MCP的出现到底解决了什么问题？本文从非技术视角讲解MCP是什么、它的出现带来的价值及其对Agent的关键意义。

从顶层架构视角回顾AI Agent，了解MCP概念的位置

在之前的基础概念科普文章中我们曾经梳理过，一个AI应用产品的顶层层次架构角度，自底向上可以分为基础层、模型层、应用层和用户层。我们基于这些层次，分层解释了算力、算法、模型、AI Agent等概念及其之间的关系。

下面这张图非常全面地总结了这些AI基础概念和他们之间的关系。我们从一个顶层视角看，AI Agent在「应用层」的位置。

图片为作者原创梳理

关于AI Agent，这里我们也简单回顾一下概念。**AI Agent（人工智能体）**是能够感知环境、自主规划、进行决策和执行动作以实现目标的智能体。简单来说，相比只有LLM ，Al Agent 可以独立思考，并做出行动。在AI Agent的工作原理中，调用外部数据源、工具是AI Agent能够一站式完成复杂任务的关键。MCP则在模型调用这些外部各类资源和工具中发挥作用，它提供了一种高效标准化的调用方式。因此，MCP是在解决Agent应用的开发问题。

从API到MCP，MCP带来了什么变化？

MCP全称为Model Context Protocol，即模型上下文协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了一种标准化方式。

在 MCP出现之前，AI Agent 与外部工具的“握手”主要依赖直接API调用。然而不同工具的API设计千差万别（认证方式、输入输出格式、错误处理），适配器代码复杂且易出错，Agent 本体需要嵌入或管理大量特定工具的调用逻辑，变得庞大且难以管理。MCP的核心思想是在AI Agent和外部工具之间建立一个标准化的、通用的“通信层”。让智能体与外部工具、数据源及API资源的连接问题变得更加简单。

我们通过一个具象的场景来具体解释MCP的作用。“扣子”是字节跳动基于豆包大模型打造的AI应用开发平台，我们可以在这个平台中利用大模型、自定义工作流来零代码搭建一个智能体应用。进入到扣子的开发平台可以看到，它提供了丰富的“插件”供我们搭建智能体时进行调用。比如我们要搭建一个专用于提供旅游规划方案的智能体，那么搭建过程中就需要调用天气数据查询、路线规划相关的外部工具接口。

图片来源：截图自扣子平台的插件商店功能

这些插件可以以API的方式供用户调用。然而，不同工具的API设计并不相同（认证方式、输入输出格式、错误处理）。而MCP则让所有的API、工具、数据源能够按照统一的协议“改造”，只要经过一次“改造”，这些工具都可以被开发者直接调用。

下面是使用MCP对智能体搭建者和插件工具的提供者带来的显著变化对比。

值得提一下的是，MCP的出现并不代表着API的方式就失去意义。在不同的情况下，两者具有不同的优势。更加丰富的交互需求下MCP更合适。

MCP架构

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

图片来源：ailydoseofds

• **主机：**任何提供 AI 交互环境的应用程序，它能访问工具和数据，并运行 MCP 客户端。

• **MCP 客户端：**在主机内运行，用于与 MCP 服务器直接通信。

• **MCP 服务器：**暴露特定功能并提供数据访问，例如：工具（使 LLM 能通过服务器执行操作）、资源（向 LLM 公开服务器中的数据和内容）、提示（创建可重用的提示模板和工作流）。

我们可以用一个场景看MCP组件是如何发挥作用的：

1. 用户触发请求 (Host)：你在 VS Code 中右键点击 api_service.py → 选择 “Claude: 解释此代码如何工作”。Claude 插件 (Host)捕获到操作指令：解释代码 ，目标文件：[绝对路径]/project/src/api_service.py （Host 不尝试读取文件内容，仅将结构化请求发送给 Claude 模型）。
2. Claude 模型收到请求，判断“要解释代码，必须先读取文件内容。但模型自身无权访问用户本地文件系统。”模型主动生成MCP 工具调用指令。
3. 插件内的MCP Client被激活，根据指令定位和调用预配置的本地代码分析 MCP Server。
4. Server 按指令执行受限操作，将代码原始文件内容通过 Client 返回至 Claude 模型，模型接收原始数据并分析代码生成结果。
5. 分析最终结果通过 Host 展示 (用户界面)。

MCP对AI Agent的关键意义

MCP的出现对Agent开发者和整个生态都有着关键意义：

• **提升开发效率：**Agent 开发者摆脱了为每个工具编写适配器的苦差事。只需学习 MCP 标准，即可调用所有兼容 MCP 的工具。
• 降低维护成本： 工具API变更时，只需更新其对应的 MCP 客户端适配器，无需修改所有依赖它的 Agent。
• **提升灵活性：**Agent 的能力不再受限于预先集成的工具。在运行时，它可以动态发现并调用任何注册在 MCP 网络上的新工具，实现“即插即用”的工具扩展。
• **简化Agent设计：**Agent 本体变得轻量化和通用化。它只需专注于核心的规划、决策和推理逻辑，复杂的工具调用细节由 MCP 层处理。
• **提升兼容性与互操作性：**MCP 作为通用协议，屏蔽了底层工具的异构性。不同团队开发的 Agent 和工具，只要遵循 MCP 标准，就能无缝协作。
• **生态繁荣：**新工具接入生态的成本大幅降低，鼓励更多工具提供者开发 MCP 适配器，形成丰富的“工具市场”，反哺 Agent 能力的爆炸式增长。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

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