MCP基本概念与核心原理详解

本文主要介绍 Anthropic 推出的开源协议MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），旨在让读者快速了解该协议，实现大语言模型与外部数据源和工具的无缝集成。将从以下方面进行介绍：

1. MCP基本概念

2. 为什么使用MCP

3. MCP核心架构与流程

一、MCP基本概念

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司提出的开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务提供统一的通信框架。它通过标准化的接口设计，使AI能够安全、高效地访问本地文件、数据库、API等资源，打破数据孤岛限制，赋予AI“连接万物”的能力。可以将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 接口。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化的方式一样，MCP 为 AI 模型连接各种数据源和工具提供了标准化的接口。

二、为什么使用MCP

1. 产生背景

（1）传统AI的局限性：传统API集成成本高，不同系统间需定制化接口，开发效率低下（企业需投入30%资源用于接口适配）。 

（2）AI应用的扩展需求：随着AI向物理世界渗透（如物联网、工业自动化），亟需支持动态扩展、跨平台协作的协议。 

（3）封闭生态的突破：OpenAI的Function Call功能复杂且依赖特定平台，而MCP作为中间层协议，兼顾开放性与灵活性。

2. 创新优势

（1）标准化接口：统一JSON-RPC协议，支持跨语言（Python、TypeScript）和跨平台（本地/云端）集成，降低开发成本。

（2）模块化架构：将AI系统拆分为独立模块（数据处理、推理服务等），实现“即插即用”，动态扩展效率提升60%。

（3）安全与弹性：通过加密会话ID（Mcp-Session-Id）、细粒度权限控制，保障数据安全；支持断线重连（Last-Event-ID）和消息重传，提升稳定性。

（4）高效通信：新增Streamable HTTP传输机制，结合HTTP POST与SSE流，延迟降低40%，带宽利用率提升35%。

三、MCP核心架构与流程

1. 核心架构

MCP基于客户端-服务器架构，核心流程如下：

（1）请求阶段：客户端（如Claude Desktop）通过JSON-RPC发送请求（如“查询数据库”）。

（2）处理阶段：MCP服务器解析请求，调用资源（如执行SQL查询）或工具（如发送邮件），返回结构化数据。

（3）响应阶段：大模型整合结果生成响应，并维持上下文连贯性以支持多轮交互。

示例：用户要求AI订机票时，MCP自动联动日历（资源）、支付接口（工具）和邮件系统，无需人工干预。

2. 核心组件

（1）MCP主机（Host）：发起请求的应用程序主机（应用如 Cursor、Claude Desktop）。

（2）MCP客户端（Client）：负责与服务器通信，转发请求并返回结果。

（3）MCP服务器（Server）：轻量级服务节点，提供三类功能：

a. 资源（Resources）：静态数据（如文件、数据库记录）。

b. 工具（Tools）：可执行函数（如发送邮件、调用API）。

c. 提示（Prompts）：预定义模板，标准化LLM交互流程。

3. 核心流程

当用户提交一个问题时，核心执行流程如下：

（1）客户端（如Claude Desktop / Cursor）从服务器获取可用的工具列表；

（2）用户的查询连同工具描述一起发送给LLM（如Claude）；

（3）LLM（如Claude）决定使用哪些工具（如果有的话）；

（4）客户端通过服务器执行任何请求的工具调用；

（5）结果被发送回LLM（如Claude）；

（6）LLM（如Claude）提供自然语言响应；

（7）响应显示给用户。

LLM如何能够选择恰当的工具呢？客户端通过将工具的具体使用描述以文本的形式传递给大模型，供大模型了解有哪些工具可以进行选择。LLM是通过Prompt来确定执行工具，核心Prompt代码如下：

四、结语

MCP协议通过标准化、模块化与安全设计，为AI应用提供了“万能插头”式的基础设施。无论是开发者构建复杂工作流，还是企业实现跨系统自动化，MCP均展现出强大的潜力。随着开源社区的壮大（GitHub已有超1100个项目），MCP或将成为AI时代不可或缺的数字总线。MCP开发案例及场景实践将在后续文章中进一步完善。

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原文始发于微信公众号（数据思考笔记）：MCP基本概念与核心原理详解