模型上下文协议MCP（Model Context Protocol）

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是由Anthropic公司于2024年11月推出的开源协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源及工具集成的复杂性，推动AI从“被动问答”向“主动执行”的转变。

MCP 属于 应用层协议，其设计目标是标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间的交互，而非关注底层数据传输或网络连接问题。它在技术架构中位于传统网络协议（如 TCP/IP）之上，专注于定义 AI 模型与外部系统之间的通信语义和交互逻辑。类比：类似于 HTTP 在 Web 生态中的角色，MCP 是 AI 领域的“应用层协议”，负责协调模型与工具之间的功能调用和数据交换。

MCP 的核心通信机制基于 JSON-RPC 2.0（JavaScript Object Notation Remote Procedure Call），这是一种轻量级的远程过程调用协议，具有以下特点：

  1. 标准化格式：使用 JSON 定义请求和响应结构，确保跨平台兼容性。

  2. 双向通信：支持请求-响应模式，同时预留扩展能力（如流式数据传输）。

  3. 轻量化：适合高频次、低延迟的 AI 工具调用场景。

MCP 在 JSON-RPC 的基础上进一步扩展，增加了以下功能：

  • 动态工具发现：通过 list_tools 方法自动获取可用服务列表。

  • 安全上下文（Context）：传递权限令牌、用户身份等元数据，确保操作可控。

  • 多模态支持：协议预留接口，未来可集成图像、语音等非文本数据交互。

本文并未涉及MCP协议相关代码，大家可以参考文章：

一文带大家了解关于MCP 的完整 Hello World 示例-CSDN博客

直接上代码！一文说清楚MCP的N+M复杂度-CSDN博客

技术架构与设计理念

MCP 采用 客户端-服务器模型，由三大核心组件构成：

  1. 主机（Host）

    • 承载 AI 模型的应用程序（如 Claude Desktop、IDE 工具），负责发起请求。

    • 控制客户端的连接权限，确保数据安全性。

  2. 客户端（Client）

    • 嵌入主机中，负责将模型请求转换为符合 MCP 协议的 JSON-RPC 消息。

    • 支持同时连接多个服务器，实现多工具协作。

  3. 服务器（Server）

    • 轻量级程序，通过标准化接口暴露外部资源（如数据库、API、文件系统）。

    • 提供三类核心功能：

      • 工具（Tools）：执行具体操作（如发送邮件、运行代码）。

      • 资源（Resources）：提供结构化数据（如数据库查询结果）。

      • 提示（Prompts）：定义可复用的任务模板

核心功能与创新点

  1. 标准化上下文交互
    MCP通过定义“原语”（Prompts、Resources、Tools）规范交互流程，例如：

    • 资源（Resources）：提供结构化数据（如数据库内容）；

    • 工具（Tools）：允许AI调用函数（如代码执行、文件操作）；

    • 提示（Prompts）：支持可复用模板，简化任务设计。

  2. 解决传统集成痛点
    传统API需为每个数据源编写独立代码（N×M复杂度），而MCP通过统一协议将复杂度降至M+N，开发者仅需一次集成即可适配多工具。

  3. 安全性与可控性
    内置访问控制机制，用户需明确授权敏感操作（如数据库查询），且服务器可独立管理资源，避免API密钥泄露。

协议的核心优势

相较于传统协议（如 HTTP、自定义 API），MCP 的优势体现在以下几个方面：

  1. 复杂度大幅降低

    • 传统方案：每对接一个工具（N）需为每个模型（M）单独开发接口 ⇒ N×M 复杂度。

    • MCP方案：工具和模型各自实现一次协议适配 ⇒ N+M 复杂度。

  2. 动态扩展性

    新增工具时，模型无需修改代码即可通过动态发现机制调用。

  3. 安全性增强

    • 通过 context 参数传递动态令牌，敏感操作需用户显式授权。

    • 服务器独立管理资源，避免 API 密钥泄露风险。

  4. 实时性与双向交互

    支持类似 WebSocket 的双向通信，允许服务器主动推送数据（如实时监控价格变动）

与HTTP协议的对比：从“通用通信”到“场景化专用”

