建议收藏：MCP技术详解：AI大模型与外部世界的桥梁

MCP是Anthropic推出的AI大模型与外部世界交互的通用协议，采用客户端+服务器架构，通过三种通信方式工作。它扩展了AI大模型的能力边界，使AI能够连接各类数据源和工具。文章详细介绍了MCP的技术架构和七大应用场景，包括智能分析决策、知识中枢、客服机器人、BPM、API集成、自动化测试和编程助手，展示了MCP如何助力企业数字化转型和提升研发效率。

1、MCP技术架构

MCP是标准的客户端 + 服务器端架构，包括三个组成部分。

1、MCP主机（Host）

使用MCP连接各种资源的AI应用程序，包括：AI助手（Claude Desktop）、开发环境（Cursor、Cline），以及专门的AI工具等。

2、MCP客户端（Client）

其位于宿主机内部，用来与MCP服务器进行通信，发送请求并处理响应。

3、MCP服务器（Server）

为LLM提供服务，可以访问本地或远程，包括文件系统、数据库和API。

其工作流程为：

1、MCP主机上的应用程序，通过MCP客户端与一个或多个MCP服务器进行连接。

2、用户与MCP主机上的应用程序进行交互，向其提出自己的诉求，如：查询天气或路线导航等。

3、MCP客户端通过LLM进行推理，向满足诉求的MCP服务器发送请求。

4、MCP服务器接收并处理请求，请求访问相关资源（数据库、文件系统、API），并将结果返回给MCP客户端。

5、最终，MCP客户端将结果信息生成响应，并向用户进行呈现。

MCP客户端和MCP服务器有三种通信方式，分别是：Stdio、HTTP with SSE和Streamable HTTP。

1、Stdio（标准输入输出）

适用于MCP客户端和MCP服务器运行在同一台服务器上的本地集成场景，不支持跨网络通信，适用于访问本地文件、本地数据库，或运行本地脚本。

在该方式中，MCP客户端会将MCP服务器作为子进程启动。

2、HTTP with SSE

在这种通信方式下，MCP客户端与MCP服务器间的通信分为两条独立通道。

HTTP请求/响应通道：用于MCP客户端向MCP服务器发送工具调用请求。

SSE单向推送通道：MCP服务器通过专门的/sse端点推送执行结果和进度更新。

3、Streamable HTTP

2025年3月引入的新一代通信方式，用来替换之前的HTTP with SSE方式，解决当并发工具调用量增长时，服务器内存和线程资源被快速耗尽的问题。

该种方式的核心突破在于端点统一化设计——彻底移除了专用的SSE端点/sse，所有客户端-服务器通信均通过单一端点（通常为/mcp）完成。

2、MCP的应用场景

任何一项技术的诞生，其核心价值在于能够帮助我们解决哪些问题，接下来我们就来盘点一下，MCP助力企业数字化转型和提升研发效率的六大场景。

1、智能分析决策

以前，公司的运营人员想在数据平台上增加几个销售数据指标，需要给产品经理提需求。

产品经理将需求整理成文档后，会拉上程序员进行需求评审并排期开发，程序员开发完成并经过测试人员验证后，才走到需求发布上线的环节。

也就是说，运营人员从提需求那天起，到系统上增加上自己想要看到的数据，短则三五天，长则十天半个月。

而有了LLM + MCP的加持，运营人员只需要用自然语直接言询问想要的数据指标，LLM即可通过MCP连接上数据库，自动分析并生成一份可视化数据报表。

2、智能知识中枢

传统的企业知识库只能依赖于基本的关键字匹配，难以理解用户的真实意图，且无法处理复杂问题。

而有了LLM + MCP的加持，新一代智能知识中枢将重塑企业知识管理的方式，用户只需要用自然语言提问，即可获得准确全面的答案，充分释放数据价值。

3、智能客服机器人

基于MCP实现智能客服机器人，可直接接入企业ERP、CRM等核心系统，具备深度理解用户意图和提供精准服务的能力。

其服务边界不仅限于 “查订单、问物流” 等标准化问题，更能深度参与“发起退款、修改收货地址”等核心业务流程，成为连接用户与企业服务的 “智能枢纽”，在保持用户满意度的同时，可大幅降低人工客服成本。

4、智能BPM

MCP通过LLM与工具、数据源的交互，为流程自动化提供了高效、灵活的解决方案，形成 “指令 - 调度 - 执行” 的闭环。

用户指令层 ——> MCP调度层 ——> 流程执行层

用户指令层：接收自然语言指令，如“自动生成上月销售报表，并将文件发送给财务，以及进行短信提醒”。

MCP 调度层：解析指令、拆解流程步骤、生成MCP工具调用指令。

流程执行层：调用业务系统 API、数据库、办公软件等完成具体操作。

5、API集成

在MCP中进行API集成，核心是通过标准化协议实现LLM与外部API的安全、高效交互，让模型具备调用工具的能力。

研发人员不再需要深入研究每个API的文档和细节，而是可以用自然语言描述业务需求，通过AI自动处理底层通信细节，这样可以大幅提升研发效率。

以API全面兼容MCP协议的百度地图为例：

6、自动化测试

MCP通过标准化协议将LLM的 “需求理解能力” ，与测试工具和业务系统进行对接，以此实现 “测试需求→用例生成→用例执行→报告输出” 的全流程自动化，大幅降低测试门槛并提升效率。

7、编程助手

谷歌CEO桑达尔·皮查伊称，目前谷歌的代码有1/4是AI生成的。

通过MCP连接代码库、文档和开发工具，研发人员可构建智能编程助手，LLM不仅能分析代码逻辑、提供代码建议、查找相关文档，还能理解系统的上下文，生成符合系统风格和需求的代码。

在MCP的支持下，研发人员的集成开环境将不再是简单的代码编辑器、调试器，而将是一个更加强大的智能开发平台。

如何从零学会大模型？小白&程序员都能跟上的入门到进阶指南

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课程精彩瞬间

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