直接答案、操作结果，或进一步的交互建议。

3. 通信协议与传输方式

MCP 支持多种传输方式，以适应不同场景：

• stdio：

  • 使用标准输入/输出，适合本地服务器，易于测试和调试。
  • 例如，运行在本地的 Python 脚本可以通过 stdio 与主机通信。
  • 优点：简单、轻量；缺点：仅限本地使用。

• SSE (Server-Sent Events)：

  • 基于 HTTP 的单向事件流，适合远程服务器，支持实时通信。
  • 例如，连接到云端 GitHub MCP 服务器时使用 SSE。
  • 优点：支持远程访问；缺点：需要稳定的网络连接。

• Streamable HTTP（开发中，2025 年预期支持）：

  • 一种更灵活的 HTTP 传输方式，支持双向流式通信。
  • 优点：适用于大规模分布式系统；缺点：实现复杂。

4. JSON-RPC 2.0 的技术细节

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作为通信协议，其请求和响应遵循以下格式：

• 请求格式：

  {
       
       
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 1,
    "method": "tool.execute",