MCP

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）由Anthropic公司于2024年11月首次提出，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的交互问题。其核心目标是通过标准化接口，简化AI模型与外部系统的集成，从而提升AI应用的灵活性和扩展性。

MCP被比喻为AI领域的“USB-C接口”，类似于传统硬件设备通过统一接口连接不同设备的方式，MCP允许大型语言模型以标准化的方式访问外部数据源、工具和资源。这种标准化的设计不仅降低了开发者的集成成本，还提高了系统的通用性和互操作性。

MCP的核心架构

MCP采用客户端-服务器（Client-Server）架构，主要由三个核心组件组成：MCP主机（Host）、MCP客户端（Client）和MCP服务器（Server）。

1. MCP主机（Host）
   MCP主机是AI应用程序的运行环境，负责提供用户界面并协调模型与服务器之间的通信。它通常集成交互式工具和数据，以便与外部服务进行顺畅的通信。

2. MCP客户端（Client）
   MCP客户端作为中介，负责向MCP服务器发送请求，并将响应传递给MCP主机。它支持动态访问控制和实时决策，确保安全性和高效性。

3. MCP服务器（Server）
   MCP服务器是MCP协议的核心，负责处理来自客户端的请求，并根据请求调用外部数据源或工具。服务器支持多种协议（如HTTP、gRPC等），并提供标准化的API接口。

MCP的工作原理

MCP协议通过JSON-RPC格式的消息传递机制实现通信。消息类型包括请求（Request）、结果（Result）、错误（Error）和通知（Notification），这些消息通过安全的传输协议（如TLS）进行加密传输。

1. 数据获取与处理
   当AI模型需要外部数据时，MCP客户端会向MCP服务器发送请求，服务器根据请求调用相应的数据源或工具，并返回处理后的结果。例如，在文档摘要任务中，MCP服务器可以调用文本摘要API生成摘要内容。

2. 上下文感知与提示生成
   MCP协议支持上下文感知功能，允许AI模型根据历史交互记录生成更精准的提示（Prompts）。例如，推荐系统可以通过用户行为日志生成个性化的推荐内容。

3. 多任务协作与动态调用
   MCP协议支持多任务协作，允许AI代理在统一界面中调用多个工具完成复杂的多步骤任务。例如，在智能家居场景中，AI代理可以通过MCP服务器控制多个设备完成自动化任务。