通俗易懂的梳理MCP的工作流程（以高德地图MCP为例）

原创最新推荐文章于 2026-10-28 17:18:53 发布 2.3k 阅读 AI写同款

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AI摘要

本文以高德地图MCP为例，梳理了MCP（Model Component Protocol）的工作流程。MCP是为解决大模型工具调用集成困难而提出的标准化协议。详细介绍了Client连接到MCP Server、发现工具、准备Prompt等七个步骤，还分享了零基础入门AI大模型的学习资料。

这两天专门研究了一下 MCP（Model Component Protocol），算是把整个流程梳理的差不多了。

首先，我们需要了解 MCP 旨在解决什么问题。

随着大型语言模型（LLM）能力的增强，它们不仅仅能生成文本，还能通过调用外部工具（APIs、函数等）来完成更复杂的任务，这通常被称为“工具调用” (Tool Use) 或“函数调用” (Function Calling)。

然而，不同的模型、不同的工具提供者可能有不同的实现方式，导致集成困难。

MCP 就是为了解决这个问题而提出的，它定义了一套标准化的协议，用于大模型、客户端应用（Client）和工具提供者（MCP Server）之间的交互。

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具体到用户使用的角度。

应该使用哪个 MCP Server 并不是由 AI（大模型）决定的，而是由 client 决定的。

更准确的说，是你作为用户指定当前的 client 应该跟哪些 Server 做交互。

然后 AI 做的是从这些 MCP Server 提供的工具列表（tools list）中选择合适工具进行调用。

至于后面这一步，模型如何选择符合需求的工具的问题，其实就是原本大模型工具调用（tool use/function call）的那一套。

大模型分析用户需求跟某个工具（有对应的功能描述）是否匹配，如果匹配，就调用对应的工具。

举个例子

比如说高德地图提供的 MCP Server（amap-amap-sse），包含了 12 个具体的工具（例如用于骑行路线规划的 maps_direction_bicycling、驾车路线规划 maps_direction_driving、查询某地天气的 maps_weather 等等）。

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每个工具都有对应的描述，用于辅助大模型判断其能力。

当我在某个 client 里面使用了这个 MCP（具体如何配置和使用这里先不展开，放到下文讲），并且大模型从 prompt 中分析到有相关的需求时，那么模型就会做出决定调用相关的工具，来完成任务。

比如下面的例子中，任务是让 AI 规划一个五一期间的旅游路线规划，有天气查询、制定路线等需求。

那么就会触发模型调用高德地图 MCP 中的 maps_weather 工具。

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以及用于规划路径的 maps_direction_transit_integrated 工具等等。

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具体的工作过程

接下来就以上面的情况为例，梳理下这个过程到底是如何实现的，重要的是 MCP 在整个过程中扮演什么角色。

1、Client 连接到 MCP Server

从用户角度通俗的理解，Client 就是兼容或支持 MCP 协议的 AI 应用，比如官方的是 Claude 客户端，第三方的有 Cursor、Cline、cherrystudio 等等 AI 应用。

Client 的作用是提供一个跟 MCP Server 建立一对一或一对多连接关系的平台，并作为用户与大模型及工具交互的界面。

以 Cline 为例（你可以在 VS Code，Trae 等工具中安装此插件并使用它），它提供了多种安装 MCP 服务器的方式，可以直接从市场里面一键安装。

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或者手动配置安装，MCP 服务器的提供者会提供具体的安装方法，比如安装高德地图 MCP（通过 SSE 方式），在 configure 里面把下面这段命令复制进去就行了（注意提前申请高德地图的 key）。

{
  "mcpServers": {
    "amap-amap-sse": {
      "url": "https://mcp.amap.com/sse?key=您在高德官网上申请的key"
    }
  }
}

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安装并打开它之后，Cline 就完成了跟高德 MCP 的连接。

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这个步骤里，是你（用户）配置它去连接一个或多个特定的 MCP 服务器。

