深入解析MCP（模型上下文协议）：从原理到实战开发

已于 2025-04-05 22:09:02 修改
阅读量189 收藏 1
点赞数 1
文章标签： github python3.11 langchain vscode pycharm pip
于 2025-04-05 21:41:34 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chuweiyan/article/details/147014995
版权

入门MCP

1、什么是MCP

MCP：Model Context Protocol，即模型上下文协议，是由 Anthropic 开发的一个通信框架，能实时将 AI 与外部工具连接起来。

在 MCP出现之前，AI 模型面对的是支离破碎的数据、不一致的安全性，还有接连不断的整合难题，为了让 AI 能跟一个简单的工具对话需要多次调一个 API 。在标准缺失的情况下，各个团队都在独立开发自己的工具，如LangChain、LlamaIndex等，导致不同框架的Agent难以互通，不同框架的工具也难以兼容。

许多企业用MCP建立起 AI 生态系统，能实时从表格中抓取数据、更新项目管理工具、并从不断变化的数据集中生成洞见。

MCP 不光是企业在用，它代表的是更大的意义：迈向真正互联、自主的 AI 系统的一步。

现在 AI 可以作为智能代理，管理任务、分析实时数据、自动化流程——而且还能一直记得上下文。对企业来说，MCP 是效率引擎。

在这里插入图片描述

2、MCP的技术架构

2.1 MCP服务器类型</

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型推理的精度优化
大模型应用工坊
04-14 604
随着深度学习模型在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、自动驾驶等领域的广泛应用，模型推理精度成为决定系统性能的关键指标。传统推理优化方法（如模型量化、剪枝）主要聚焦计算效率，对输入数据的上下文语义利用不足，导致复杂场景下的推理误差。如何有效捕获输入数据的多维度上下文信息（语义、场景、用户意图）如何动态调整模型参数以适配不同上下文环境如何实现跨模态上下文信息的高效融合本文将从理论架构、算法实现、工程落地三个层面展开，覆盖从基础概念到实战应用的完整技术链条。背景介绍。
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
04-12 1068
在AI模型训练过程中，超参数调优一直是耗时且需要专业知识的环节。MCP模型上下文协议旨在解决这一痛点，通过建立模型训练过程中的上下文感知机制，实现智能化的自动参数调整。本文范围涵盖MCP协议的理论基础、实现细节、数学原理以及实际应用案例。文章首先介绍MCP的基本概念和背景，然后深入解析其核心算法和数学原理。接着提供一个完整的Python实现案例，讨论实际应用场景，最后展望未来发展趋势。附录部分包含常见问题解答和扩展阅读资源。MCP模型。
MCP协议在大模型交互标准化中的创新应用，从原理到开发，5分钟搞懂!
2401_85375186的博客
04-28 1407
1.1 MCP 介绍MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 起源于 2024 年 11 月 25 日 Anthropic 发布的文章：Introducing the Model Context Protocol。可以用“AI 扩展坞”来比喻 MCP 在 AI 领域的作用。就像现代扩展坞可以连接显示器、键盘、移动硬盘等多种外设，为笔记本电脑瞬间扩展功能一样，MCP Server 作为一个智能中枢平台，能够动态接入各类专业能力模块（如知识库、计算工具、领域模型等）。
3分钟看懂MCP协议：AI领域的“万能插头“革命
qq_73376107的博客
03-17 4925
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）​是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准，旨在解决AI模型与外部数据源、工具之间的通信壁垒。它像AI领域的"USB-C接口"，通过统一协议实现大型语言模型（LLM）与本地文件、数据库、API等资源的无缝连接，打破数据孤岛限制，让AI应用真正具备"连接万物"的能力。
MCP协议从原理到开发：一文读懂大模型交互的标准化革命！
youmaob的博客
04-17 1512
