MCP:大模型时代的智能导航系统

01 MCP简介

MCP ,全称Model Context Protocol是一种开放协议,标准化了应用程序为大语言模型(LLM)提供上下文的方式,类似 AI 应用程序的 USB-C 端口。它能帮助构建基于 LLM 的代理和复杂工作流程,提供了越来越多的预构建集成、在 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性以及保护数据的最佳实践。

MCP 遵循客户端 - 服务器架构,包括 MCP 主机(如 Claude Desktop、IDEs 或 AI 工具)、MCP 客户端、MCP 服务器、本地数据源和远程服务。用户可以根据自身需求选择不同的入门路径,还可以深入了解 MCP 的核心概念和能力,如贡献代码以及获取支持和反馈。

MCP官网地址:https://modelcontextprotocol.io/introduction

02 MCP的架构及亮点

2.1 MCP 架构图:

2.2 亮点

  • 功能强大

    MCP 帮助在 LLM 之上构建代理和复杂工作流程,LLM 可通过 MCP 直接插入众多预构建集成,具有在不同 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性,并提供保护数据的最佳实践。

  • 架构清晰

    MCP 遵循客户端 - 服务器架构,包括 MCP 主机、客户端、服务器以及本地数据源和远程服务,各部分分工明确,便于理解和使用。

  • 入门途径多样

    提供了快速入门的多种路径,包括示例、教程、利用 LLM 加速 MCP 开发的方法、调试指南、交互式调试工具以及深入探索 MCP 的视频等。

  • 贡献与反馈机制完善

    对于不同方面的问题有明确的反馈渠道,如针对 MCP 规范、SDK 或文档的问题可创建 GitHub 问题,针对规范讨论可使用特定讨论区等。

03 支持丰富语言的的SDK

开发者可以定制属于自己的MCP服务,支持python、js、java、Kotlin和C#。

另外还有现成的MCP服务和客户端供我们使用,目前收录6836 个,如图:

收录的网址:https://mcp.so/

04 MCP 可以做什么呢

看了上面的介绍,可能对MCP还是一头雾水。我们先看看官方介绍:

大致的含义就是:

MCP可以帮助我们在LLM之上构建Agent或者复杂的工作流,很多工具扩展都可以直接以插件的形式接入LLM,并且可以使得数据更加安全。

举一个简单的例子:我们要根据明天的天气,做一个上海一日游的攻略

我们不使用MCP的话,我们通过大模型无法获取明天的天气,做的旅游攻略也是基于网上的数据,无法定制详细的实时路线攻略。而接入天气的MCP服务、地图的MCP服务,就可以直接结合天气和实时地图制造出更精准的出行攻略。

详细的实时路线攻略。而接入天气的MCP服务、地图的MCP服务,就可以直接结合天气和实时地图制造出更精准的出行攻略。

今天的MCP就介绍到这里,下一期我们搭建一个MCP服务,看看具体的效果。

### MCP 架构与大型语言模型的集成 #### 大型语言模型的需求背景 现代的大规模预训练语言模型(LLMs, Large Language Models)通常具有极高的计算需求和复杂的推理逻辑。为了支持这些模型的实际部署,需要高效的通信协议来协调客户端请求和服务端响应。MCP(Model Control Protocol)作为一种专为 AI 应用设计的协议,在这种场景下展现了显著的优势[^1]。 #### 客户端-主机-服务器架构的应用 MCP 的核心设计理念基于客户端-主机-服务器模式,这使得它非常适合用于分布式环境下的 LLMs 部署。具体而言,MCP 提供了一个标准化的接口层,允许开发人员轻松定义和调优模型的行为参数。例如,通过 MCP 协议可以动态调整批量大小、序列长度以及其他超参数,从而优化服务性能[^2]。 #### 生命周期管理的支持 对于大规模的语言模型来说,有效的资源分配至关重要。MCP 不仅提供了基本的数据交换能力,还内置了完善的生命周期管理系统。这意味着当某个特定任务完成或者不再活跃时,相关联的计算资源能够被及时释放并重新调度给其他更紧急的任务。这样的特性极大地提高了整体系统的效率和灵活性[^3]。 #### 技术实现细节 以下是利用 Python 实现的一个简单示例程序片段展示如何通过 MCP 调用远程托管的大规模语言模型: ```python import mcp_client def query_large_language_model(prompt_text): client = mcp_client.connect('mcp://llmservice.example.com') try: response = client.execute({ 'action': 'generate', 'model_name': 'gpt-neo-x-large', 'input_data': prompt_text, 'max_tokens': 50 }) return response['output'] finally: client.disconnect() result = query_large_language_model("Explain quantum computing in one sentence.") print(result) ``` 此代码展示了如何连接到运行有 MCP 接口的服务端实例,并向其中嵌入好的 GPT Neo X 大型语言模型发送生成指令的过程。 #### 使用案例分析 实际应用场景可能包括但不限于以下几个方向: - **自然语言处理**:如文本摘要生成器、机器翻译工具等; - **对话系统构建**:智能客服机器人背后往往依赖强大的语义理解能力和流畅的回答生成机制; - **内容创作辅助**:帮助作家快速构思情节大纲或是程序员自动生成文档说明等等。 ---
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