MCP：Model Context Protocol 介绍

“Model Context Protocol” 是关于模型在对话或任务中的“上下文管理”或“会话协议”的一种描述。它定义了模型在处理多轮对话、维护会话状态、信息传递以及确保连续性方面应遵守的规则和流程。下面我为你详细解释这个概念的组成和作用。

1. 什么是 Model Context Protocol？

它是一种规则和标准，用于确保AI模型在多轮交流中，能够合理、连续地理解和应答用户的请求。简而言之，它规定了模型在“上下文”维护和“信息传递”方面的职责与操作流程。

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2. 主要目标

• 保持会话连贯性：确保模型能正确理解前文内容，给出符合语境的回答。
• 信息管理：有效存储、检索和更新会话中的关键信息。
• 处理多轮交互：在对话过程中识别用户的意图变化，及时调整回答策略。
• 确保数据一致性：避免重复、矛盾或信息丢失。

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3. 核心组成要素

• 上下文捕获：模型持续记录用户每次的输入、模型的回复以及任何中间信息。
• 上下文存储：定义存储结构（如会话历史、用户偏好、已完成的任务等）的方法。
• 上下文更新：每轮对话后，模型需要把新的信息整合到上下文中。
• 上下文传递：在多轮交互中，将连续的上下文传递给模型，使得回答具有连续性。

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4. 实现流程（一般示意）

1. 接收用户输入：捕获当前用户的请求或问题。
2. 合成上下文信息：结合历史会话内容与当前输入。
3. 模型处理：基于完整上下文，生成回应。
4. 更新上下文：将新交互内容存入上下文管理系统，准备下一轮交互。
5. 输出回应：回复用户。

用公式概述：
Contextnew=Update(Contextold,UserInput,ModelResponse)Contextnew​=Update(Contextold​,UserInput,ModelResponse)

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5. 注意事项

• 敏感信息保护：在上下文存储中应注意用户隐私。
• 上下文长度限制：因模型输入有限制，可能需要截断或摘要旧信息。
• 多模态信息整合：支持图片、音频等多模态数据的上下文管理。

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6. 应用场景

• 智能客服：持续解决用户问题，不丢失上下文信息。
• 虚拟助手：完成复杂任务时多轮引导。
• 对话生成：生成连贯、有逻辑的长篇对话内容。
• 内容编辑：多步骤多轮编写、修改任务。

一、协议格式（Model Context Protocol 格式）

在技术实现中，通常会采用某种结构化的数据格式来描述上下文信息。常见的格式包括JSON、YAML等。这里以JSON为示例，介绍一种典型的协议格式。

示例：会话上下文JSON格式

{
  "session_id": "abc123",
  "history": [
    {
      "user": "请帮我推荐一本科幻小说",
      "assistant": "当然，推荐你阅读《三体》，这是刘慈欣的经典之作。"
    },
    {
      "user": "它讲了什么？",
      "assistant": "《三体》描绘了人类与三体文明的接触与冲突，涉及科学、哲学等多个方面。"
    }
  ],
  "metadata": {
    "last_active": "2025-07-29T15:23:45Z",
    "user_preferences": {
      "genres": ["科幻"],
      "author": ["刘慈欣"]
    }
  }
}

关键字段解释：

• session_id：会话唯一标识符
• history：对话历史（每轮互动的用户问题和助手回复）
• metadata：元信息（用户偏好、最后更新时间等）

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二、标准流程图（简要版）

以下是“Model Context Protocol”的典型流程示意图（文本描述，建议配合图像理解）：

[用户输入]
      |
      v
[检索当前会话上下文] --------+
      |                       |
      v                       |
[合并新内容到上下文]         |
      |                       |
      v                       |
[提取完整上下文（必要时截断/摘要）]
      |
      v
[调用模型生成回复]
      |
      v
[将新对话内容更新到上下文]
      |
      v
[输出模型回应]

流程说明：

1. 用户输入被捕获。
2. 系统检索已有会话上下文。
3. 新内容合并到上下文中，并必要时进行清理（如长度裁剪）。
4. 传入模型，生成回应。
5. 将本轮交互存入上下文。
6. 输出回答。

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三、实现的技术细节

1. 上下文存储机制

• 存储结构：采用队列、堆栈或字典，根据深度设计，确保快速存取。
• 长度限制：模型输入有最大字符/Token限制（如GPT-4为8K/32K Tokens），需要截断或摘要老旧内容。
• 持续更新：每轮对话后，合并新交互到整体上下文。

2. 上下文管理策略

• 时间优先：最新的内容优先保留。
• 主题优先：保留与当前话题相关的内容。
• 摘要压缩：将较长对话摘要为短句或关键词。

3. 例子代码（伪代码）

context = {
  "session_id": "abc123",
  "history": [],
  "metadata": {}
}

def update_context(user_input, assistant_response):
    context['history'].append({
        "user": user_input,
        "assistant": assistant_response
    })
    # 检查长度限制，进行截断或摘要
    if len(context['history']) > MAX_HISTORY:
        context['history'] = context['history'][-MAX_HISTORY:]

四、总结

• 格式：一般采用JSON或YAML，包含会话ID、历史记录、元数据。
• 流程：捕获→合并→摘要→模型生成→存储→回复
• 关键点：长度管理、信息一致性、多模态支持（扩展）。