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具体建立连接的底层实现，就是 MCP 协议干的事情了。

比如官方给的例子通过命令行参数传递服务器脚本路径来实现，不过这是 Client 开发者要考虑的事。

总之，在这一步里，MCP 的作用就是提供协议来建立和维护这种 Client 和 Server 之间的连接。

2、Client 发现可用的工具

连接成功后，客户端代码会调用类似 session.list_tools() (以 Python SDK 为例）的函数。

连接的 MCP 服务器会返回它所有工具的列表，包括每个工具的 name、description 和 inputSchema（输入参数）等元数据。

MCP 的作用就是标准化 list_tools 请求和响应格式，确保任何客户端都能理解任何服务器提供的工具信息。

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3、Client 为大模型准备 Prompt

当 Client 收到发送给它的问题/任务请求，比如，

制定一个五一期间南京 3 日游的行程，注意参考天气状况，重点是景点和美食，出行方式是公共交通

Client 要做的是将上一步发现的、当前已连接的 MCP Server 提供的可用工具列表（包含 name, description, inputSchema）包含在用户的请求 prompt 中，一起发送给大模型（LLM）。

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4、大模型决定是否以及如何使用工具

大模型分析用户的问题，同时结合 client 在 prompt 中提供的工具描述来决定是否使用工具，以及使用哪个工具。

具体来说：

• 如果问题可以直接回答，模型会直接生成文本。
• 如果分析问题后需要外部信息或执行某个动作，并且这个需求与某个工具的 description 相匹配，LLM 就会判断需要使用该工具。
例如，提问中需要查询天气，而 client 提供了一个 maps_weather 工具，其 description 为“根据城市名称或者标准 adcode 查询指定城市的天气”，LLM 就会决定使用它。
• 然后模型会利用 inputSchema 来理解该工具需要哪些参数（比如城市名）。
• 最后模型给客户端的响应会包含一个 tool_use 指令，明确指出要使用的工具 name 和所需的 input 参数。

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在这个过程中，MCP 使得 client 能够将准确、标准化的工具描述（name, description, inputSchema）传递给模型，让模型能做出更准确的决策。

5、通过 MCP 执行工具

客户端代码接收到来自 LLM 的 tool_use 指令。

它提取出工具名称 (tool_name) 和参数 (tool_args)。

然后调用相应的 MCP 函数，例如通过 session.call_tool(tool_name, tool_args)。

这会向对应的 MCP 服务器发送一个标准化的 call_tool 请求，要求执行指定的工具并附带参数。

MCP 在此提供标准化的 call_tool 机制，让 client 能在不同的 Server 上以统一的方式调用操作。

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6、MCP 服务器执行工具并返回结果

MCP 服务器接收到 call_tool 请求。

服务器根据请求运行对应的工具逻辑，类似这样：

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然后将执行结果按照 MCP 协议规定的格式，发送回 Client。

MCP 协议保证了工具结果从服务器到客户端回传的标准化。

7、生成最终的回答

Client 收到来自 MCP Server 的工具执行结果后，会将这个结果再次发送给大模型。

大模型结合原始问题和工具返回的信息，生成最终的、更完整和准确的回答给用户。

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总结

总结来说，client 应用负责管理跟 MCP Server 的连接、发现工具有哪些，并在 AI 大模型和 MCP Server 之间充当信使。

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它将用户 prompt 和可用的工具信息发送给大模型。

至于具体的工具使用决策权，还是在于 LLM。

LLM 根据用户问题和收到的工具描述/格式，判断是否需要使用工具，以及使用哪一个。

这实际上也是 MCP 的核心价值：

MCP 并没有发明工具调用的概念，它只是围绕大模型的工具调用能力，提供了一套标准化的通信协议和框架。
这套标准包括了工具的发现机制、描述规范、调用协议和结果传递等，极大地促进了不同模型、客户端和工具服务之间的互操作性。

借一张图描述工具调用和 MCP 的比较：

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参考资料：

• MCP 官方文档：For Client Developers (或其他相关官方链接)
• cline 系统指令示例：https://github.com/cline/cline/blob/main/src/core/prompts/system.ts
• Function calling & MCP for LLMs
• https://dev.to/pavanbelagatti/model-context-protocol-mcp-8-mcp-servers-every-developer-should-try-5hm2