MCP协议的具体技术实现原理-优快云博客

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MCP（Model Context Protocol）协议是一种由Anthropic提出的开放协议，旨在标准化大语言模型（LLM）与外部工具、数据源的交互方式。其核心设计目标是实现动态发现、安全调用和灵活扩展，以下是其技术实现原理及动态发现机制的详细解析：

MCP协议基于三层架构，实现LLM与外部资源的解耦：

MCP Host：运行AI模型的宿主环境（如Claude Desktop、DeepSeek等应用）。
MCP Client：集成在Host内部的客户端，负责与MCP Server通信。
MCP Server：轻量级服务端，提供三类功能：
- Tools：可执行函数（如数据库查询、API调用）。
- Resources：只读数据源（如文件、日志）。
- Prompts：预定义的任务模板。

传输方式：
- 本地通信：通过stdio（标准输入输出）传输JSON-RPC消息，适用于本地工具调用。
- 远程通信：基于SSE（Server-Sent Events）的HTTP长连接，支持异步数据流。

消息格式：所有请求和响应均遵循JSON-RPC 2.0规范，例如：

// 工具调用请求
{
  "method": "call_tool",
  "params": {"tool_name": "sql_query", "args": {"query": "SELECT * FROM users"}}
}

工具（Tools）：
通过装饰器@mcp.tool()注册函数，LLM可直接调用。例如数据库写入工具：
```
@mcp.tool()
def write_to_db(data: dict):
    db.insert(data)  # 实际数据库操作
```
资源（Resources）：
使用@mcp.resource("uri://path")暴露只读数据，如读取本地文件：
```
@mcp.resource("file://config.json")
def read_config():
    return open("config.json").read()
```
提示（Prompts）：
预定义的对话模板，引导LLM完成特定任务（如生成SQL语句）。

动态发现是MCP的核心创新，允许AI模型实时发现并集成新工具，无需预定义代码。其实现分为两层：

代码示例：

# 客户端获取工具列表
tools = await session.list_tools()
# 输出：["sql_query", "read_file", "send_email"]

URI驱动发现：
客户端通过解析自定义URI（如mcp://api.service.com）发现远程服务：
1. 客户端访问URI对应的元数据端点（如https://api.service.com/llms.txt）。
2. 服务端返回JSON描述文件，包含功能列表、API文档和认证方式。
3. Client根据元数据自动配置工具调用权限。
应用场景：
用户粘贴一个MCP URI到聊天窗口，LLM自动识别并集成该服务（如股票API），无需手动配置。