1.1 MCP 介绍MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 起源于 2024 年 11 月 25 日 Anthropic 发布的文章：Introducing the Model Context Protocol。可以用“AI 扩展坞”来比喻 MCP 在 AI 领域的作用。就像现代扩展坞可以连接显示器、键盘、移动硬盘等多种外设，为笔记本电脑瞬间扩展功能一样，MCP Server 作为一个智能中枢平台，能够动态接入各类专业能力模块（如知识库、计算工具、领域模型等）。
MCP （模型上下文协议）原理
在下_诸葛的博客
04-22 1120
Model Context Protocol（MCP）是Anthropic推出的开放标准，通过标准化接口连接大语言模型与外部数据及工具，解决知识更新滞后、专业不足和接口碎片化问题。基于C/S架构和JSON-RPC 2.0协议，支持实时双向通信与动态工具发现，简化开发并提升灵活性。
全面解析MCP协议：原理、应用及实现指南
windowshht的博客
04-23 1075
MCP（Message Communication Protocol）是一种基于消息传递的通信协议，专注于解决分布式系统中节点间的数据交换问题。它通过定义统一的消息格式和通信机制，确保信息传递的可靠性和一致性。使用JSON或Protobuf等结构化数据格式，统一消息结构。MCP协议作为一种强大的通信工具，适用于多种应用场景。通过本文的学习，相信您已经掌握了其基本原理和实现方法。在实际项目中，合理运用MCP协议，将大幅提升系统的通信效率和稳定性。祝愿您在实际开发中顺利应用MCP协议，创造出高效卓越的产品！
AIGC领域MCP模型上下文协议详解：从原理到实践
大模型应用工坊
04-26 691
在AIGC技术快速发展的今天，多模型协作系统(Multi-Model Collaboration Systems)已成为支撑复杂内容生成任务的主流架构。MCP(Model Context Protocol)作为这类系统中的核心通信协议，负责协调不同AI模型之间的上下文传递和状态同步。系统性地介绍MCP协议的技术原理深入分析其设计哲学和实现细节提供实际开发中的最佳实践探讨未来发展方向和技术挑战本文涵盖范围包括协议设计、通信机制、性能优化以及在实际AIGC系统中的应用案例。
MCP模型上下文协议：AIGC技术的关键突破
最新发布
AI天才研究院
05-12 692
随着生成式人工智能（AIGC）技术的快速发展，以GPT-4、MidJourney、Stable Diffusion为代表的模型在文本生成、图像创作、代码编写等领域展现出惊人能力。长上下文依赖失效：传统Transformer模型受限于注意力机制的二次复杂度，难以处理超过4K tokens的长文本（如万字文档生成）多模态语义割裂：文本、图像、语音等模态的上下文语义存在天然鸿沟，跨模态生成时易出现语义错位上下文一致性崩塌：长序列生成中存在的“幻觉”问题，本质是上下文语义连贯性维护机制的缺失。
MCP协议的工作原理
分享平时的学习心得和笔记
04-23 592
MCP协议（Model Context Protocol）是一种由Anthropic主导设计的开放性通信协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及系统之间的交互问题。它类似于AI领域的“通用接口”，通过标准化的通信规则，让AI模型能够安全、高效地访问外部资源（如数据库、API、本地文件）或执行复杂操作（如数据计算、设备控制）。其核心目标是打破传统技术集成的碎片化状态，降低AI与外部系统对接的复杂度，推动AI应用的标准化和规模化落地。
深入浅出理解MCP：从技术原理到实战落地
atbigapp的博客
03-11 9708
Anthropic 公司推出 MCP（开放标准协议）这一招确实挺聪明。他们深知自己在与 OpenAI 的消费者市场竞争中处于劣势——OpenAI 正在大刀阔斧地整合网络搜索等功能，试图打造全能型 AI 体验。而 Anthropic 则选择了一条不同的路：突出开发者定位，通过开放 MCP 协议，号召社区一起构建 MCP 服务器。这种策略不仅让 Claude 的生态系统迅速扩展，还赋予了它超越 ChatGPT 的潜力——从单纯的聊天工具，进化成一个能动手解决实际问题的智能助手。
深入MCP Remote模式：两大基础协议及工作原理，一步步教你弄懂
Python_cocola的博客
03-31 1709
是一种基于HTTP协议的单向通信技术，允许服务器主动实时向客户端推送消息，客户端只需建立一次连接即可持续接收消息。
什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？
强化学习曾小健
03-11 2930
