mcp解读——概述及整体架构

概念介绍

什么是模型上下文协议 （MCP）

MCP（模型上下文协议）是一种用于将 AI 应用程序连接到外部系统的开源标准。
使用 MCP，Claude 或 ChatGPT 等人工智能应用程序可以连接到数据源（例如本地文件、数据库）、工具（例如搜索引擎、计算器）和工作流程（例如专门提示），使它们能够访问关键信息并执行任务。
将 MCP 视为用于 AI 应用的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了连接电子设备的标准化方式一样，MCP 也提供了将 AI 应用程序连接到外部系统的标准化方式。

MCP 有哪些能力？

• 代理可以访问 Google 日历和 Notion，充当更加个性化的人工智能助手。
• Claude Code 可以使用 Figma 设计生成整个 Web 应用程序。
• 企业聊天机器人可以连接到整个组织的多个数据库，使用户能够使用聊天来分析数据。
• AI 模型可以在 Blender 上创建 3D 设计并使用 3D 打印机打印出来。

为什么 MCP 很重要？

MCP 可以带来一系列好处。
开发人员 ：MCP 在构建或集成 AI 应用程序或代理时减少了开发时间和复杂性。
AI 应用程序或代理 ：MCP 提供对数据源、工具和应用程序生态系统的访问，这将增强功能并改善最终用户体验。
最终用户 ：MCP 会产生功能更强大的 AI 应用程序或代理，它们可以访问用户的数据并在必要时代表用户采取行动。

体系结构概述

概述讨论了其范围和核心概念 ，并提供了一个示例来演示每个核心概念。
由于 MCP SDK 抽象化了许多问题，因此大多数开发人员可能会发现数据层协议部分是最有用的。它讨论了 MCP 服务器如何为 AI 应用程序提供上下文。

范围

• MCP 规范 ：MCP 规范，概述了客户端和服务器的实现要求。
• MCP SDK：用于实现 MCP 的不同编程语言的 SDK。
• MCP 开发工具 ：用于开发 MCP 服务器和客户端的工具，包括 MCP Inspector
• MCP 参考服务器实现：MCP 服务器的参考实现。

MCP 成员

MCP 遵循客户端-服务器架构，其中 MCP 主机（如 Claude Code 或 Claude Desktop 等 AI 应用程序）建立与一个或多个 MCP 服务器的连接。MCP 主机通过为每个 MCP 服务器创建一个 MCP 客户端来实现这一点。每个 MCP 客户端都与其相应的 MCP 服务器保持专用的一对一连接。
MCP 架构的主要成员是：

• MCP 主机 ：协调和管理一个或多个 MCP 客户端的 AI 应用程序
• MCP 客户端 ：维护与 MCP 服务器的连接并从 MCP 服务器获取上下文供 MCP 主机使用的组件
• MCP 服务器 ：向 MCP 客户端提供上下文的程序

例如 ：Visual Studio Code 充当 MCP 主机。当 Visual Studio Code 建立与 MCP 服务器（如 Sentry MCP 服务器 ）的连接时，Visual Studio Code 运行时会实例化一个 MCP 客户端对象，该对象用于维护与 Sentry MCP 服务器的连接。当 Visual Studio Code 随后连接到另一个 MCP 服务器（例如本地文件系统服务器 ）时，Visual Studio Code 运行时会实例化一个额外的 MCP 客户端对象来维护此连接，从而保持 MCP 客户端与 MCP 服务器的一对一关系。

请注意，MCP 服务器是指提供上下文数据的程序，无论它在哪里运行。MCP 服务器可以在本地或远程执行。例如，当 Claude Desktop 启动文件系统服务器时， 服务器在同一台机器上本地运行，因为它使用 STDIO 运输。这通常称为“本地”MCP 服务器。官方 Sentry MCP 服务器在 Sentry 平台上运行，并使用 Streamable HTTP 传输。这通常称为“远程”MCP 服务器。

MCP层

MCP 由两层组成：

• 数据层 ：定义基于 JSON-RPC 的客户端-服务器通信协议，包括生命周期管理和核心原语，例如工具、资源、提示和通知。
• 传输层 ：定义支持客户端和服务器之间数据交换的通信机制和通道，包括特定于传输的连接建立、消息成帧和授权。

从概念上讲，数据层是内层，而传输层是外层。

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