维度 HTTP协议 MCP协议
设计目标 通用的客户端-服务器通信（如网页加载、API调用） 专为大模型与工具/数据的动态交互设计（如数据库查询、代码执行、硬件控制）
交互模式 单向请求-响应，需手动管理状态 双向实时通信（如WebSocket），支持流式响应和主动推送（如监控数据变化时实时通知模型）
集成复杂度 每个工具需单独开发API接口（N个工具×M个模型 ⇒ N×M复杂度） 统一协议层（N个工具+M个模型 ⇒ N+M复杂度），一次集成支持所有兼容MCP的工具
安全性 依赖开发者自行实现鉴权、访问控制 内置安全机制（如权限分级、操作审计、动态令牌），默认隔离敏感操作（如数据库写入需显式授权）
工具发现 需额外开发服务发现机制（如Swagger文档） 原生支持动态工具发现（模型可主动查询可用工具列表及参数格式）

典型场景对比：

  • HTTP场景：开发者需为每个数据库、API编写适配代码，模型需硬编码调用逻辑。

  • MCP场景：模型通过list_tools()动态获取工具列表，调用时仅需符合协议格式，无需关心底层实现。

实际案例：MCP vs HTTP

任务：通过自然语言“分析上周销售数据并邮件周报给团队”调用工具链。

步骤 HTTP实现 MCP实现
1. 语义解析 模型需硬编码如何拆解任务（如先查数据库再发邮件） 模型调用plan_actions()自动生成工具调用序列
2. 数据库查询 需单独调用SQL API，处理连接池、分页等细节 调用query_database(sql)，协议自动处理分页和超时
3. 生成图表 需将结果传给另一图表API，手动转换数据格式 调用generate_chart(data)，协议规定输入为MCP标准数据格式
4. 发送邮件 需调用邮件服务API，处理附件上传、收件人列表 调用send_email(content, attachments)，协议内置附件编码
总代码量 200+行（含错误处理、格式转换） 50行（仅描述工具调用顺序）

未来演进方向

  1. 协议升级

    2025 年计划采用 Streamable HTTP 替代 HTTP+SSE，提升高并发场景性能。

  2. 多模态扩展

    支持连接 AR 眼镜、脑机接口等新型硬件，实现更丰富的交互形式。

  3. 去中心化生态

    结合区块链技术实现分布式工具注册与发现，避免中心化垄断。

结论

MCP 作为 AI 领域的“应用层协议”，通过标准化交互语义和降低集成复杂度，推动 LLM 从“问答工具”向“行动代理”演进。其基于 JSON-RPC 的设计兼顾灵活性与效率，而开源策略则加速了生态共建。随着 Streamable HTTP 等技术的引入，MCP 有望成为下一代 AI 基础设施的核心组件。

# 人工智能
Logo
火山引擎 ADG 社区

火山引擎开发者社区是火山引擎打造的AI技术生态平台，聚焦Agent与大模型开发，提供豆包系列模型（图像/视频/视觉）、智能分析与会话工具，并配套评测集、动手实验室及行业案例库。社区通过技术沙龙、挑战赛等活动促进开发者成长，新用户可领50万Tokens权益，助力构建智能应用。

更多推荐

Chess用户界面设计：Tailwind CSS样式系统和组件库

GitHub推荐项目精选中的ch/chess是一个类似chess.com的多人在线象棋平台，它采用现代化的前端技术栈构建，尤其在用户界面设计上通过Tailwind CSS样式系统和组件库实现了优雅且功能丰富的交互体验。本文将深入探讨该项目如何利用Tailwind CSS打造一致的设计语言和高效的组件系统，为象棋爱好者提供沉浸式的游戏界面。## 🎨 Tailwind CSS样式系统：构建统一视

avatar 火山引擎 ADG 社区

终极指南：GPT-Engineer如何通过AI自动发现代码问题并提升质量

GPT-Engineer是一款强大的AI驱动代码工具，它能帮助开发者自动检测潜在代码问题、优化代码质量，让编程效率提升3倍以上。无论是新手还是资深开发者，都能通过这款工具轻松发现代码中的隐藏缺陷，减少调试时间，释放更多精力在创造性工作上。## 一键发现代码问题：GPT-Engineer的AI审查魔力GPT-Engineer的核心能力在于其内置的智能代码分析系统。通过集成Python代码格式

avatar 火山引擎 ADG 社区

SatDump中的纠错编码技术：从RS码到Turbo码的完整实现指南

在卫星数据传输过程中，信号往往会受到各种干扰，导致数据错误。SatDump作为一款通用卫星数据处理软件，集成了多种先进的纠错编码技术，确保从卫星接收到的数据能够准确解码。本文将深入解析SatDump中从Reed-Solomon（RS）码到Turbo码的实现细节，帮助读者理解这些技术如何保障卫星通信的可靠性。## 为什么纠错编码对卫星数据至关重要？卫星与地面站之间的通信链路面临着空间辐射、大

avatar 火山引擎 ADG 社区