隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，如何讓AI系統(tǒng)更高效地與外部數(shù)據(jù)源和工具進(jìn)行交互，成為了一個(gè)亟待解決的問題。本文將深入探討一種名為MCP（Model Context Protocol）的新興技術(shù)，供大家學(xué)習(xí)。

做Agent產(chǎn)品抵達(dá)深水區(qū)時(shí)，你總會(huì)遇到MCP(Model Context Protocol)這個(gè)怪獸，今天我們一起來打掉他。

簡(jiǎn)單理解：

MCP的核心價(jià)值就在于統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、消除隔閡。

它把AI和外界連接的方式從“煙囪林立”變成了“道路縱橫”，讓信息和指令能夠自由流通。

讓我們先通過幾個(gè)熟悉的場(chǎng)景建立一個(gè)感性的認(rèn)知：

通俗類比解釋MCP

“萬能插座”

可以把MCP想象成給所有AI程序制定了統(tǒng)一的“插座標(biāo)準(zhǔn)”。過去，不同的AI（插頭）要連接不同的數(shù)據(jù)源（電源），往往需要各種各樣的轉(zhuǎn)換適配器；而MCP就好比全國統(tǒng)一了插座形狀，讓任何AI插頭都能直接插入任何數(shù)據(jù)源插座使用。這個(gè)統(tǒng)一接口大大方便了AI取用數(shù)據(jù)，就像電器有了標(biāo)準(zhǔn)電源后隨處都能通電一樣。

“通用翻譯官”

MCP又像是AI與外界系統(tǒng)之間的通用語言翻譯官。每種數(shù)據(jù)源本來有自己的“語言”（接口/API），每個(gè)AI模型也有自己的“理解方式”。MCP制定了一種大家都懂的語言：數(shù)據(jù)源把信息用MCP語言表達(dá)出來，AI也用MCP語言提出請(qǐng)求。這樣雙方即使“母語”不同，也能在MCP翻譯下無障礙溝通。比如AI不會(huì)直接說“給我文件X”，而是通過MCP提出標(biāo)準(zhǔn)化請(qǐng)求，文件系統(tǒng)也通過MCP以標(biāo)準(zhǔn)格式回應(yīng)。所有交流都有共同的語法和詞匯，避免了誤解和交流障礙。

“AI的USB-C接口”

正如前文所述，官方將MCP比作AI領(lǐng)域的USB-C接口。類比來看，不同的AI助手就像不同的電子設(shè)備，以前每個(gè)設(shè)備需要不同的數(shù)據(jù)線連不同的外設(shè)（比如老式手機(jī)數(shù)據(jù)線各不相同），而MCP提供了一個(gè)統(tǒng)一的細(xì)窄接口，讓AI能夠即插即用各種外設(shè)。例如，通過MCP，一個(gè)AI助手今天可以連U盤（數(shù)據(jù)庫），明天插打印機(jī)（郵件系統(tǒng)），后天接顯示器（報(bào)告生成）——接口都一樣，只是功能不同。就像USB-C讓我們少了無數(shù)轉(zhuǎn)換頭和線纜，MCP也讓AI集成少了無數(shù)專有API和腳本。對(duì)于終端用戶來說，這意味著AI助手將變得更加多才多藝且使用方便，因?yàn)楸澈髲?fù)雜的連接都被這個(gè)看不見的“USB-C”標(biāo)準(zhǔn)屏蔽掉了。

MCP的基本概念和定義

Model Context Protocol(MCP)是由Anthropic在2024年底提出并開源的一種開放標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議，用于連接大型語言模型（LLM）等AI系統(tǒng)與各種外部數(shù)據(jù)源和工具。簡(jiǎn)單來說，MCP為AI模型提供了一個(gè)統(tǒng)一接口，讓模型能夠方便、安全地訪問所需的數(shù)據(jù)和功能，而不再被“困”在封閉的知識(shí)范圍內(nèi)。官方將MCP比喻為AI應(yīng)用的“USB-C接口”——正如USB-C為電子設(shè)備提供了標(biāo)準(zhǔn)化的連接方式，MCP也提供了標(biāo)準(zhǔn)化方式將AI模型連接到不同的數(shù)據(jù)源和工具。換句話說，以前每新增一種數(shù)據(jù)源都需要定制開發(fā)對(duì)接代碼，而現(xiàn)在有了MCP這個(gè)“通用插頭”，AI與任何數(shù)據(jù)源對(duì)接都可以按照統(tǒng)一規(guī)則進(jìn)行。

