牛！MCP + LLM + Agent架构，企业的 AI Agent “神经中枢” 和 “新基建“

一、MCP能干什么？从程序员到普通用户全面赋能

而对于程序员来说，它可以简化复杂的操作流程，减少重复劳动，让开发变得更高效。

1、程序员的常见痛点

作为一个经常和各种开发工具打交道的人，老架构尼恩特别了解程序员在日常工作中会遇到哪些困扰。

说到MCP的出现，真的是帮大家解决了很多实实在在的问题。下面老架构尼恩会详细说说它是怎么做到的，让大家更清楚它的作用。

程序员的常见痛点

在开发过程中，程序员经常会遇到一些让人头疼的问题，比如：- 工具之间不兼容，切换起来很麻烦。- 配置环境复杂，浪费大量时间。- 调试效率低，问题定位困难。

这些问题看似不大，但积累起来会严重影响开发效率和心情。

2. MCP是怎么解决问题的

MCP（Multi-Component Platform）是一个专门为开发者设计的平台，它通过以下方式解决了这些痛点：

2.1 统一管理工具

MCP可以将常用的开发工具集成到一个平台上，避免了频繁切换工具的麻烦。

比如，你可以直接在这个平台上完成代码编辑、测试和部署，不用再打开多个软件。

2.2 简化环境配置

以前配置开发环境可能需要花好几个小时，甚至几天。

而MCP提供了一键式配置功能，只需要几分钟就能搞定。这样一来，开发者可以把更多时间用在写代码上。

2.3 提高调试效率

MCP内置了强大的调试工具，可以帮助开发者快速定位问题。

比如，它可以通过日志分析自动找出代码中的错误，大大减少了排查时间。

3.  MCP是效率工具集大成者

对于程序员来说，MCP是效率工具集大成者，告别重复造轮子

MCP的出现，就像是给程序员们提供了一个“全能助手”。

它不仅让开发过程更加顺畅，还节省了大量的时间和精力。如果你也在为这些问题烦恼，不妨试试MCP，相信它会让你的工作变得更加高效。

举例1：一条语音就完成全流程部署

只需简单说一句“把新版本部署到测试环境”，MCP 就能自动帮你完成一系列操作，完全不需要你手动打开各种工具去处理。它会智能地调用多个工具的接口来完成任务：

• GitLab API：负责将代码合并到指定分支，确保最新版本的代码准备好。

• Jenkins API：自动构建项目，生成可以运行的测试版本。

• Slack API：在部署完成后，通知团队里的每个人，让大家及时了解进展。

换句话说，MCP 像是一位得力助手，把原本需要分开做的几件事一次性搞定，省时又省力。

举例2：复杂 SQL 查询不再动手写

当你提出“查询某集团部门上个季度销售额”这样的需求时，MCP 会自动和大模型配合，快速生成对应的 SQL 语句。接着，它会去连接数据库，把数据查出来并返回给你。

你完全不需要懂 SQL 的复杂语法，只需要简单描述需求，几秒钟内就能拿到想要的数据结果。

举例3：Manus智能体的多工具调用

Manus 是一种非常聪明的智能助手，它可以完成很多复杂的任务。

为了实现这些任务，它需要借助各种工具，比如搜索网页、访问网站、创建文件、运行代码等等，加起来有几十种。

不过，Manus 在使用过程中遇到了两个问题：

• 工具不够多：有时候它需要的功能没有对应的工具可以调用。

• 操作太复杂：即使有工具可用，调用的过程也很麻烦，不够方便。

为了解决这些问题，MCP 协议应运而生。

通过 MCP，所有支持这个协议的工具都可以轻松地和 Manus 这样的智能助手连接起来。

比如，在 Cursor 这样的编程环境中，只需要简单几步，就能调用大量的 MCP 工具。这样一来，Manus 就能更高效、更灵活地完成任务了。

2、对于普通用户来说，MCP是生活助理升级器

MCP的好处不仅仅对程序员有用，普通用户也能从中获得不少便利。

举个例子，对于普通用户来说，MCP可能帮助你更方便地管理文件、更快地找到需要的信息，或者让你在使用某些功能时更加得心应手。

简单来说，MCP就像是一个桥梁，它能让技术变得更加贴近生活。

无论是开发软件的程序员，还是日常使用的普通用户，都能通过它解决实际问题或提升效率。

举例1：旅行规划助手

计划一次旅行？现在可以通过 MCP（多云平台）自动帮你安排好一切！简单来说，MCP 会帮我们调用各种实用的服务：

• 天气服务：它能从天气 API 获取你目的地的气象情况，比如是晴天还是下雨，温度如何。

• 航班查询：通过航班 API，快速找到适合你的航班信息，包括时间、价格等。

• 路线规划：借助地图 API，为你设计出最佳的出行路线，不管是开车还是坐公共交通。

这样一来，系统就能根据实时数据生成一份详细的旅行建议。甚至连穿什么衣服都考虑到了，比如如果目的地很冷，它可能会提醒你带上羽绒服。

举例2：联网搜索更自由

