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深入浅出：什么是MCP（模型上下文协议）？

ops 2025/7/12 13:54:35

一、引言

在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）已经展现出了惊人的能力。然而，这些模型往往像是被困在信息孤岛中的智者——它们拥有丰富的知识，却无法直接访问实时数据、企业内部系统或用户的个人文件。为了解决这个问题，Anthropic在2024年11月推出了模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP），这是一个开放标准，旨在为AI模型提供安全、标准化的数据访问方式。

MCP的出现，就像是为AI应用装上了"万能接口"，让AI模型能够与各种数据源和工具进行标准化的连接。本文将从技术原理、应用场景、实际案例等多个角度，为大家详细介绍这项技术。
MCP架构

二、什么是MCP？

模型上下文协议（MCP）是一个开放协议，它标准化了应用程序向大语言模型提供上下文信息的方式[1]。如果把MCP比作USB-C接口，那么正如USB-C为设备连接各种外设提供了标准化方式一样，MCP为AI模型连接不同数据源和工具提供了标准化方式[1]。

MCP的核心理念是解决AI应用中的"数据孤岛"问题。在MCP出现之前，每个数据源都需要自定义的集成方案，这使得构建真正互联的AI系统变得复杂且难以扩展[2]。MCP通过提供统一的开放标准，将分散的集成方案替换为单一协议，从而简化了AI系统访问所需数据的方式[2]。
What is MCP?

MCP具有以下几个核心特点：

开放性：MCP是完全开源的协议，任何开发者都可以免费使用和贡献代码。

标准化：提供统一的接口规范，避免了为每个数据源单独开发连接器的麻烦。

安全性：内置安全机制，确保数据在传输和访问过程中的安全性。

灵活性：支持多种传输方式，主要包括标准输入输出（stdio）和Streamable HTTP等[4]。

三、MCP的技术架构

客户端-服务器架构

MCP采用经典的客户端-服务器架构模式，其中宿主应用程序可以连接到多个服务器[3]：
客户端-服务器架构

  • MCP宿主应用（Hosts）：这是运行AI应用的程序，比如Claude Desktop、IDE或其他AI工具。宿主应用负责与用户交互，并通过MCP客户端访问外部资源。
  • MCP客户端（Clients）：作为协议的客户端实现，每个客户端与一个或多个MCP服务器建立连接。客户端负责处理协议通信、消息路由等工作。
  • MCP服务器：这些是轻量级的程序，每个服务器专门负责暴露特定的功能或数据源。比如，一个服务器可能专门处理文件系统访问，另一个服务器可能负责数据库查询。
  • 本地数据源：计算机上的文件、数据库和服务，MCP服务器可以安全访问。
  • 远程服务：通过互联网可用的外部系统（如API），MCP服务器可以连接到这些系统。

核心组件

MCP服务器可以提供三种主要类型的功能[3]：

  1. 资源（Resources）：类似文件的数据，可以被客户端读取（如API响应或文件内容）
  2. 工具（Tools）：可以被LLM调用的函数（需要用户批准）
  3. 提示（Prompts）：预写的模板，帮助用户完成特定任务

传输方式

MCP支持多种传输方式，以适应不同的部署场景[4]：

  • 标准输入输出（stdio）：最常用且必选的传输方式，客户端"应当"支持stdio以保证最大兼容性[4]。在这种模式下：

    1. 进程启动：MCP客户端以子进程的形式启动MCP服务器程序
    2. 消息交换：双方通过stdin/stdout交换JSON-RPC格式的消息
    3. 消息分隔：每条消息以换行符分隔，确保消息的完整性

  • HTTP+SSE（Streamable HTTP）：当前推荐的网络传输方式，使用HTTP POST进行客户端到服务器的消息传输，并可选择使用服务器发送事件（SSE）进行流式更新。这种设计的优势在于简单可靠，不需要复杂的网络配置，同时保证了良好的性能。需要注意的是，SSE作为独立传输方式已不再单独维护，仅作为可选的流式机制存在[4]。

协议规范

MCP基于JSON-RPC 2.0协议构建[5]，这确保了协议的标准化和互操作性。JSON-RPC 2.0是一个无状态、轻量级的远程过程调用协议，使用JSON作为数据格式[6]。JSON-RPC 2.0协议定义了一套完整的消息格式和交互流程，主要包括：

  1. 初始化阶段：客户端和服务器建立连接，协商支持的功能特性。
  2. 能力声明：服务器向客户端声明自己支持的资源类型、工具函数等。
  3. 请求处理：客户端根据需要向服务器发送请求，获取数据或执行操作。
  4. 错误处理：定义了完整的错误码体系，确保异常情况的正确处理。

安全性和认证

MCP在最新的2025-03-26版本中加入了对OAuth 2.0授权流程的标准支持，以及细粒度权限声明机制[7]。这使得MCP能够在企业环境中提供更强的安全保障，确保敏感数据的访问控制符合企业安全策略。

