MCP

基本概念¶

Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 于 2024 年推出的开放协议，旨在标准化大模型与外部工具、数据源之间的交互方式。

类比来说：如果 LLM 是电脑，工具是外设，那么 MCP 就是 USB 接口标准——任何符合 MCP 标准的工具都可以被任何支持 MCP 的 AI 应用使用。

架构¶

MCP 采用 Client-Server 架构：

flowchart LR
    Host[Host 应用] --> Client[MCP Client]
    Client --> S1[MCP Server 1]
    Client --> S2[MCP Server 2]
    Client --> S3[MCP Server N]
    S1 --> T1[工具/数据源 1]
    S2 --> T2[工具/数据源 2]
    S3 --> T3[工具/数据源 N]

核心组件：

• Host：AI 应用本身（如 Claude Desktop、Cursor 等）；
• MCP Client：在 Host 内部运行，负责与 MCP Server 通信；
• MCP Server：暴露具体的工具和数据源。

核心能力¶

MCP Server 可以向 LLM 暴露三种类型的能力：

Tools（工具）¶

可以被 LLM 调用的函数，例如查询数据库、发送邮件、操作文件系统等。这与 Function Calling 概念类似，但 MCP 提供了标准化的发现和调用机制。

Resources（资源）¶

可以被 LLM 读取的数据，类似于 GET 请求。例如读取文件内容、获取数据库查询结果等。

Prompts（提示词模板）¶

预定义的提示词模板，由用户在交互中选择使用。

协议细节¶

MCP 基于 JSON-RPC 2.0 协议进行通信，支持两种传输方式：

• stdio：通过标准输入输出通信，适合本地 Server；
• Streamable HTTP：基于 HTTP 的远程通信，适合云端 Server。

生命周期¶

sequenceDiagram
    participant C as Client
    participant S as Server

    C->>S: initialize（握手）
    S->>C: initialize response
    C->>S: initialized（确认）
    C->>S: tools/list（获取工具列表）
    S->>C: tools 列表
    loop 交互循环
        C->>S: tools/call（调用工具）
        S->>C: 工具结果
    end
    C->>S: shutdown

与 Function Calling 的关系¶

生态¶

• MCP 官方规范
• Awesome MCP Servers
• 主流 MCP Server：文件系统、GitHub、Slack、数据库、搜索引擎等。