许多大型语言模型（LLM）目前还无法直接连接网络，或者即使能联网，使用的搜索引擎也可能不是用户平时习惯用的。

而通过使用 MCP（多功能连接协议），你只需要进行简单的设置，就可以轻松接入自己常用的任意搜索引擎。

这样一来，搜索结果会更符合你的需求和习惯。

比如，Cherry Studio 已经成功实现了将大模型与 MCP 的结合。

这种结合不仅大幅减少了模型生成内容中的“胡编乱造”现象（也就是所谓的“幻觉”问题），还显著提升了模型的实际应用价值。

示例代码：如何通过 MCP 配置自定义搜索引擎

mcp_config = {
    "search_engine": "custom_search_engine",
    "api_key": "your_api_key_here"
}

举例3：一键查询业绩报表

“请查一下上季度营业额”  ,   MCP 会自动帮你完成以下步骤：

• 从 CRM 系统中提取客户相关数据

• 通过财务系统拉取所需的报表信息

• 利用邮件功能，把总结好的报告自动发送给你

你完全不需要懂任何技术知识，只要说出需求就行。剩下的事情，AI 会帮你搞定。

二、MCP是什么？理解这个协议才是开启能力的钥匙

1、MCP 的核心定义

MCP 是 Model Context Protocol（模型上下文协议）的缩写，这是 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出的一种新标准协议。

MCP  的主要目的是为大语言模型（LLM）提供一种通用的规则，方便它们与外部工具或数据源进行交互。

简单来说，MCP 的核心优势在于：它能让大模型像使用“统一接口”一样调用各种外部资源。

比如数据库、API 或其他软件工具。这样一来，开发者就不需要为每个工具单独编写复杂的适配代码了，大大简化了开发流程。

以下代码示例 ：

def call_external_tool(tool_name, parameters):
    mcp_request = {
        "tool": tool_name,
        "params": parameters
    }
    return send_mcp_request(mcp_request)

通过 MCP，大模型可以更高效地接入和使用外部API 资源，同时降低开发成本。

2、背景问题：传统方式是 M×N 的灾难

每次接入一个新的大模型（比如M）或者一个新的工具（比如N），都需要单独进行适配。

这种做法会让系统的架构变得越来越复杂，而且在后续增加新功能时会遇到很多困难。

简单来说，就是每加一个东西都要重新调整一次，非常麻烦。

3、MCP的解决方案：一次标准接入，处处可用

打造一个通用的“外挂工具系统”

我们希望通过一种统一的方式，把各种工具封装起来。这样，大语言模型（LLM）就能像使用积木一样，轻松地选择、调用和组合这些工具，最终实现一个真正通用的“外挂工具系统”。

其实，这些技术并没有看起来那么复杂，只是需要有人用简单的方式来解释清楚。接下来，老架构尼恩会尽量用通俗的语言，带你一步步了解。

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看个例子：用大模型和 MCP 把 2D 图片变成 3D 模型

想象一下，如果你有一张普通的 2D 图片，比如一张风景照或者一幅画，能不能把它变成一个立体的 3D 模型呢？答案是：可以！而且现在的大模型加上 MCP 工具，已经能做到这一点了。

下面是一个实际的效果图，你可以看看它是怎么工作的：

从图中可以看到，原本是一张平面的 2D 图片，经过处理后变成了一个可以旋转、观察的 3D 模型。

这个过程听起来很神奇，但是代码简单  ， 可以参考以下代码片段（这里只作为了解用，不需要深入研究）：

# 示例代码：将 2D 图片转换为 3D 模型
def convert_2d_to_3d(image_path):
    # 加载图片
    image = load_image(image_path)
    # 使用 MCP 工具进行处理
    model_3d = mcp_tool.process(image)
    return model_3d
# 调用函数
result = convert_2d_to_3d("example.jpg")

通过这段代码，我们可以看到整个流程其实很简单：先加载图片，然后用 MCP 工具处理，最后生成 3D 模型。

三、MCP的行业定位：AI时代的"USB接口"

为了让大家更容易理解，老架构尼恩用简单的话来解释这些复杂的概念，比如MCP协议里的「提示混合机制」、RAG中的「知识检索增强」，还有Agent的「自主决策框架」。

什么是MCP协议？AI时代的“USB接口”

