摘要：研究表明，模型上下文协议（MCP）是一个为大型语言模型（LLM）标准化上下文的开放协议，有助于构建代理和工作流程。MCP很可能采用客户端-服务器架构，包括主机、客户端、服务器和数据源。证据倾向于MCP提供诸如提示、资源和工具等功能，以支持LLM的集成。MCP似
研究表明，模型上下文协议（MCP）是一个为大型语言模型（LLM）标准化上下文的开放协议，有助于构建代理和工作流程。
MCP很可能采用客户端-服务器架构，包括主机、客户端、服务器和数据源。
证据倾向于MCP提供诸如提示、资源和工具等功能，以支持LLM的集成。
MCP似乎为开发者提供了标准化、灵活性和安全性等优势，尽管具体细节可能有所不同。
模型上下文协议（MCP）旨在帮助人工智能应用，尤其是那些使用大型语言模型（LLM）的应用，以标准化的方式连接各种数据源和工具。可以将其想象成一个通用的适配器，类似于设备的USB-C端口，使开发者更容易构建智能代理和复杂的工作流程。这意味着开发者可以创建与不同数据无缝协作的AI系统，例如计算机上的文件或外部API，而无需为每种情况定制解决方案。
MCP基于客户端-服务器模型运行：
主机：如Claude Desktop或IDE等应用程序，希望通过MCP访问数据。
客户端：将主机连接到服务器的组件。
服务器：暴露特定功能的程序，例如访问本地文件或远程服务。
数据源：包括本地文件、数据库和基于互联网的系统。
它提供了以下功能：
提示：指导LLM交互的模板。
资源：为LLM提供更多上下文的数据。
工具：LLM执行操作的功能，例如查询数据库。
优势与入门指南MCP似乎提供了更简单的集成、更换LLM提供商的灵活性以及更好的数据安全性等优势。要开始使用，请访问modelcontextprotocol.io/introduction上的介绍或spec.modelcontextprotocol.io/specifications/2024-11-05/上的规范以获取详细信息。此外，还有适用于Python和Java等语言的SDK，帮助构建MCP组件。
一个意想不到的细节是，MCP基于能力的协商确保客户端和服务器就功能达成一致，这可能使其在未来扩展时更具鲁棒性，尽管这一点较少被强调。
模型上下文协议（MCP）是人工智能领域的一项重大进步，特别是对于利用大型语言模型（LLM）的应用。该协议旨在标准化应用程序为LLM提供上下文的方式，促进代理和复杂工作流程的开发。以下，我们将深入探讨其目的、架构、功能和实际意义，参考可用的文档和规范。
目的与概述MCP是一个开放协议，旨在连接LLM与外部数据源和工具。它被比作AI应用的USB-C端口，提供连接的通用标准。由于LLM通常需要与多样化的数据（如本地文件、数据库和远程API）集成以提供相关且准确的响应，这种标准化至关重要。通过提供预构建的集成、更换LLM提供商的灵活性以及数据安全的最佳实践，MCP解决了数据连接分散的历史性问题。
协议的介绍可在modelcontextprotocol.io/introduction找到，强调其在帮助开发者构建代理和复杂工作流程方面的作用，凸显了其在AI开发中的潜力。这在AI应用已主流化的时代尤为重要，对可扩展、安全的集成需求日益增加。
架构框架MCP的核心是客户端-服务器架构，这在各种文档中有详细描述。关键组件包括：
MCP主机：如Claude Desktop、IDE或其他AI工具等应用程序，通过MCP发起数据访问连接，担任交互的容器和协调者。
MCP客户端：主机内的组件，与MCP服务器保持一对一连接，确保无缝通信。
MCP服务器：通过标准化的MCP协议暴露特定功能的轻量级程序，例如文件系统、数据库和外部API的服务器。
本地数据源：用户计算机文件、数据库和服务，MCP服务器可以安全访问，增强LLM可用的上下文。
远程服务：通过互联网访问的外部系统，如基于云的API，MCP服务器可以连接以扩展数据集成范围。
该架构还通过基于能力的协商系统得到支持，客户端和服务器在初始化时明确声明其支持的功能。这在spec.modelcontextprotocol.io/specifications/2024-11-05/的规范中有详细说明，描述了能力如何确定会话期间可用的协议功能和原语。服务器可能声明资源订阅、工具支持和提示模板等能力，而客户端可能声明采样支持和通知处理。这种协商确保双方尊重声明的能力，并通过协议扩展为额外能力提供空间。
