MCP：连接AI模型与现实世界的通用协议

Model Context Protocol (MCP) 在人工智能代理时代的意义 大型语言模型（LLM）虽然强大，但它们与现实世界的工具和数据来源互动时却面临诸多挑战。由于LLM是基于互联网的静态快照进行训练的，因此它们在触发自动化或获取实时业务数据方面显得力不从心。而Model Context Protocol（MCP），由Anthropic开发，正是为了解决这一问题而来。 什么是MCP？ MCP 是一种开放协议，标准化了应用程序如何向大型语言模型提供上下文。你可以将其比作一个通用接口，就像USB-C一样，让你的AI模型能够轻松集成各种工具、API和实际工作流程，而无需为每次集成编写自定义代码。这不仅简化了开发过程，还极大地提高了系统的可扩展性和维护性。 MCP的工作原理 MCP 的核心架构包括三个组件：Host、Client 和 Server。 Host — 活动策划者：Host 是用户直接交互的AI应用程序，如Claude、ChatGPT 或 LangChain驱动的自定义代理。它可以理解用户的请求，并决定是否需要外部帮助。 Client — 超高效的助理：Client 内置于Host中，负责与特定的Server建立连接并传递请求。它确保通信迅速且无误。 Server — 技艺高超的厨师：Server 是提供具体工具或服务的外部系统。它可以是运行Python脚本的服务，也可以是访问数据库记录的功能，甚至可以是进行HTTP请求的模块。 通信流程 用户互动：用户输入查询或指令，Host接收并解析。 Host处理请求：Host 可能会咨询LLM来解读用户的意图，并决定需要哪些外部工具或资源。 Client建立连接：Host 指示Client连接到合适的Server。 能力发现：Client 向Server询问其功能和资源，Server返回可用工具的列表。 能力调用：Host 选择合适的工具后，通知Client调用该工具的具体功能。 Server执行：Server 执行请求的操作，如调用工具、获取数据等，并将结果发送回Client。 结果集成：Client 将结果传回Host，Host 可将其内部使用或直接呈现给用户。 简洁的标准带来巨大优势 MCP 架构之所以出色，原因如下： 避免一次性集成：只需使用MCP标准插件和工具，而无需每次都编写自定义代码。 易于添加新工具：随时加入新的工具或服务，只需启动一个新的Server。 灵活切换模型：可以轻松更换不同的LLM供应商，不受生态系统锁定。 设计安全：通过严格的协议控制数据访问，保障安全性。 JSON-RPC 2.0：MCP的通信语言 MCP 使用JSON-RPC 2.0作为底层通信协议，具备以下优点： 人类可读：便于调试和理解。 与语言无关：支持多种编程环境。 广泛采用：有成熟的规范和广泛的支持。 具体的通信消息类型包括： 请求：Client发送给Server操作需求。 响应：Server回复请求，包含结果或错误信息。 通知：Server向Client发送状态更新，无需回复。 错误：请求失败时，Server发送详细的错误信息。 MCP的交互生命周期 初始化：Host通过Client向Server发起连接，交换支持的协议版本和能力。 发现：Client查询Server提供的具体功能和服务。 执行：Client调用Server的特定功能，Server执行并返回结果。 终止：任务完成后，Client与Server进行优雅断开连接。 业内人士评价与公司背景 MCP 被视为解决AI模型与现实世界工具和服务无缝集成的关键技术之一。Anthropic公司以其在AI伦理和技术开发方面的领先地位，使得MCP成为了一个值得信赖的标准。业内人士普遍认为，MCP将大大推动多代理系统和AI应用的发展，使其更加智能化与实用化。