近期，随着Manus的流行，一个叫MCP（模型上下文协议）的技术名词在开发者圈子里越来越常见。

MCP是由Anthropic公司（也就是Claude的创造者）在2024年底推出的一项开放协议。

简单来说，MCP的作用就像是AI系统和外部世界之间的一座“桥梁”。

通过它，AI不仅能连接各种工具和数据源，还能更高效地与外界进行交互。

MCP  技术正在重新定义AI与数字世界之间的互动方式。

RAG  和   Agent（智能代理）和 MCP 的区别

要深入理解MCP的工作原理，还需要了解两个重要的概念：RAG（检索增强生成） 和 Agent（智能代理）。

这两个概念与MCP紧密相关，它们共同帮助AI变得更智能、更高效。

RAG（检索增强生成）：AI的“查资料”能力

RAG可以理解为AI的“超强记忆助手”，它能让AI从海量的知识库中找到相关信息，再把这些真实的数据融入到生成的回答里。

比如说，当你向AI提问时，RAG会确保AI不会随意编造答案，而是从可信的资料中提取准确的信息来回复你。

换句话说，RAG的作用就是让AI的回答更加贴近事实，也更加精确。

以下是实现RAG功能的核心代码示例：

# 示例代码：如何从知识库中检索信息
def retrieve_from_database(query):
    # 模拟从数据库中查找相关数据
    results = database.search(query)
    return results

通过这段代码，如何根据用户的问题去查找对应的知识，然后再 加到 Prompt 中，去调用大模型， 让AI的回答更加贴近事实，也更加精确。

Agent（智能代理）：AI的“思考决策”能力

Agent可以理解为人工智能中的“行动派”。

它不仅仅能思考，还能根据任务要求主动去做事情。

举个例子，假如你对一个AI助手说：“帮老架构尼恩安排一次旅行吧。”

这时候，Agent就会开始认真分析你的需求，比如去哪里、待几天，然后一步步去落实：它会帮你查机票、选酒店、设计游玩路线等等。

整个过程不需要你一直盯着，它自己就能搞定。

简单来说，Agent不仅能明白你要做什么，还会通过自己的逻辑和判断，把事情真正完成好。

Agent 完成一些复杂的时候， 会通过 Function-calling 去调用 业务 工具 tool。

MCP：AI的“万能转接头”

MCP可以理解为人工智能的“通用连接器”，它的作用是让AI和各种工具 tool 、数据源之间实现顺畅的沟通与协作。

MCP 可以理解为： 是 封装了  Function-calling  去调用 业务 工具 tool  的 上层适配器。    业务 工具 tool  的 统一的USB接口。

举个简单的例子，我平时用USB接口来连接电脑和其他设备（比如U盘、鼠标、键盘等），不管设备是什么，只要有了USB接口，就能轻松连接。

同样，MCP也为AI提供了一种标准化的“语言”和规则，使得AI能够方便地调用外部资源，比如数据库、应用程序或者其他智能工具。这样一来，AI的工作效率和能力范围就大大提升了。

四、MCP的工作原理：拆解其背后的“魔法”

1、MCP 的 C/S 架构及组件解析

MCP 采用的是经典的客户端-服务器架构，整个系统由五个核心部分组成。

下面老架构尼恩会用更通俗的语言来解释每个部分的作用 。

MCP 的五个核心组件

组件	说明
MCP Host	主程序，相当于整个系统的“大脑”。比如常见的有 Claude Desktop、Cursor 和 Cline 等工具。比如 改造后的 Langchain 、改造后的 dify。
MCP Client	嵌入在主程序中，负责与服务器通信，把请求发送出去并接收返回结果。
MCP Server	这是真正干活的部分，它会根据需求调用具体的工具或接口。可以运行在本地或者远程服务器上。
Local Resources	指的是本地计算机上的工具或数据，比如你硬盘里的文件或者安装的软件。
Remote Resources	指的是云端或者其他在线服务，比如存储在网盘上的文件或者在线 API。

MCP 的工作原理

MCP 的工作原理其实很简单：Host 是入口，Client 负责沟通，Server 执行具体任务，而 Local 和 Remote Resources 提供了所需的数据和工具支持。通过这样的分工协作，整个系统能够高效地完成各种复杂任务。

用户通过 MCP Host 对接 LLM大模型进行思考， 是否决定使用  MCP   Client 调用MCP Server，MCP Server再完成 Local Resources/ Remote Resources 的 调用。