关键功能与特性MCP提供了几个功能，以促进LLM与数据源之间的交互，增强上下文管理过程：
提示：预定义的模板或指令，指导LLM的交互。它们允许服务器提供结构化消息，使客户端能够发现、检索和定制特定用例的提示。这对于保持LLM响应的连贯性至关重要，并在规范的服务器功能部分有详细描述。
资源：为模型提供额外上下文的结构化数据或内容。资源类似于GET端点，用于将信息加载到LLM的上下文中，对于需要实时数据访问的任务至关重要。
工具：允许模型执行操作或检索信息的可执行功能，类似于POST端点。工具使LLM能够与外部系统交互，例如查询数据库或调用API，扩展了其超越纯文本生成的功能。
这些功能通过遵循JSON-RPC 2.0规范的消息结构和传递协议实现，确保客户端和服务器之间的稳健通信。规范还涵盖消息类型、生命周期管理和传输，为开发者提供全面的框架。
操作机制MCP的操作机制涉及客户端-服务器连接的严格生命周期，确保适当的能力协商和状态管理。初始化阶段包括能力协商和协议版本协议，随后是正常协议通信的操作阶段，最后是优雅终止的关闭阶段。这一生命周期对于在大规模保持可靠性能至关重要，如各种文档所述。
该协议的有状态连接管理和分布式架构设计用于高效处理不断增加的负载，消除了传统自定义集成的瓶颈。这种可扩展性对于企业AI部署尤为有益，在多个数据源管理上下文可能变得复杂。
对开发者的优势MCP为开发者提供了几个优势，使其成为一个有吸引力的选择：
标准化：通过提供通用标准，MCP简化了集成，减少了为每个数据源定制解决方案的需要。这种标准化在其支持不断增长的预构建集成列表中显而易见，如介绍中所述。
灵活性：开发者可以在不同LLM提供商和供应商之间切换，而无需大幅调整，这得益于协议的设计。这种灵活性在快速发展的AI环境中至关重要。
安全性：MCP纳入了基础设施内保护数据的最佳实践，包括强大的同意和授权流程、清晰的安全影响文档以及适当的访问控制。这在规范的安全和信任考虑部分有突出说明。
可扩展性：协议的架构旨在高效处理不断增加的负载，确保AI系统无需架构大修即可扩展。这对于企业应用尤为重要，可扩展性是一个关键问题。
实际实施与入门对于希望实施MCP的开发者，有几个可用资源。介绍页面modelcontextprotocol.io/introduction提供了一个起点，链接到文档和SDK。官方SDK支持Python、Java和TypeScript等语言，便于构建MCP客户端和服务器。例如，Python SDK（如GitHub存储库中所示）实现了完整的MCP规范，便于创建连接到任何MCP服务器的客户端和暴露资源、提示和工具的服务器。
要参与贡献或寻求支持，开发者可以通过GitHub问题和讨论参与，针对规范相关查询和开源组件讨论设有特定渠道。文档还包括调试工具，如用于交互测试的MCP Inspector，以及用于监控和故障排除的日志策略，增强了开发体验。
为了整理MCP的关键方面，以下表格总结了其组件、功能和优势：
基本信息MCP是一个为LLM标准化上下文的开放协议，有助于构建代理和工作流程。
目的帮助在LLM上构建代理和复杂工作流程，提供预构建集成、灵活性和安全性。架构客户端-服务器模型，包括主机、客户端、服务器、本地数据源和远程服务。
关键功能提示（LLM交互模板）、资源（上下文数据）、工具（可执行功能）。
优势标准化、更换LLM提供商的灵活性、安全最佳实践、可扩展性。
入门指南探索introduction，使用SDK，通过GitHub贡献。
结论模型上下文协议（MCP）是一个强大的框架，解决了LLM应用中上下文管理的挑战。通过标准化与数据源和工具的连接，它赋予开发者构建更智能、更可扩展的AI系统的能力。其客户端-服务器架构、基于能力的协商以及提示、资源和工具等功能，使其成为企业AI部署的多功能解决方案。随着AI领域的不断发展，MCP作为一个连接模型和数据的工具脱颖而出，促进了创新和效率。
来源：opendotnet