2025 年本就被很多人视为 Agent 之年，最近又因为 Manus，Agent 的概念彻底火了，更多人开始关注背后的实现原理，其中的一个关键就是 Anthropic 去年发布的 MCP（不过 Manus 并没使用 MCP），这篇文章做了比较清晰易懂的介绍：作者Norah Sakal什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）
【拥抱AI】一文讲清楚MCP(Model Context Protocol)核心功能及应用
保持前进，即便速度慢，也不能停下脚步...
01-17 2万+
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic推出的一个开放协议，旨在统一LLM应用与外部数据源和工具之间的通信协议，为AI开发提供了标准化的上下文交互方式。MCP的主要功能包括数据集成、工具集成、模板化交互、安全性、开发者支持、预构建服务器和上下文维护。它通过客户端-服务器架构，支持多个服务连接到任何兼容的客户端，提供标准化的、通用的协议共享资源、工具和提示。MCP能访问本地和远程资源，内置安全机制，保护API密钥不被泄露，是构建互联AI系统的重要工具。
简单谈谈很火的MCP( Model Context Protocol，模型上下文协议)
m0_67547784的博客
03-28 1152
MCP(‌，旨在解决AI工具开发中接口不统一、跨模型共享困难等问题。‌。
【AI大模型】深入MCP Remote模式：两大基础协议及工作原理，一步步教你弄懂
2401_85325397的博客
04-01 1066
MCP（模型上下文协议）的集成架构是一种典型的客户端（AI应用）与服务器（MCP Server）架构。相对于本地模式中的进程间通信，跨越机器边界的远程模式则体现出更多的复杂性：传输协议、状态维持、并发处理等，都是棘手的问题，这也导致其Remote模式的标准一直还在不断完善中。
MCP协议学习笔记（1）
AI_Gump的博客
03-22 1039
2024年11月25日，Anthropic公司发布了《Introducing the Model Context Protocol》今天，我们开源了模型上下文协议（MCP），这是一个新的标准，用于将AI助手连接到数据所在系统，包括内容存储库、业务工具和开发环境。其目的是帮助前沿模型生成更好、更相关的响应。随着AI助手获得主流采用，行业在模型能力方面进行了大量投资，实现了推理和质量的快速进步。然而，即使是最先进的模型也受限于与数据的隔离——被困在信息孤岛和遗留系统中。
一文带你入门 MCP（模型上下文协议）
热门推荐
kuokay的博客
03-16 3万+
Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，它使 LLM 应用与外部数据源和工具之间的无缝集成成为可能。无论你是构建 AI 驱动的 IDE、改善 chat 交互，还是构建自定义的 AI 工作流，MCP 提供了一种标准化的方式，将 LLM 与它们所需的上下文连接起来。目前，MCP 已经积累了足够的临界规模和动能，因此它被视为 2023-2025 年“代理开放标准”之争的潜在赢家。
mcp模型上下文协议，代码示例
03-30
<think>嗯，用户想了解MCP模型的上下文协议，还希望有代码示例。首先，我需要确认MCP模型具体指什么，因为不同的领域可能有不同的缩写。比如，在计算机科学中，MCP可能指Multi-layer Communication Protocol，或者Message Context Protocol？或者是不是某个特定框架或系统里的术语？ 不过考虑到用户提到的是“上下文协议”，可能涉及到通信协议中的上下文管理，比如在分布式系统中维护会话状态或上下文信息。也有可能是指某种设计模式中的上下文处理机制。我需要先回忆一下常见的协议模型，或者是否有知名的MCP模型。 再想想，可能是Message Channel Protocol？或者是某个论文中的特定模型？如果找不到确切的信息，可能需要根据常见的上下文管理协议来推测。比如，在Web服务中，上下文可能通过HTTP头部传递，或者在RPC框架中维护调用链的上下文。 另外，用户提到“代码示例”，所以可能需要构造一个简化的示例来说明上下文如何在协议中传递。比如，客户端在请求时携带上下文信息，服务器处理时读取并传递到下一个服务。这样的例子可能用HTTP和中间件来实现。 假设MCP模型中的上下文协议是指一种维护和传递上下文信息的机制，例如在微服务架构中，通过协议头传递跟踪ID、认证令牌等信息。这种情况下，代码示例可能涉及如何设置和读取HTTP头，或者使用类似OpenTracing的标准。 需要确保解释结构清晰，分步骤说明协议的工作原理，然后给出示例代码。可能的步骤包括：上下文的创建、封装、传输、解析和处理。