不同的场景下有不同的 MCP Host  工具支持：

• 编程 IDE 类：如果你是开发者，可能会用到 Cursor、Cline 或 Continue 这些专门为编程设计的工具。

• 聊天客户端类：如果是日常交流或者需要智能助手的帮助，可以选择 Cherry Studio、Librechat 或者 Claude 等工具。

• 企业级MCP 中枢：   改造后的 Langchain 、改造后的 dify

MCPServer 到底是什么？

MCPServer 是整个系统的核心，它负责执行具体的任务。

简单来说，它可以是一个用 Node.js 或 Python 编写的程序，运行在你的本地电脑上或者远程服务器上。

• 如果是用 TypeScript 编写的，可以通过 npx 来运行。

• 如果是用 Python 编写的，可以用 uvx 来启动。

举个例子，假设你需要调用某个 API 获取天气信息，MCPServer 就会负责完成这个任务，并把结果返回给 Client。

2、MCP 的核心流程详解

一个完整的用户MCP 查询处理流程

这个流程涉及大型语言模型（LLM）、工具调用功能（通过MCP框架）以及外部系统协作，来帮助用户完成查询并返回结果。

以下是详细的步骤说明，共14步。

1. 用户向Host应用提出查询

用户通过Host应用输入一个自然语言问题，比如：“昨天订单的总销售额是多少？”

2. Host应用将查询和工具列表发送给LLM

Host应用会把用户的原始问题，以及当前可以使用的外部工具列表（这些工具可以通过MCP框架调用），一起发给LLM。

3. LLM分析查询并生成工具调用请求

LLM接收到问题后，先理解用户的需求。

如果需要外部工具的帮助，LLM会生成一个具体的调用请求，明确要调用哪个工具、需要什么参数。

这一步体现了LLM的“规划”能力，它能判断哪些工具适合解决当前问题。

4. Host应用向用户展示调用计划并请求确认

Host应用收到LLM的工具调用请求后，会告诉用户：“为了回答你的问题，我们需要调用Sales系统的API来查询昨天的订单数据。”

用户可以选择同意或拒绝这个操作。

这个步骤很重要，尤其是当涉及到敏感数据或可能产生费用的操作时，确保用户有控制权。

5. 用户批准或拒绝调用

用户根据提示决定是否允许Host应用继续执行工具调用。

6. Host应用将调用命令发送给MCP Client

如果用户同意，Host应用会把LLM生成的调用请求作为命令发给MCP Client。

如果用户拒绝，流程可能会终止，并向用户反馈。

7. MCP Client将调用命令转发给MCP Server

MCP Client接收到命令后，会将其传递给MCP Server，由后者负责具体执行。

8. MCP Server执行API调用

MCP Server根据命令中的参数，实际调用目标外部系统的API接口，比如查询Sales系统的订单数据。

9. 外部系统返回数据给MCP Server

外部系统完成API调用后，会把结果（如JSON格式的数据）返回给MCP Server。

10. MCP Server将结果发送回MCP Client

MCP Server对返回的数据进行封装后，再传递给MCP Client。

11. MCP Client将结果传递回Host应用

MCP Client把工具执行的结果交给Host应用。

12. Host应用将工具结果发送给LLM

Host应用把从工具中获取到的数据发给LLM，让LLM进一步处理。

13. LLM整合结果并生成最终响应

LLM接收到工具返回的数据后，会结合用户的原始问题，对数据进行分析、总结，并生成一个易于理解的自然语言答案。

比如，LLM可能会返回：“昨天订单的总销售额是$15,000。”

这一步展示了LLM的“结果整合”和“自然语言生成”能力。

14. Host应用向用户展示最终结果

Host应用把LLM生成的答案呈现给用户，整个查询流程结束。

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流程核心总结

1. 接收意图与规划工具调用 (步骤1-3)

用户输入问题 -> Host应用传递给LLM -> LLM分析并决定需要调用哪些工具。

2. 用户授权 (步骤4-5)

Host应用告知用户需要调用哪些工具 -> 用户选择是否同意。

3. 工具执行 (步骤6-11)

如果用户同意，Host应用发起工具调用 -> MCP Client和Server协同工作 -> 调用外部系统API -> 获取数据 -> 数据逐级返回到Host应用。

4. 结果整合与响应生成 (步骤12-14)

工具返回的数据交给LLM -> LLM分析并生成自然语言答案 -> Host应用展示给用户。

关键协作点

1. LLM与工具调用（MCP）的分工

LLM负责理解用户意图、规划工具调用、整合结果并生成答案。

MCP（Client+Server）负责安全地执行外部工具调用。

2. 用户授权的重要性

在涉及敏感操作或可能产生费用的情况下，用户授权确保了安全性。

3. Host应用的作用

Host应用是整个流程的核心，负责协调用户交互、与LLM通信、与MCP Client通信，起到中枢作用。

MCP协议的崛起与原因

MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic开发的一项开放标准，它的目标是为AI模型（特别是大语言模型）提供一种统一的方法，方便它们与外部数据源和工具进行连接。

