MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种开放协议，由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信方式。
MCP 的背景与起源
在 AI 领域，尤其是大语言模型的应用中，常常面临数据孤岛和工具集成复杂的问题。以往，不同的数据源和工具都有自己独特的 API 和集成方式，这使得开发者要为每个工具单独编写集成代码，不仅增加了开发成本，还限制了工具的复用性。为了解决这些问题，MCP 应运而生。
MCP 的核心架构
MCP 采用客户端 - 服务器（Client-Server）架构，主要有以下三个核心角色：
- MCP Host（主机） ：通常是运行大型语言模型的应用程序，如 Claude 桌面版、IDE 插件或聊天机器人等。它是与外部数据源或工具交互的核心，负责发起对数据或工具的请求。
- MCP Client（客户端） ：在 MCP Host 和 MCP Server 之间充当中介，负责将 Host 的请求转发给 Server，并将 Server 的响应返回给 Host。每个 Client 与一个特定的 Server 建立 1:1 的连接。
- MCP Server（服务器） ：提供特定的功能或数据访问能力。例如，它可能是一个处理文件系统读写、数据库查询或发送消息的服务。Server 封装了与实际数据源的交互逻辑，并对外暴露统一的 MCP 接口。
MCP 的工作原理
- 通信机制 ：MCP 通信过程遵循 JSON-RPC 等通用 Web 协议来实现双向通信。MCP Host 通过 MCP Client 调用 Server 提供的服务或方法，如读取文件、执行搜索等，Server 完成相应操作后将结果返回给 Host。整个过程采用 JSON 格式的消息进行数据传输，确保了上下文在多次交互中得以保持，实现了“连续对话”的功能。
- 双向交互与数据传输 ：与传统的 API 通信不同，MCP 支持双向交互。除了模型可以请求数据外，Server 也可以根据需要向 Host 发出信息。例如，在某些情况下，Server 可能会要求用户授权操作，或向 Host 提供重要的提示信息。MCP 支持多种传输层实现，如 HTTP 和 WebSocket，这使得它能够适应不同的应用需求，并且具有良好的扩展性。
MCP 的优势
- 统一接口 ：MCP 提供了一个统一的接口，解决了不同数据源和工具之间的兼容问题，使得 AI 应用能够更加灵活地与外部资源进行交互，无需为每种工具或数据源编写单独的集成代码。
- 降低集成成本 ：开发者不再需要为每种工具或数据源编写单独的集成代码，通过 MCP 协议，AI 模型能够轻松接入多种服务，减少了开发和维护的工作量。
- 双向通信 ：MCP 协议的双向通信机制使得 AI 应用可以与外部工具和数据源进行更为复杂和智能的交互，为未来的智能化应用提供了更加广阔的可能性。
- 高度扩展性 ：MCP 支持多种数据传输机制和传输层协议，具有良好的扩展性，能够适应不同的应用需求。
- 安全性与控制 ：通过在本地或受控环境中运行服务器，MCP 确保了数据的安全访问。
MCP 的应用场景
- AI 工具集成 ：MCP 让 AI 应用能够与各种工具集成，如文件管理、数据库操作、消息发送等。例如，AI 代理可以通过 MCP 直接操作 GitHub 发起 Pull Request，或者通过 MCP Server 集成支付宝的交易创建、查询、退款等功能，创建具备支付能力的智能工具。
- 智能开发环境 ：在智能 IDE 中，MCP 可以帮助 AI 模型更好地理解代码上下文，并与代码编辑器中的各种工具进行交互，如代码补全、代码检查、版本控制等，从而提高开发效率。
- 自动化工作流 ：MCP 可以将不同的 AI 工具和服务连接起来，形成自动化的工作流。例如，通过 MCP 将 AI 模型与日历应用、邮件系统、任务管理工具等连接，实现自动安排会议、发送提醒、更新任务状态等功能。
MCP 的发展现状与未来趋势
目前，MCP 还处于发展的初级阶段，但已经得到了越来越多的关注和应用。随着 MCP 生态系统的不断发展和完善，未来有望成为 AI 领域的一项重要技术标准。
总之，MCP 作为一种新兴的开放协议，为 AI 模型与外部工具和数据源的集成提供了一种标准化、简单高效的方式。它具有统一接口、降低集成成本、双向通信、高度扩展性等优势，在 AI 工具集成、智能开发环境、自动化工作流等多个领域有着广泛的应用前景。
