什么是 MCP？与 AI Agent 的关系是什么？

首先先回答一下什么是MCP？

如果你经常使用像Claude这样的大语言模型，你可能已经注意到它们虽然强大，但有时候也有局限性，比如无法获取实时信息或访问特定工具。

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）就是为了解决这个问题而诞生的！简单来说，它是一种让AI能够"伸出手"使用外部工具和服务的协议，让AI变得更加强大和实用。

想象一下，你正在和AI助手聊天，突然想让它帮你搜索最新的新闻，或者查看你的文件，甚至操作数据库——有了MCP，这些都成为可能！

MCP的工作原理：

服务器（Server）：提供特定功能的工具，比如网页搜索、文件访问等

客户端（Client）：在AI应用中与服务器保持连接

传输（Transport）：客户端和服务器之间的通信方式

主机（Host）：启动连接的应用程序，如Cherry Studio或Claude Desktop

那什么是AI Agent？

基本定义与核心特征

AI Agent（Artificial Intelligence Agent，人工智能代理）是一种能够自主感知环境、进行决策并执行任务的智能实体。其核心特征在于将大语言模型（LLM）作为“大脑”，结合规划、记忆、工具调用等能力，实现复杂任务的自动化处理。例如，用户只需输入“取消订阅服务”，AI Agent即可自主分解步骤、调用支付接口完成操作。

核心特征：

1. 自主性：无需人工持续干预，可独立完成任务。
2. 交互性：通过传感器、文本或语音与环境动态交互。
3. 目的性：具备明确目标导向，如优化客户服务效率或实现自动驾驶。
4. 适应性：通过机器学习调整策略，适应环境变化。
5. 多模态能力：支持文本、语音、图像等多种输入输出形式。

目前AI Agent都是以智能体形式存在。

MCP与AI Agent的关系：从“智能体”到“行动者”

(1) 赋予AI Agent“动手能力”

• 传统AI的局限：多数AI模型（如ChatGPT）只能生成文本或建议，无法直接操作外部系统（如发送邮件、控制无人机）。
• MCP的突破：
  通过MCP，AI Agent可调用工具链完成闭环任务。
  示例：
  用户请求“通知团队明天下雨并推迟会议”：
  • Agent理解意图 → MCP调用get_weather接口确认天气 → MCP调用check_calendar读取日程 → MCP调用send_email发送通知。

(2) 扩展Agent的物理与数字边界

• 脱离纯虚拟交互：
  结合MCP，Agent可以通过IoT设备控制实体世界（例如通过MCP控制家庭灯光或工厂机器人）。
• 多模态能力融合：
  MCP可整合视觉、语音等工具（如调用图像识别API分析照片，再通过语音合成播报结果）。

(3) 动态上下文感知与长期记忆

• 传统模型缺陷：大语言模型（LLM）的上下文窗口有限，且无法主动更新外部知识。
• MCP的增强方式：
  • 实时访问外部数据库（如用户订单记录）、传感器数据（如实时交通流量）。
  • 持久化存储交互历史，供Agent在后续任务中参考。

技术实现场景举例

场景1：智能医疗Agent

• Agent角色：诊断助手。
• MCP支持的调用链：
  分析患者症状 → 调用医学知识库 → 推荐检查项目 → 调用医院系统的预约API → 生成报告 → 调用邮件服务发送给医生。

场景2：企业流程自动化Agent

• Agent角色：财务审批助理。
• MCP支持的调用链：
  接收发票图片 → 调用OCR和验真API → 匹配合同条款 → 调用ERP系统发起付款 → 记录区块链存证。

场景3：家庭服务Agent

• Agent角色：生活管家。
• MCP支持的调用链：
  识别用户指令“打扫房间” → 调用扫地机器人API → 检测清扫进度（IoT传感器） → 异常时调用维修服务API。

总结

MCP与AI Agent的实质关系是“赋能层”与“执行体”的协同：

• MCP作为协议层，将分散的工具和服务整合为AI可理解的“虚拟手脚”；
• AI Agent通过MCP突破纯文本交互的限制，进化为能感知、决策、行动的“智能体-执行体”。
  未来，随着MCP的成熟，AI Agent可能像人类一样，通过工具链自由扩展能力边界，真正实现从“思考”到“行动”的闭环。

目前来说，Manus和扣子空间算是基于MCP协议做AI Agen。

MCP算是底层架构一种制作AI Agen的方式。