换句话说，MCP就像是AI的“USB接口”。

想象一下，平时用电脑时，可以通过USB接口轻松连接各种设备，比如键盘、鼠标或者U盘。同样地。

MCP让AI能够以一种简单的方式连接到不同的数据源和工具上，而不需要为每个工具单独编写复杂的代码。

这样一来，无论是获取信息还是执行任务，都变得更加灵活和高效。

最近，MCP因为一个叫BlenderMCP的项目而备受关注。

在这个项目中，Claude这款AI模型可以通过简单的指令操作Blender软件，把2D图片转换成3D模型，甚至还能创建可以互动的网页。

这种高效的处理方式让很多设计师感到非常惊讶，他们纷纷表示：“这简直太神奇了！”

BlenderMCP项目的实际效果可以从以下图片了解：

MCP与RAG、Agent的协同作用

在现代的人工智能系统中，MCP、RAG 和 Agent 这三个部分通常是相互配合的，它们一起让 AI 变得更强大，能够“思考”、“行动”和“获取信息”，成为一个全能型助手。

• RAG 的作用是为 AI 提供知识支持。它可以帮助 AI 从海量的数据中找到准确的信息，确保生成的内容既可靠又相关。

• Agent 则负责根据已有的知识和设定的目标，帮助 AI 做出决策，并将这些决策转化为具体的行动。

• MCP 是 AI 和外部世界之间的桥梁。通过 MCP，AI 可以与各种工具和系统进行交互，从而扩展自己的能力范围。

当这三者结合起来时，AI 不仅可以快速查找并生成准确的信息（得益于 RAG），还能根据目标制定计划并执行任务（依靠 Agent），同时还能通过标准化接口与外部工具和数据源互动（借助 MCP）。

这种协作机制让 AI 在处理复杂任务时更加高效和智能，无论是应对简单问题还是复杂场景，都能表现出色。

MCP的核心架构与通信机制

MCP使用的是大家熟悉的客户端-服务器架构，整个系统主要由三部分组成：

1. 1. 宿主（Host）：这是用户直接接触的应用程序，比如桌面上运行的AI工具（例如Claude应用）或者开发环境中的插件。

2. 2. 客户端（Client））：这是一个中间层，负责帮助宿主与服务器之间建立和管理连接。

3. 3. 服务器（Server）：这是真正实现MCP协议的核心部分，它能提供各种功能，比如访问特定的工具集或者数据源。

MCP支持两种通信方式：- 第一种是本地通信，通过标准输入输出来实现，适合在同一台电脑上运行的客户端和服务器。- 第二种是远程通信，基于SSE（服务器推送事件），可以用来在不同网络环境下传输数据。

MCP vs 传统API

很多人可能会好奇，MCP和传统的API到底有什么不一样？其实，它们之间有很大的区别。

传统的API需要开发者深入了解每个工具的协议、数据格式，以及认证方式等细节。比如，不同的API可能有不同的登录方式、数据传输格式，甚至还需要处理各种复杂的规则。这就让开发者在使用时，要花很多时间去研究这些细节。

而MCP就不一样了，它提供了一种统一的方法，让AI可以轻松地跟各种工具和数据源打交道，完全不用管底层API的具体实现。这样一来，开发者就可以把精力集中在AI应用的核心逻辑上，而不是被繁琐的API集成问题所困扰。

简单来说，MCP就像是一个“万能适配器”，帮开发者屏蔽了复杂的API细节，让他们更专注于创造有价值的功能。

示例代码：传统API调用 vs MCP调用

传统API调用 示例代码

import requests
response = requests.get("https://example.com/api", headers={"Authorization": "Bearer token"})
data = response.json()

MCP调用  示例代码

mcp_tool = MCP("example_tool")
data = mcp_tool.fetch_data()

实际应用：RAG、Agent和MCP的结合

在人工智能的实际应用中，RAG、Agent和MCP三者的结合发挥出了强大的作用。比如，在智能医疗助手的场景中，这三者相互配合，可以显著提高工作效率：

• RAG：它就像一位“知识检索专家”，可以从大量的医学文献和电子病历中快速找到与患者病情相关的资料。这样，医生在诊断时就有了可靠的依据。

• Agent：它可以理解医生的需求，并根据具体情况提出合理的建议，比如推荐进一步的检查项目或者制定治疗方案。简单来说，它就像是医生的智能助手，帮助医生做出更科学的决策。