MCP本質(zhì)上定義了一套通用語言和接口，用于讓AI模型與外部系統(tǒng)交換“上下文”信息（即模型需要的額外信息或操作指令）。例如，通過MCP，像Claude這樣的對(duì)話模型可以直接查詢數(shù)據(jù)庫、調(diào)用API、讀取文件，獲取實(shí)時(shí)的信息用于回答問題。MCP的目標(biāo)是提高AI助手響應(yīng)的相關(guān)性和準(zhǔn)確性，讓模型的知識(shí)和能力不再局限于訓(xùn)練語料，而是能動(dòng)態(tài)擴(kuò)展到用戶自己的數(shù)據(jù)和現(xiàn)有工具中。正因如此，可以把MCP視作一個(gè)AI領(lǐng)域的通用翻譯器：Anthropic公司人士形象地描述，他們的愿景是“構(gòu)建一個(gè)AI可以連接任意數(shù)據(jù)源的世界”，而MCP則充當(dāng)了其中的“通用翻譯器”。

起源與發(fā)展背景

MCP誕生于AI應(yīng)用迅猛發(fā)展的背景下。隨著GPT-4、Claude等大模型在推理能力和回答質(zhì)量上取得突破，如何讓AI與企業(yè)自身的數(shù)據(jù)和系統(tǒng)對(duì)接成為新的挑戰(zhàn)。在MCP出現(xiàn)之前，不同AI助手接入數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、第三方應(yīng)用等通常都需要編寫定制的集成代碼。例如，開發(fā)者可能使用LangChain框架編寫Python腳本，讓某個(gè)LLM能查詢自家數(shù)據(jù)庫；而如果換成另一個(gè)LLM模型或另一個(gè)數(shù)據(jù)源，又要重新適配新的代碼。這種“M×N集成難題”日益突出：M種不同的大模型與N種不同的數(shù)據(jù)/工具要兩兩集成，需要開發(fā)和維護(hù)大量碎片化的連接器。這不僅開發(fā)成本高、容易出錯(cuò)，而且難以規(guī)?；?cái)U(kuò)展AI系統(tǒng)的能力。

為了解決上述痛點(diǎn)，Anthropic于2024年11月25日正式發(fā)布并開源了MCP規(guī)范和SDK，嘗試將其打造為AI數(shù)據(jù)集成的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。Anthropic在發(fā)布MCP時(shí)強(qiáng)調(diào)，它是一個(gè)“通用開放標(biāo)準(zhǔn)”，旨在取代過去碎片化的集成方式，為AI系統(tǒng)訪問數(shù)據(jù)提供一種更簡(jiǎn)單可靠的方案。MCP通過標(biāo)準(zhǔn)化LLM與外部資源交互的接口，試圖像USB或HTTP那樣建立統(tǒng)一的“協(xié)議層”，從根本上減少重復(fù)勞動(dòng)和集成復(fù)雜度。Anthropic的工程師在社區(qū)討論中也指出，希望MCP能夠真正解決“每個(gè)模型對(duì)接每個(gè)工具”需要單獨(dú)實(shí)現(xiàn)的問題，從而讓業(yè)界一次集成、處處運(yùn)行。

