Agent系列——agent领域的mcp协议讲解

一、MCP协议的核心作用

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的开放协议，旨在解决LLM与外部数据源、工具的互联问题，其核心价值体现在以下方面：

1. 打破数据孤岛：通过标准化接口连接本地文件、数据库、Web API等资源，例如允许LLM直接访问本地PostgreSQL数据库
2. 降低开发成本：开发者无需为每个数据源单独开发连接器，通过统一协议接入多类型资源
3. 安全隔离机制：数据访问权限由服务器端控制，避免敏感数据直接暴露给LLM

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二、典型应用场景：自然语言操作本地数据库

场景描述：用户通过自然语言指令查询本地销售数据库（如：“显示2025年第一季度北京地区销售额超过10万的订单”），MCP协议将自然语言转换为SQL查询并返回结构化结果。

MCP发挥的作用：

1. 协议解析：MCP服务器监听请求，解析用户指令中的时间、地区、金额等关键参数
2. 安全隔离：数据库凭证仅存储在MCP服务器端，避免LLM直接接触敏感信息
3. 动态生成SQL：调用LLM的function calling能力生成合规SQL语句

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三、代码实现示例

以下是通过Python开发MCP Server的简化实现（基于搜索结果中的技术细节）：

from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3
from openai import OpenAI

app = Flask(__name__)

# MCP Server配置
DATABASE_PATH = "sales.db"
OPENAI_API_KEY = "sk-xxx"

@app.route('/mcp/query', methods=['POST'])
def handle_query():
    # 解析自然语言请求
    user_query = request.json.get('query')
    
    # 调用LLM生成SQL
    client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{
            "role": "system",
            "content": "你是一个SQL专家，根据用户描述生成SQL查询语句。数据库表结构：orders(id, region, amount, date)"
        },{
            "role": "user",
            "content": user_query
        }]
    )
    
    # 提取生成的SQL
    generated_sql = response.choices[0].message.content
    
    # 执行查询
    conn = sqlite3.connect(DATABASE_PATH)
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(generated_sql)
    results = cursor.fetchall()
    
    return jsonify({
        "sql": generated_sql,
        "data": results
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(port=5000, ssl_context='adhoc')  # 启用HTTPS保障通信安全

功能说明：

1. 协议层交互：通过HTTP接口暴露服务，遵循MCP定义的请求/响应格式
2. 权限控制：数据库文件路径和API密钥仅在服务端配置
3. 动态扩展：可通过添加更多路由支持文件操作、API调用等功能

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四、技术架构示意图

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五、进阶开发建议

1. 协议扩展：参考MCP官方规范定义Tool和Resource对象
2. 性能优化：使用uv工具部署服务（如搜索结果显示的安装方式）
3. 安全增强：添加JWT令牌验证和请求签名机制

通过该实现，开发者可将任意LLM应用快速接入企业级数据库系统，同时保障数据安全性和协议标准化。如需完整代码示例，可参考Anthropic官方SDK文档。