• MCP：它的任务是让AI系统与医院内部的各种系统（如患者管理系统）无缝对接。通过MCP，AI可以实时获取患者的最新数据，比如化验结果或生命体征，从而为诊疗提供更准确的支持。

通过这种组合方式，RAG负责查找信息，Agent负责分析和提供建议，而MCP则确保数据流通顺畅。这样一来，三者共同协作，将各自的功能融入实际场景，让读者更容易理解它们是如何协同工作的。

RAG、Agent与MCP的协同作用

当把RAG、Agent和MCP这三种能力结合起来时，AI就像一个无所不能的帮手。

具体来说，它既能像图书管理员一样，快速找到准确的信息并生成内容（这是RAG的作用）；又能像一位项目经理，根据目标制定计划并采取行动（这是Agent的能力）；还能通过统一的标准接口，轻松连接各种工具和数据源，实现高效协作（这是MCP的功能）。

这种组合不仅让AI在处理复杂任务时更加聪明和高效，还为各个行业带来了颠覆性的改变。换句话说，有了这三种能力的加持，AI可以更好地满足不同场景的需求，推动技术与实际应用的深度融合。

LangChain/Dify 如何作为 智能体中枢 （企业级 MCP Host）

LangChain和Dify都可以作为智能体中枢， 各自作为智能体中枢的方式：

LangChain作为智能体中枢

• 模块化组件链式组合：LangChain允许开发者将不同的功能模块，如LLM调用、数据检索、API集成等以链式的方式组合起来，形成一个完整的工作流程。这种模块化设计使得开发者可以灵活地根据需求添加或移除功能组件，从而构建出复杂的智能体任务链。例如，可以将一个负责从知识库中检索信息的模块与一个负责生成回答的LLM模块连接起来，形成一个智能问答智能体。

• 自动化任务执行：通过预定义的链式工作流程，LangChain能够自动执行一系列任务，无需人工干预。这大大提高了任务执行的效率和准确性，适合用于构建需要自动完成复杂任务的智能体。比如，可以创建一个智能体，自动从多个数据源获取数据，进行分析和处理，然后将结果以特定的格式输出。

• 可扩展性与定制性：LangChain提供了丰富的API和插件接口，使得开发者可以根据特定需求扩展或定制功能。同时，它也支持与其他框架和工具的集成，以满足更复杂的业务需求。例如，可以集成第三方的自然语言处理库，增强智能体的文本处理能力；或者集成数据库，实现智能体对数据的存储和查询功能。

Dify作为智能体中枢

• 可视化编排：Dify提供了直观的可视化界面，用户可以通过简单的界面配置复杂的任务流程，适合需要快速原型设计的开发者。在构建智能体时，用户可以在界面上拖拽和连接不同的组件，如知识库、LLM、工具等，快速搭建出智能体的工作流程。例如，可以创建一个智能客服智能体，通过连接知识库和LLM，实现对用户问题的智能回答。

• 多任务自动化：Dify支持复杂的多任务自动化处理，特别适合企业应用中的工作流自动化场景。它可以将多个任务串联起来，实现自动化的流程处理。比如，可以创建一个智能体，自动处理订单的下单、支付、发货等流程，每个环节都可以通过Dify的组件进行配置和执行。

• 大语言模型集成：Dify内置多种语言模型，用户可以根据实际需求选择合适的模型。同时，它还支持与不同的大语言模型集成，方便开发者根据具体任务选择最合适的模型。例如，可以选择使用DeepSeek模型进行文本生成，使用其他模型进行文本检索或分类等任务。

五 企业打造MCP+LLM +Agent 平台：打通AI Agent的"神经中枢"

1、MCP+LLM +Agent 平台 核心概念解析

MCP+LLM +Agent 平台 是企业级AI Agent的核心中枢系统，相当于AI Agent的"神经中枢"。

它负责协调、监控和管理企业内所有AI Agent的协同工作，实现：

1. 1. 多Agent协作中枢：连接不同AI Agent实现任务协同

2. 2. 企业知识融合引擎：整合结构化与非结构化数据

3. 3. 智能决策枢纽：基于实时数据流进行预测和决策

4. 4. 演进学习平台：持续优化Agent能力和知识库

2、MCP+LLM +Agent 平台 核心架构设计

完整的MCP+LLM +Agent 平台 系统架构：

核心技术组件：

模块	功能描述	关键技术
Agent协作中心	多Agent任务分配与协作	基于POMDP的协调机制，合同网协议
知识融合引擎	结构化/非结构化数据融合	知识图谱+向量数据库+RAG框架
决策智能中枢	实时决策支持	强化学习+因果推理引擎
演进学习平台	持续优化Agent能力	LLM微调+主动学习机制
统一控制台	可视化监控管理	低代码配置+实时仪表盘