作為一項(xiàng)開放項(xiàng)目，MCP從一開始就采取開源協(xié)作的模式。Anthropic提供了詳細(xì)的協(xié)議規(guī)范、參考實(shí)現(xiàn)以及多種語言的SDK（如Python、TypeScript、Java等）供開發(fā)者使用。同時(shí)，他們建立了開放的連接器倉庫，鼓勵(lì)社區(qū)貢獻(xiàn)各種數(shù)據(jù)源的MCP服務(wù)器實(shí)現(xiàn)。在發(fā)布之初，Anthropic已公布了Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres數(shù)據(jù)庫、Puppeteer等常用系統(tǒng)的預(yù)構(gòu)建MCP連接器，方便開發(fā)者快速將Claude這類AI助手接入這些系統(tǒng)。一些早期采用者（如Block公司和Apollo等）已將MCP集成到自己的平臺(tái)中，另外如Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph等開發(fā)工具廠商也在與MCP合作，利用它讓AI代理更好地檢索編碼任務(wù)相關(guān)的上下文信息。不過需要注意的是，當(dāng)前MCP主要在Claude系列模型和部分支持MCP的客戶端中使用。雖然MCP面向所有AI廠商開放，但要真正成為通用標(biāo)準(zhǔn)，還取決于更多模型提供商和應(yīng)用開發(fā)者的支持。這也是MCP未來面臨的一個(gè)重要挑戰(zhàn)：推動(dòng)行業(yè)廣泛認(rèn)可其價(jià)值，將“開放標(biāo)準(zhǔn)”轉(zhuǎn)化為事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。

MCP的核心原理和技術(shù)架構(gòu)

架構(gòu)概覽

MCP采用客戶端-服務(wù)器的分布式架構(gòu)。具體而言，包括以下組件：

• MCP Host（主機(jī)應(yīng)用）：運(yùn)行AI模型或代理的宿主程序，如Claude桌面版、某IDE中的AI助手等。主機(jī)應(yīng)用通過內(nèi)置的MCP客戶端與外部建立連接，是連接的發(fā)起方。
• MCP Client（客戶端）：嵌入在主機(jī)應(yīng)用中的協(xié)議客戶端組件。每個(gè)MCP客戶端與一個(gè)特定的MCP服務(wù)器保持一對(duì)一的連接，用于向服務(wù)器發(fā)送請(qǐng)求或接收響應(yīng)。一個(gè)主機(jī)應(yīng)用中可以運(yùn)行多個(gè)MCP客戶端，從而同時(shí)連接多個(gè)不同的服務(wù)器。
• MCP Server（服務(wù)器）：獨(dú)立運(yùn)行的輕量程序，封裝了某一數(shù)據(jù)源或服務(wù)的具體能力，通過標(biāo)準(zhǔn)化的MCP接口對(duì)外提供。每個(gè)MCP服務(wù)器相當(dāng)于一個(gè)“適配器”，將底層的數(shù)據(jù)源/工具（本地文件、數(shù)據(jù)庫、第三方API等）的功能以統(tǒng)一格式暴露出來，供客戶端調(diào)用。
• 本地?cái)?shù)據(jù)源：部署在用戶本地環(huán)境中的數(shù)據(jù)資源，例如本機(jī)文件系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、應(yīng)用服務(wù)等。MCP服務(wù)器可以受控地訪問這些資源，并將內(nèi)容提供給AI模型使用。例如，一個(gè)本地MCP服務(wù)器可以讀取電腦文件或查詢本地SQLite數(shù)據(jù)庫，然后將結(jié)果發(fā)給模型作為參考。
• 遠(yuǎn)程服務(wù)：通過網(wǎng)絡(luò)提供的外部系統(tǒng)或在線服務(wù)（通常通過HTTP API訪問）。MCP服務(wù)器也可以連接到這些遠(yuǎn)程服務(wù)獲取數(shù)據(jù)。比如，可以有一個(gè)MCP服務(wù)器連接Slack的Web API，代表AI助手執(zhí)行發(fā)送消息、讀取頻道記錄等操作。

