AI MCP基础篇：从零开始理解上下文协议

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#人工智能

于 2025-11-26 14:27:36 首次发布

AI MCP基础篇：从零开始理解上下文协议

作为GDG（Google Developer Groups）组织者，过去两年我参与组织了数十场AI相关的技术活动。在与众多开发者的交流中，我深刻感受到AI技术正在重塑整个技术生态。为了将这些宝贵的经验沉淀下来，我决定推出这个AI技术系列文章，既是对自己学习历程的记录，也希望能帮助更多对AI感兴趣的开发者。毕竟，AI是当前最大的技术趋势，我们都应该拥抱这个变革的时代。

在AI应用开发中，上下文管理一直是个棘手的问题。MCP（Model Context Protocol）的出现，为我们提供了一套标准化的解决方案。本文将带你深入了解MCP协议的核心概念和实现原理。

概述

MCP（Model Context Protocol）是AI领域的一个重要协议，它为AI模型提供了标准化的上下文管理机制。作为AI应用开发的基础设施，MCP解决了模型与上下文系统之间的标准化交互问题。

学习目标

理解MCP的基本概念和核心价值
掌握MCP的架构设计和工作原理
了解MCP在实际应用中的使用场景
为后续学习Agent和AI编程打下基础

什么是MCP？

MCP（Model Context Protocol）是一个开放协议，用于标准化AI模型与上下文管理系统之间的交互。它解决了AI应用开发中的关键问题：如何有效地管理和利用上下文信息来提升模型性能。

MCP的核心价值

标准化交互：统一AI模型与上下文系统的通信方式
上下文感知：让AI模型能够理解和使用对话历史
性能优化：通过智能上下文管理提升响应质量
可扩展性：支持多种AI模型和上下文源

为什么需要MCP？

在AI应用开发过程中，上下文管理往往是最容易被忽视但又至关重要的环节。传统的上下文管理方式存在诸多问题：缺乏标准化、难以维护、性能不稳定等。MCP的出现，为这些问题提供了系统性的解决方案。

MCP的重要性

MCP核心概念

1. 上下文（Context）

在MCP中，上下文指的是模型理解和处理任务所需的所有相关信息。这包括：

对话历史：用户与模型的交互记录
用户偏好：个性化设置和行为模式
系统状态：当前应用环境和配置
外部数据源：数据库、API等外部信息

2. 协议层（Protocol Layer）

MCP定义了多个协议层，每个层负责不同的功能：

协议层	功能描述	示例
传输层	数据传输和通信	HTTP, WebSocket
会话层	会话管理和状态维护	Session ID
上下文层	上下文数据管理	Context API

3. 数据模型（Data Model）

MCP使用标准化的数据模型来表示上下文信息：

{
  "context": {
    "id": "session_123",
    "timestamp": "2025-11-19T10:00:00Z",
    "metadata": {
      "user_id": "user_456",
      "model_type": "gpt-4"
    },
    "content": [
      {
        "role": "user",
        "message": "你好，我需要帮助",
        "timestamp": "2025-11-19T10:00:00Z"
      }
    ]
  }
}