MCP+ LLM +   Dify 作为智能体中枢的完整架构与实现方案

LangChain和Dify作为AI Agent开发框架，通过特定设计和扩展可演变为强大的智能体中枢系统（Agent Hub）。以下是将其打造为智能体中枢的完整方案：

Dify MCP-Client 快速接入本地 MCP 服务方案

通过  dify-mcp-client 实现方案，用于快速将 Dify 应用接入本地 MCP（Mission Control Platform）服务，实现企业级智能体的协同管理。

MCP+ LLM +   LangChain作为智能体中枢的完整架构与实现方案

LangChain和Dify作为AI Agent开发框架，通过特定设计和扩展可演变为强大的智能体中枢系统（Agent Hub）。以下是将其打造为智能体中枢的完整方案：

1 环境准备

// 创建演示项目
mkdir mcp_demo
cd mcp_demo
//  构建Python虚拟环境
python3 -m venv .mcp_demo
source .mcp_demo/bin/activate
//  安装Langchain支持MCP包
pip install langchain-mcp-adapters
pip install langchain-mcp-adapters
//  配置大模型的Key
export OPENAI_API_KEY=<your_api_key>

2 构建MCP Sever

构建一个支持数学运算的MCP Sever，这里给到加法和乘法。

//  Create server parameters for stdio connection
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
import asyncio
//  配置依赖的大模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
//  配置可调用的MCP Sever
server_params = StdioServerParameters(
    command="python",
    # Make sure to update to the full absolute path to your math_server.py file
    args=["math_server.py"],
)
asyncdef run_agent():
    asyncwith stdio_client(server_params) as (read, write):
        asyncwith ClientSession(read, write) as session:
            # Initialize the connection
            await session.initialize()
            # Get tools
            tools = await load_mcp_tools(session)
            # Create and run the agent
            agent = create_react_agent(model, tools)
            agent_response = await agent.ainvoke({"messages": "what's (3 + 5) x 12?"})
            return agent_response
//  Run the async function
if name == "main":
    result = asyncio.run(run_agent())
    print(result)

3 构建MCP Client

//  Create server parameters for stdio connection
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from langchain_mcp_adapters.tools import load_mcp_tools
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI
import asyncio
//  配置依赖的大模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
//  配置可调用的MCP Sever
server_params = StdioServerParameters(
    command="python",
    //  Make sure to update to the full absolute path to your math_server.py file
    args=["math_server.py"],
)
asyncdef run_agent():
    asyncwith stdio_client(server_params) as (read, write):
        asyncwith ClientSession(read, write) as session:
            //  Initialize the connection
            await session.initialize()
            //  Get tools
            tools = await load_mcp_tools(session)
            //  Create and run the agent
            agent = create_react_agent(model, tools)
            agent_response = await agent.ainvoke({"messages": "what's (3 + 5) x 12?"})
            return agent_response
//  Run the async function
if name == "main":
    result = asyncio.run(run_agent())
    print(result)

通过这个代码可以看到，MCP 采用客户端-服务器架构，其中 MCP 主机（AI 应用程序）与 MCP 服务器（数据/工具提供商）通信。，在Client端直接通过load_mcp_tools方法获得连接会话中的MCP Sever。

