什么是MCP（Model-Context-Protocol）
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Anthropic 推出的开放协议，让大型语言模型（LLM）与外部工具和数据源实现无缝通信。采用客户端–服务器架构，通过标准化接口，让LLM应用能安全、高效地连接到各种数据源和工具，如数据库、文件系统、第三方API等。MCP的核心优势在于统一性、安全性和扩展性。支持工具、资源和提示三种功能，能帮助用户完成多种任务，如文件管理、信息查询、沟通辅助等。MCP协议为AI与外部数据资源的连接提供了标准化桥梁，有望推动AI应用的进一步发展和普及。
什么是模型上下文协议
模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一种开放协议，让大型语言模型（LLM）与外部工具和数据源实现无缝通信。通过统一的协议实现各类数据源的插件式接入，避免为每个数据源单独编写代码。确保在数据交互过程中，敏感信息（如API密钥、用户数据）得到充分保护。
模型上下文协议的工作原理
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的工作原理基于客户端–服务器架构，通过标准化的通信协议实现大型语言模型（LLM）与外部工具和数据源的无缝集成。
MCP的核心架构主要由三个组件构成：
MCP主机（Host）：是用户使用的AI工具或应用程序（例如Claude Desktop、IDE插件等），同时充当MCP客户端，用于发起与外部资源的连接。MCP服务器（Server）：一个轻量级服务，用于连接具体的数据源或工具（如数据库、文件系统、第三方API等）。每个MCP服务器通常专注于一种特定的资源或功能。协议层：采用JSON-RPC或gRPC等标准通信协议，保证主机与服务器之间的消息传递安全、快速且一致。MCP的工作原理及流程：
初始化连接：客户端向服务器发送连接请求，建立通信通道。发送请求：客户端根据需求构建请求消息，并发送给服务器。处理请求：服务器接收到请求后，解析请求内容，执行相应的操作（如查询数据库、读取文件等）。返回结果：服务器将处理结果封装成响应消息，发送回客户端。断开连接：任务完成后，客户端可以主动关闭连接或等待服务器超时关闭。MCP支持两种主要的通信机制：
本地通信：通过标准输入输出（stdio）传输数据，适用于在同一台机器上运行的客户端和服务器之间的通信。远程通信：用SSE（Server-Sent Events）与HTTP结合，实现跨网络的实时数据传输，适用于需要访问远程资源或分布式部署的场景。MCP服务器可以提供三种主要类型的功能：
工具（Tools）：可以被LLM调用的函数，需要用户批准才能执行，例如获取天气预报、查询数据库等。资源（Resources）：可以被客户端读取的类文件数据，如API响应或文件内容。提示（Prompts）：帮助用户完成特定任务的预设模板，优化LLM的输出。通过以上设计，MCP简化了AI与外部数据源和工具的集成过程，提供了更高的安全性和灵活性。