這種架構(gòu)下，AI主機(jī)通過MCP客戶端同時(shí)連接多個(gè)MCP服務(wù)器，每個(gè)服務(wù)器各司其職，提供對(duì)一種數(shù)據(jù)源或應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化接入。這樣設(shè)計(jì)有幾個(gè)好處：一是模塊化，增加或移除某個(gè)數(shù)據(jù)源只需啟用或停用對(duì)應(yīng)的服務(wù)器，不影響AI主體或其他部分；二是解耦，AI模型與具體數(shù)據(jù)源實(shí)現(xiàn)隔離開，通過協(xié)議交互，不直接依賴數(shù)據(jù)源的內(nèi)部細(xì)節(jié)；三是雙向通信，不僅AI可以請(qǐng)求數(shù)據(jù)源，某些情況下數(shù)據(jù)源也能要求AI執(zhí)行操作或生成內(nèi)容，從而支持更復(fù)雜的交互流程。

通信方式

MCP定義了一套基于JSON-RPC 2.0的消息通信協(xié)議。底層傳輸層可以靈活選擇，目前提供了兩種標(biāo)準(zhǔn)傳輸方式：一是標(biāo)準(zhǔn)輸入輸出（STDIO），適用于本地集成（通過進(jìn)程管道通信）；二是服務(wù)器發(fā)送事件（SSE）配合HTTP POST，用于需要通過HTTP網(wǎng)絡(luò)連接的場(chǎng)景。開發(fā)者也可以實(shí)現(xiàn)自定義傳輸方式，只要符合MCP傳輸接口要求即可。采用JSON-RPC意味著消息以JSON格式封裝，包括請(qǐng)求（request）、響應(yīng)（response）和通知（notification）三種類型，每條消息帶有方法名稱和參數(shù)等。這種設(shè)計(jì)使得MCP通信類似遠(yuǎn)程過程調(diào)用（RPC），方便表達(dá)“調(diào)用某工具”“讀取某資源”等操作，而且因?yàn)槭褂肑SON，調(diào)試和擴(kuò)展都比較方便（相較于gRPC這類二進(jìn)制協(xié)議，更易于人閱讀和日志記錄）。需要注意的是，MCP協(xié)議在消息級(jí)別管理請(qǐng)求-響應(yīng)的關(guān)聯(lián)、錯(cuò)誤處理等，從而保證多路并發(fā)調(diào)用時(shí)也能正確對(duì)應(yīng)。

關(guān)鍵機(jī)制 – “Primitives”（原語）概念： MCP將AI與外部系統(tǒng)交互的內(nèi)容抽象為幾類原語，以此規(guī)范客戶端和服務(wù)器各自能提供的功能。具體來說，MCP服務(wù)器可以提供三種原語：

• Prompts（提示）：預(yù)先編寫的提示詞或模板，相當(dāng)于一段指導(dǎo)性文字片段，可以插入到模型的輸入中去影響其行為。例如服務(wù)器可以提供一個(gè)“代碼審查提示模板”，供模型在閱讀代碼時(shí)使用。
• Resources（資源）：結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)或文檔內(nèi)容，可供客戶端讀取并提供給模型作為上下文。例如從數(shù)據(jù)庫查詢到的一條記錄、用戶的筆記文檔內(nèi)容等，都是資源類型。資源類似于“只讀文件”，模型可以請(qǐng)求某個(gè)資源，服務(wù)器會(huì)返回相應(yīng)的數(shù)據(jù)內(nèi)容。
• Tools（工具）：可以被模型調(diào)用的可執(zhí)行操作或函數(shù)。這是MCP最強(qiáng)大也最具互動(dòng)性的部分，模型可以要求服務(wù)器執(zhí)行某個(gè)工具函數(shù)來獲取信息或改變外部狀態(tài)，比如調(diào)用“發(fā)送郵件”工具發(fā)送一封郵件，調(diào)用“查詢天氣”工具獲取天氣數(shù)據(jù)等。由于工具調(diào)用可能帶來副作用和安全風(fēng)險(xiǎn)，MCP規(guī)定模型調(diào)用工具必須經(jīng)由用戶批準(zhǔn)后才執(zhí)行。換言之，工具就像模型可用的“按鍵”，但每次按鍵需要真人確認(rèn)，避免模型濫用外部操作權(quán)限。