注：你可以通过终端或者其他集成开发环境，快速演示此Demo。

最后客户端和服务端分别运行起来，看下一次问答的完整过程。

执行过程

{'messages': 
[HumanMessage(content="what's (3 + 5) x 12?", 
additional_kwargs={}, response_metadata={}, 
id='87a8b6b6-9add-4da7-aea5-1b197c0fc0f5'), 
AIMessage(content='', 
additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_1eyRzR7WpKzhMXG4ZFQAJtUD', 
'function': 
{'arguments': '{"a": 3, "b": 5}', 'name': 'add'}, 
'type': 'function'}, 
{'id': 'call_q82CX807NC3T6nHMrhoHT46E', 
'function': 
{'arguments': '{"a": 8, "b": 12}', 'name': 'multiply'}, 
'type': 'function'}], 
'refusal': None}, 
response_metadata={'token_usage': 
{'completion_tokens': 51, 
'prompt_tokens': 77, 
'total_tokens': 128, 
'completion_tokens_details': 
{'accepted_prediction_tokens': 0, 
'audio_tokens': 0, 
'reasoning_tokens': 0, 
'rejected_prediction_tokens': 0}, 
'prompt_tokens_details': 
{'audio_tokens': 0, 
'cached_tokens': 0}}, 
'model_name': 'gpt-4o-2024-08-06', 
'system_fingerprint': 'fp_eb9dce56a8', 
'finish_reason': 'tool_calls', 
'logprobs': None}, 
id='run-13c01640-f92b-48b7-9340-c2ad983eb1c8-0', 
tool_calls=[{'name': 'add', 'args': {'a': 3, 'b': 5}, 
'id': 'call_1eyRzR7WpKzhMXG4ZFQAJtUD', 
'type': 'tool_call'}, {'name': 'multiply', 
'args': {'a': 8, 'b': 12}, 
'id': 'call_q82CX807NC3T6nHMrhoHT46E', 
'type': 'tool_call'}], 
usage_metadata={'input_tokens': 77, 
'output_tokens': 51, 
'total_tokens': 128, 
'input_token_details': {'audio': 0, 
'cache_read': 0}, 
'output_token_details': {'audio': 0, 
'reasoning': 0}}), 
ToolMessage(content='8', 
name='add', 
id='f8e0aba5-7a62-44c6-92a3-5fe3b07c9bd5', 
tool_call_id='call_1eyRzR7WpKzhMXG4ZFQAJtUD'), 
ToolMessage(content='96', 
name='multiply', 
id='66b9bbd9-b99a-402f-b26c-df83f5a69fa3', 
tool_call_id='call_q82CX807NC3T6nHMrhoHT46E'), 
AIMessage(content='The result of 92((3 + 5) 92times 1292) is 96.', 
additional_kwargs={'refusal': None}, 
response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 22,
'prompt_tokens': 143,
'total_tokens': 165, 
'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 
'audio_tokens': 0, 
'reasoning_tokens': 0, 
'rejected_prediction_tokens': 0}, 
'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 
'cached_tokens': 0}}, 
'model_name': 'gpt-4o-2024-08-06', 
'system_fingerprint': 'fp_eb9dce56a8', 
'finish_reason': 'stop', 
'logprobs': None}, 
id='run-6c00a336-7d52-4917-9186-b282a5984b10-0', 
usage_metadata={'input_tokens': 143, 
'output_tokens': 22, 
'total_tokens': 165, 
'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 
'output_token_details': {'audio': 0, 
'reasoning': 0}})]}

日志中反应出来的，大模型与MCP Client基本逻辑是：

1. 1. Client将用户问题和自己有的能力发给大模型。

2. 2. 大模型按照制定的格式（调用MCP Sever的格式）给到Client

3. 3. MCP 执行数学运算

4. 4. 最后大模型返回结果，并给出了输入输出消耗的Token量。

企业打造MCP+LLM +Agent 平台 成功关键要素

1. 1. 渐进式演进：从特定场景切入，逐步扩展能力

2. 2. 统一数据标准：定义Agent元数据规范（AgentML）

3. 3. 混合知识架构：向量 + 图 + 结构化知识

4. 4. 可视化治理：实时监控Agent决策过程

5. 5. 业务指标对齐：设置KPI追踪业务影响

6. 6. 安全飞地设计：敏感操作隔离执行

LangChain/Dify作为智能体中枢的关键优势在于：

• LangChain提供强大的Agent开发能力

• Dify提供可视化的工作流编排

• 结合形成端到端的Agent生命周期管理

企业打造MCP+LLM +Agent 平台 总结

MCP 不是可选的，而是 AI 代理（Agent）发展的必经之路。

在当今 AI 应用快速发展的背景下，MCP 的出现不仅仅是统一了技术接口，更是让大模型从“只会说话”进化到“既能说话又能做事”的关键一步。

未来，大模型加上 MCP 的组合，将成为企业和开发者，甚至是普通用户进入智能世界的基础工具。

可以说，大家 可能正站在一个新时代的起点上，而 MCP 就是打开这个新时代大门的钥匙。

如果你对 MCP 感兴趣，可以从以下几个方向入手：

1. 1. 如果你是程序员：可以尝试在 Cursor 等集成开发环境（IDE）中配置 MCP 服务器。这样， 就能体验用自然语言操作各种开发工具的感觉。比如，可以直接告诉系统“帮老架构尼恩生成一段代码”，它一下就完成了。

2. 2. 如果你是普通用户：可以关注像 Cherry Studio 这样的支持 MCP 的聊天应用。这些应用不仅能聊天，还能帮你处理一些日常任务，比如安排日程、查询信息等。

3. 3. 如果你想深入了解 MCP：可以去 GitHub 上找找与 MCP 相关的开源仓库。通过这些资源，你能了解到目前有哪些可用的 MCP 服务器以及它们的功能。

现在正是考虑如何利用 MCP 来打造更强大的智能助手的好时机。  如果在实际操作中有任何疑问，欢迎随时留言交流。