四、MCP解决了什么问题？

数据孤岛问题

在MCP出现之前，AI应用面临着严重的数据孤岛问题。每个数据源——无论是企业的CRM系统、开发者的代码仓库，还是用户的个人文件——都需要单独的集成方案。这种分散的方式不仅增加了开发复杂性，也限制了AI系统的能力[2]。

举个简单的例子：当你想让AI助手帮你分析最近的销售数据时，传统的AI模型无法直接访问你的数据库或Excel文件。你需要手动将数据复制粘贴给AI，这不仅效率低下，还可能存在数据安全风险。

标准化集成

MCP提供了一个统一的标准，使得开发者可以构建一次集成，然后在多个AI应用中重复使用。这种标准化方法大大降低了维护成本，并提高了系统的可扩展性[2]。

安全性考虑

MCP在设计时充分考虑了安全性。协议支持在用户基础设施内保护数据的最佳实践，确保敏感信息不会被不当访问[1]。

五、MCP的应用场景

开发环境集成

MCP在软件开发领域有着广泛的应用前景。通过MCP，AI编程助手可以：

  • 访问代码仓库：直接读取和分析项目代码，理解代码结构和逻辑
  • 集成开发工具：连接Git、数据库、测试框架等开发工具
  • 实时代码分析：基于最新的代码状态提供更准确的建议

企业数据分析

对于企业用户来说，MCP提供了连接内部系统的标准化方案：

  • CRM系统集成：AI可以直接访问客户关系管理系统，提供个性化的客户服务
  • 财务数据分析：连接ERP系统，进行实时的财务分析和报告生成
  • 业务流程自动化：将AI集成到现有的业务流程中，提高工作效率

个人生产力工具

MCP也为个人用户带来了便利：

  • 文件管理：AI可以帮助整理和搜索本地文件
  • 日程安排：连接日历应用，智能安排会议和任务
  • 知识管理：整合笔记应用、文档库等个人知识资源

六、早期采用者和合作伙伴

MCP自发布以来，已经获得了业界的广泛关注和采用。根据维基百科和官方发布的信息，主要的早期采用者按时间顺序包括[8]：

2024年11月（发布初期）

  • Block（Square）：已将MCP集成到内部工具中，用于增强AI代理的数据访问能力
  • Apollo：在其平台中采用MCP标准

2025年3月

  • OpenAI：正式采用MCP，决定在其产品线中集成该标准，包括ChatGPT桌面应用、OpenAI的Agents SDK和Responses API。Sam Altman将MCP的采用描述为"标准化AI工具连接性的一步"[8]

2025年4月

  • Google DeepMind：CEO Demis Hassabis确认在即将推出的Gemini模型和相关基础设施中支持MCP，将该协议描述为"正在迅速成为AI代理时代的开放标准"[8]

开发工具合作伙伴

同时，多家开发工具公司正在与MCP合作以增强其平台功能，包括Zed、Replit、Codeium和Sourcegraph等[2]。这些合作使得AI代理能够更好地检索相关信息，进一步理解编码任务的上下文，并以更少的尝试次数生成更细致和功能性的代码。

Block的首席技术官Dhanji R. Prasanna表示：“在Block，开源不仅仅是一种开发模式——它是我们工作的基础，也是我们创造推动有意义变革的技术的承诺，为所有人服务作为公共产品。像模型上下文协议这样的开放技术是连接AI与现实世界应用的桥梁，确保创新是可访问的、透明的，并植根于协作之中。”[2]

七、技术实现和SDK支持

多语言SDK支持

MCP提供了全面的多语言SDK支持，使得不同技术栈的开发者都能轻松集成MCP[9]：

  • C#：与Microsoft合作维护
  • Go：与Google合作维护[10]
  • Java：官方维护
  • Kotlin：官方维护
  • Python：官方维护
  • Ruby：与Shopify合作维护[11]
  • Rust：官方维护
  • Swift：与@loopwork合作维护[12]
  • TypeScript：官方维护

这种广泛的语言支持确保了MCP能够适应各种开发环境和技术栈。

预构建服务器

为了帮助开发者快速上手，MCP官方提供了丰富的预构建服务器[13]，涵盖了常见的应用场景[13]：

服务器类型功能描述适用场景
参考服务器演示MCP功能的官方实现学习和测试
Fetch网页内容获取和转换信息检索
Filesystem安全的文件操作文件管理
GitGit仓库操作代码管理
Memory基于知识图谱的记忆系统知识管理
Time时间和时区转换时间处理

除了官方的参考服务器，还有大量的第三方服务器，包括Google Drive、Slack、GitHub、PostgreSQL等主流服务的集成。

这些预构建的服务器大大降低了开发者的使用门槛，可以直接安装使用，无需从零开始开发。

八、如何开始使用MCP？

环境准备

使用MCP需要相对简单的环境准备。以Python为例，开发者需要：

  1. Python 3.10或更高版本
  2. MCP Python SDK 1.2.0或更高版本[14]

以Python为例，安装MCP SDK的步骤如下：

pip install mcp

基本实现示例

创建一个简单的MCP服务器非常直观。下面是一个简单的MCP服务器示例，用于获取本地文件列表：

from mcp import Server
import osserver = Server("file-server")@server.tool()
def list_files(directory: str = ".") -> list:"""列出指定目录下的文件"""try:files = os.listdir(directory)return [f for f in files if os.path.isfile(os.path.join(directory, f))]except Exception as e:return [f"错误: {str(e)}"]if __name__ == "__main__":server.run()

