模型上下文协议 MCP
随着人工智能迈向更复杂的应用场景，单一模型的局限性逐渐显现，而多模型协同与上下文感知的需求日益迫切。从对话系统需要理解用户的历史语境，到跨模态任务要求无缝整合文本、图像等多源数据，AI 的发展正呼唤一种全新的协作范式。
模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）正是在这一背景下崭露头角。作为一种专为模型间上下文传递设计的标准化协议，MCP 不仅提升了系统的连贯性和智能化水平，还为开发者提供了一个灵活、高效的工具来应对日益增长的计算挑战。
MCP 协议由 Anthropic 于 2024 年 11 月正式推出并开源。作为一家由前 OpenAI 研究人员创立的公司，Anthropic 以其在可解释性和安全 AI 系统方面的专长而闻名。
MCP 的设计初衷是创建一个开放协议，标准化 AI 模型与外部数据源及工具的交互方式，从而解决传统集成的碎片化问题。
MCP 的灵感部分来源于 USB-C 的类比：如同 USB-C 通过统一接口连接多种设备，MCP 旨在为 AI 应用提供一个“即插即用”的上下文管理框架。
MCP 架构
模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的核心设计遵循客户端-服务器架构，这一架构允许一个宿主应用程序与多个服务器建立连接，从而实现灵活的上下文传递与功能扩展。
通常而言，MCP 的技术框架围绕三个关键组件构建：主机（Host）、客户端（Client）和服务器（Server）。这些组件共同协作，形成了一个高效、可扩展的生态系统，为 AI 模型与外部资源之间的动态交互提供了坚实的基础。
简单来说，用户在 MCP Host 上发出指令，Host 通过 MCP Client 和 MCP Server 沟通，最终实现功能并返回结果给用户。
- MCP Host（宿主/主机）：用户操作 MCP 服务的平台，比如 AI 聊天工具或专业 IDE。
- 管理客户端：生成并管理多个客户端（会话），控制安全性和权限。
- 协调 AI：决定 AI（LLM）使用哪些数据或功能，并向服务器发送请求。
- 整合信息：汇总各客户端从服务器获取的数据，供 AI 优化使用。
- MCP Client（客户端）：连接 Host 与 Server，负责数据交互与通信。
- 专用通信：一个客户端只与一个服务器交互，例如“数据库客户端”或“翻译客户端”。
- JSON-RPC 交互：使用 initialize、call_tool、read_resource 等方法与服务器通信。
- 事件处理：接收服务器的日志通知等，并反馈给主机。
- 实现要点
- 客户端实现较简单，主要包括
ClientSession（协议层）和传输模块（如stdio_client、sse_client、websocket_client）。 ClientSession负责生成和发送JSON-RPC消息，处理核心操作（如initialize、tools/call）。- 传输层使用 stdio 或 SSE 交换 JSON 消息。
- 客户端实现较简单，主要包括
- MCP Server（服务端）：实际提供功能和数据支持的程序，比如访问文件、调用数据库、调用API。
- 提供工具和资源：公开功能（如翻译、数据库查询、文件读写）供客户端调用。
- 隔离操作：为安全起见，仅处理自身权限内的资源，不直接访问主机或其他服务器数据。
- 可选 AI 交互：通过客户端向主机的 LLM 请求额外处理（例如，翻译服务器请求其他语言处理）。
- 实现要点
- 提供低级 Server 类和高级 FastMCP框架。
- Server使用装饰器（如
@server.call_tool、@server.list_tools）定义请求处理逻辑，管理“哪个方法调用哪个函数”。 ServerSession为每个客户端连接生成会话，处理JSON-RPC消息并调用注册的处理函数。FastMCP自动配置 SSE 路由和工具管理，简化开发。- 传输层与客户端类似，使用 stdio 或 SSE。
设计原则
MCP 的设计遵循以下原则：
- 服务器简洁：服务器专注单一功能，复杂协调由主机负责。
- 高组合性：通过通用协议，服务器如积木般可自由组合，扩展 AI 功能。
- 权限隔离：服务器仅操作自身权限内的资源，主机负责全局管理。
- 渐进扩展：核心功能保持最小化，通过“功能协商”（capability negotiation）逐步添加扩展，兼顾后向兼容性。