代码可以用Python的Flask框架展示服务器如何读取上下文，或者使用requests库展示客户端如何发送上下文。 另外，要检查是否有拼写错误，可能用户指的是MCCP（一种压缩协议）或者MCPE（游戏相关），但结合“上下文协议”，更可能是指自定义的协议模型。因此，可能需要做一个合理的假设，并明确说明这是基于常见模式的一个解释，因为MCP模型可能有不同的定义。 总结，回答的结构应该先解释上下文协议的基本概念，然后说明MCP模型中的具体实现方式，最后给出代码示例。需要确保术语使用正确，如果MCP是特定领域的术语，可能需要用户进一步澄清，但根据问题无法确认，所以基于一般知识进行回答，并适当说明假设。</think>关于MCP模型上下文协议（Message Context Protocol），目前公开资料中未找到标准定义。根据命名推测，其可能是一种面向消息传递的协议框架，核心目标是在分布式系统中实现跨组件的上下文信息传递。以下是基于常见上下文管理模式的逻辑推演说明： --- ### 核心概念 1. **上下文封装** 将请求链路中的状态信息（如事务ID、用户身份、追踪标记等）封装为独立对象。 2. **协议层透传** 通过协议头（如HTTP Header）或消息元数据传递上下文，确保跨服务边界的数据完整性。 3. **线程级绑定** 在服务内部通过ThreadLocal或协程上下文实现隐式传递，避免显式参数污染。 --- ### 典型实现逻辑（伪代码模型） ```python # 上下文对象定义 class RequestContext: def __init__(self, trace_id, user_id): self.trace_id = trace_id self.user_id = user_id # 上下文管理器（ThreadLocal存储） class ContextManager: _local = threading.local() @classmethod def set_context(cls, context): cls._local.current_context = context @classmethod def get_context(cls): return getattr(cls._local, &#39;current_context&#39;, None) # HTTP中间件示例（Flask） from flask import request, Response import json @app.before_request def inject_context(): # 从HTTP Header提取上下文 trace_id = request.headers.get(&#39;X-Trace-ID&#39;) user_id = request.headers.get(&#39;X-User-ID&#39;) # 构建并存储上下文 ctx = RequestContext(trace_id, user_id) ContextManager.set_context(ctx) # 业务代码隐式使用上下文 def business_logic(): ctx = ContextManager.get_context() print(f"Processing request {ctx.trace_id} from user {ctx.user_id}") # 客户端发送请求示例（携带上下文） import requests headers = { &#39;X-Trace-ID&#39;: &#39;uuid4_here&#39;, &#39;X-User-ID&#39;: &#39;user123&#39; } response = requests.post(&#39;http://service/api&#39;, headers=headers) ``` --- ### 关键设计点 1. **传输标准化** 使用`X-Context-*`类Header传递结构化数据（如JSON Base64编码）。 2. **生命周期管理** - 入口服务创建初始上下文 - 中间件自动透传至下游服务 - 出口服务清理上下文 3. **兼容性策略** 对非MCP协议的服务采用兼容模式（如数据库注释字段追加TraceID）。 --- ### 应用场景 - 分布式追踪（APM系统） - 跨服务事务管理 - 请求链路的权限/配额控制 注：具体实现需参考实际系统文档，以上为通用设计模式的抽象示例。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

alena_citc

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值