这个简单的例子展示了MCP服务器的基本结构。通过装饰器@server.tool()，我们可以将普通的Python函数转换为MCP工具，供AI模型调用。

配置和部署

Claude Desktop是目前最容易上手的MCP宿主应用之一。用户只需要在配置文件中添加服务器配置，就可以开始使用MCP功能。

对于Claude Desktop用户，可以通过配置文件来添加MCP服务器[16]：

{"mcpServers": {"file-server": {"command": "python","args": ["path/to/your/server.py"]}}
}

配置完成后，Claude Desktop会自动启动MCP服务器，AI模型就可以使用相应的功能了。

九、MCP与传统API的对比

特性传统APIMCP
标准化程度各自定制统一标准
集成复杂度每个API单独集成一次集成，多处使用
AI友好性需要额外适配原生支持
安全控制分散管理统一安全框架
维护成本高（多套方案）低（单一协议）
扩展性受限高度可扩展
认证机制各自实现标准OAuth 2.0支持

十、当前的挑战与限制

生态系统成熟度

虽然MCP展现出了巨大的潜力，但作为一个相对较新的协议（2024年11月发布），其生态系统仍在发展中[2]。目前可用的预构建服务器数量虽然在快速增长，但相比于成熟的API生态系统，仍有差距。

学习曲线

对于习惯了传统API集成方式的开发者来说，理解和掌握MCP的概念和最佳实践需要一定的学习时间。特别是对于复杂的企业级应用，如何设计合适的MCP架构需要经验积累。

性能考虑

由于MCP在AI应用和数据源之间增加了一层抽象，在某些对性能要求极高的场景下，可能需要仔细评估这种抽象带来的性能影响。

安全性挑战

虽然MCP提供了OAuth 2.0等安全机制，但在实际部署中，如何正确配置和管理这些安全措施，确保企业数据的安全，仍然是一个需要持续关注的挑战。

十一、未来发展趋势

生态系统扩展

随着OpenAI、Google DeepMind等重要厂商的加入，以及越来越多的企业和开发者采用MCP，我们可以预期会看到更多的预构建服务器和工具出现。这将进一步降低MCP的使用门槛，加速其在各个行业的普及。

标准化进程

作为一个开放协议，MCP有望成为AI应用数据集成的行业标准。随着更多厂商的参与和贡献，协议本身也会不断完善和优化。特别是在安全性、性能和互操作性方面，预计会有更多的改进。

企业级功能

未来的MCP版本可能会加入更多企业级功能，如更细粒度的权限控制、审计日志、性能监控、合规性支持等，以满足大型企业的需求。

跨平台集成

随着MCP生态系统的成熟，预计会出现更多跨平台的集成方案，使得不同的AI平台和工具能够更好地协同工作。

十二、总结

模型上下文协议（MCP）代表了AI应用数据集成领域的一个重要进步。通过提供标准化、安全、易用的数据访问方式，MCP有望解决长期困扰AI应用开发的数据孤岛问题。

对于开发者而言，无论是构建新的AI应用，还是改进现有系统，MCP都提供了一个值得考虑的解决方案。随着生态系统的不断完善和更多企业级功能的加入，MCP有望成为连接AI与数据世界的重要桥梁，推动AI应用向更加智能、互联的方向发展。

参考文献

[1] Model Context Protocol. “Introduction.” https://modelcontextprotocol.io/introduction

[2] Anthropic. “Introducing the Model Context Protocol.” https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

[3] Model Context Protocol. “Core Architecture.” https://modelcontextprotocol.io/docs/concepts/architecture

[4] Model Context Protocol. “Transports.” https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/basic/transports

[5] Model Context Protocol. “JSON-RPC Protocol.” https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/basic/json-rpc

[6] JSON-RPC Working Group. “JSON-RPC 2.0 Specification.” https://www.jsonrpc.org/specification

[7] Model Context Protocol. “Key Changes.” https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18/changelog

[8] Wikipedia. “Model Context Protocol.” https://en.wikipedia.org/wiki/Model_Context_Protocol

[9] Model Context Protocol. “GitHub Organization.” https://github.com/modelcontextprotocol

[10] Model Context Protocol. “Go SDK.” https://github.com/modelcontextprotocol/go-sdk

[11] Model Context Protocol. “Ruby SDK.” https://github.com/modelcontextprotocol/ruby-sdk

[12] Model Context Protocol. “Swift SDK.” https://github.com/modelcontextprotocol/swift-sdk

[13] Model Context Protocol. “Servers Repository.” https://github.com/modelcontextprotocol/servers

[14] Model Context Protocol. “For Server Developers.” https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server

本文基于公开资料整理，旨在为读者提供MCP技术的全面介绍。如有技术细节更新，请以官方文档为准。

http://www.xdnf.cn/news/15129.html

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