拨开迷雾：LLM Agent 的 MCP 究竟是什么？【之一】

写在前面

今年以来，Agent基于 LLM 构建能够自主规划、执行任务一直是人工智能领域最激动人心的前沿方向之一。在探索和构建 LLM Agent 的过程中，你可能经常听到一个缩写——MCP。

“这个 Agent 用了 MCP 架构”、“MCP 有助于提高 Agent 的鲁棒性”…… 那么，这个被频繁提及的 MCP 到底是什么？它为什么对构建强大的 LLM Agent 如此重要？

本文将深入浅出地为你揭开 MCP 的神秘面纱，剖析其核心理念、组成部分、工作流程，并结合丰富的示例和代码片段，让你彻底搞懂 LLM Agent 中的 MCP 究竟是怎么一回事。

1. Agent 的“灵魂骨架”：为什么我们需要 MCP？

在深入 MCP 之前，我们先思考一个问题：为什么在构建 LLM Agent 时，我们需要一个像 MCP 这样的“架构”或“模式”？

直接用 LLM 的 API 写一个简单的问答机器人似乎不难，但要构建一个能完成复杂任务（比如预订机票、分析报告、自动编程）的 Agent，挑战就大得多：

• 复杂性管理：Agent 需要处理多轮交互、维护状态、调用外部工具、从错误中恢复…… 如果没有清晰的结构，代码很