對(duì)應(yīng)地，MCP客戶端提供兩種原語能力用于輔助服務(wù)器完成復(fù)雜任務(wù)：

• Roots（根）：這是一種由客戶端提供的文件系統(tǒng)入口或句柄。服務(wù)器可以通過Root來訪問客戶端這側(cè)的本地文件或目錄內(nèi)容。例如客戶端可以授權(quán)服務(wù)器讀取某個(gè)文件夾（作為Root），那么服務(wù)器就能代表模型瀏覽那個(gè)文件夾下的文件內(nèi)容（通常仍以資源形式提供給模型）。Roots機(jī)制確保服務(wù)器只能訪問經(jīng)授權(quán)的本地?cái)?shù)據(jù)范圍，增強(qiáng)安全性。
• Sampling（采樣）：這一機(jī)制允許服務(wù)器向客戶端發(fā)起請(qǐng)求，要求客戶端這側(cè)的LLM模型生成一段文本（即一次補(bǔ)全/推理）。簡(jiǎn)單說，服務(wù)器也可以“反過來”調(diào)用模型，讓模型基于一些額外提示執(zhí)行推理。Sampling可以用于構(gòu)建多輪交互的智能Agent：服務(wù)器在執(zhí)行某工具過程中，發(fā)現(xiàn)需要模型進(jìn)一步推理決定下一步時(shí)，就可以用Sampling請(qǐng)求模型產(chǎn)出結(jié)果，再繼續(xù)后續(xù)操作。不過Anthropic也強(qiáng)調(diào)應(yīng)謹(jǐn)慎使用這一機(jī)制，始終保持人類在環(huán)監(jiān)督，以避免AI代理失控循環(huán)調(diào)用模型

通過上述原語分類，MCP清晰地定義了模型與外部交互的意圖類型。例如，讓模型獲取一段參考資料應(yīng)該作為Resource提供，而不是混同于調(diào)用Tool；又如要求模型執(zhí)行某操作就用Tool明確表示。這樣的設(shè)計(jì)使AI系統(tǒng)的上下文管理更結(jié)構(gòu)化：模型知道某段信息是只讀資料還是可執(zhí)行操作，用戶也能對(duì)不同類型請(qǐng)求進(jìn)行針對(duì)性地審批或監(jiān)控。這比起簡(jiǎn)單地給模型一個(gè)隱式“工具插件”要透明得多。Anthropic的開發(fā)者指出，他們最初也考慮過是否把所有交互都當(dāng)作“工具調(diào)用”統(tǒng)一處理，但最終認(rèn)為Prompt和Resource這兩類原語有其獨(dú)特意義，能表達(dá)不同用途的功能，因此保留了多元的原語概念。

工作流程

在實(shí)際運(yùn)行中，當(dāng)用戶向AI助手提出一個(gè)需要外部信息或操作的問題時(shí)，MCP讓這一過程變得自動(dòng)又安全：

1. 能力發(fā)現(xiàn)：首先，主機(jī)應(yīng)用啟動(dòng)時(shí)會(huì)連接配置好的若干MCP服務(wù)器。每個(gè)服務(wù)器會(huì)向客戶端聲明自己提供的Prompts、Resources、Tools列表（通常通過JSON模式定義）及其調(diào)用方法等信息。這樣模型在對(duì)話過程中，就知道有哪些“工具”可用、有哪些資源可以讀取。例如，一個(gè)Slack服務(wù)器可能聲明工具list_channels（列出頻道）、post_message（發(fā)消息）等。
2. 模型決策調(diào)用：當(dāng)用戶提問需要外部支持時(shí)，模型根據(jù)提示和上下文，可能決定調(diào)用某個(gè)工具或請(qǐng)求某個(gè)資源。由于大模型可以生成結(jié)構(gòu)化輸出，Claude等模型能夠按照MCP約定格式提出調(diào)用請(qǐng)求（這通常由MCP客戶端在模型生成內(nèi)容中解析出調(diào)用意圖并執(zhí)行）。例如用戶要求“請(qǐng)把這篇文章發(fā)到Slack頻道X”，模型會(huì)觸發(fā)調(diào)用Slack服務(wù)器的post_message工具，并附上文章內(nèi)容和頻道參數(shù)。
3. 用戶審批執(zhí)行：MCP客戶端接收到模型的調(diào)用請(qǐng)求后，會(huì)提示人類用戶（例如在Claude桌面版界面中）確認(rèn)是否允許執(zhí)行該操作。如果被拒絕，則向模型返回錯(cuò)誤信息；如果允許，則將請(qǐng)求發(fā)送給對(duì)應(yīng)的MCP服務(wù)器。對(duì)于純讀取類的Resource請(qǐng)求，有時(shí)可按策略自動(dòng)批準(zhǔn)。
4. 服務(wù)器處理并響應(yīng)：MCP服務(wù)器收到請(qǐng)求后，執(zhí)行實(shí)際邏輯。例如Slack服務(wù)器調(diào)用Slack API發(fā)送消息，文件服務(wù)器讀取文件內(nèi)容等。執(zhí)行完成后，服務(wù)器將結(jié)果封裝為響應(yīng)（或資源內(nèi)容）通過MCP協(xié)議發(fā)回客戶端。如果在執(zhí)行過程中需要模型幫助（例如對(duì)長(zhǎng)文本進(jìn)行總結(jié)），服務(wù)器還可以通過Sampling請(qǐng)求模型生成，待模型給出結(jié)果后再繼續(xù)。
5. 模型利用結(jié)果繼續(xù)對(duì)話：客戶端收到服務(wù)器響應(yīng)后，將結(jié)果提供給模型作為新的上下文。模型據(jù)此產(chǎn)生最終回答或下一步動(dòng)作。例如Slack消息發(fā)送完成后，Claude可以告訴用戶“文章已成功發(fā)布到頻道X”。對(duì)于Resource類數(shù)據(jù)，模型會(huì)將其內(nèi)容納入回答的依據(jù)，從而給出更準(zhǔn)確的答復(fù)。

通過以上機(jī)制，MCP在AI模型與外部環(huán)境之間搭建了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化、可控的“橋梁”。它既允許模型擴(kuò)展能力，與真實(shí)世界的數(shù)據(jù)和應(yīng)用交互，又通過明確的接口契約和用戶權(quán)限把控，避免了安全風(fēng)險(xiǎn)。正如一位觀察者所言，MCP的出現(xiàn)使得AI助手有望變得更自主智能，因?yàn)樗鼈兛梢跃S護(hù)跨不同工具和數(shù)據(jù)源的上下文，幫助用戶執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。

在技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)上，MCP的設(shè)計(jì)還借鑒了許多已有成熟理念。例如，其JSON-RPC消息結(jié)構(gòu)與語言服務(wù)器協(xié)議（LSP）有相似之處（LSP也是使用JSON-RPC讓編輯器與編譯器服務(wù)通信）；又如將工具調(diào)用與用戶審批結(jié)合，這和OpenAI API中的“函數(shù)調(diào)用”+人類驗(yàn)證思路類似，只是MCP做得更通用、更系統(tǒng)化。此外，MCP還內(nèi)置了安全機(jī)制（如嚴(yán)格的權(quán)限范圍、錯(cuò)誤碼等）來確保魯棒性。例如對(duì)于每個(gè)連接，客戶端和服務(wù)器都會(huì)進(jìn)行能力協(xié)商和版本匹配，保證雙方理解的協(xié)議一致；傳輸層也提供了錯(cuò)誤處理約定，防止死鎖或資源泄露。

整體來看，MCP核心架構(gòu)通過標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議+客戶端/服務(wù)器分層，將AI與外部世界有效銜接起來。這種模式讓開發(fā)者“只需針對(duì)MCP編程一次，便可讓各種模型與各種數(shù)據(jù)源對(duì)接”，顯著降低了AI應(yīng)用集成的門檻。