MCP（模型上下文协议）是一种标准化协议，旨在为大型语言模型提供安全、可控的接口，使其能够可靠地访问和调用外部工具、数据源及服务。其核心架构基于客户端-服务器模型，通过标准化交互提升AI系统的集成能力与可靠性。

MCP基本概念

一个简单的MCP案例

想象一下，你有一个智能助理小AI，负责帮你日常办公。某天你对它说：

“帮我把今天的日程表和邮件同步到Notion，然后顺便调用公司API生成一份日报。”

结果 AI 一脸懵逼，或者干脆“编”出来一份日报——因为它根本不知道怎么安全调用你的企业系统。

• 它的大脑（LLM）很强，但不会直接操作数据库。
• 它可能会产生幻觉，随便给你一份“看似合理”的日报。
• 如果你粗暴地给它 Root 权限，让它直接访问 Notion 和公司 API，那就存在巨大安全风险：它可能删库、越权调用。

怎么办？

这就是 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 想要解决的问题。它的核心使命是：
👉 为大模型和外部服务之间提供一个安全、标准化、可控的调用接口。

MCP的定义

MCP，全称 Model Context Protocol，中文可译为 模型上下文协议。

它由 Anthropic（Claude） 在 2024 年提出，是一种 Agent 级系统协议，目标是让 大模型（LLM）能够安全、受控地访问外部工具和数据源。

• MCP 是一个标准协议，就像给 AI 大模型装了一个 “万能接口”，让 AI 模型能够与不同的数据源和工具进行无缝交互。它就像 USB-C 接口一样，提供了一种标准化的方法，将 AI 模型连接到各种数据源和工具。
• MCP 旨在替换碎片化的 Agent 代码集成，从而使 AI 系统更可靠，更有效。通过建立通用标准，服务商可以基于协议来推出它们自己服务的 AI 能力，从而支持开发者更快的构建更强大的 AI 应用。开发者也不需要重复造轮子，通过开源项目可以建立强大的 AI Agent 生态。
• MCP 可以在不同的应用 / 服务之间保持上下文，从而增强整体自主执行任务的能力。

Tip

一句话总结：MCP 是为 LLM 打造的“USB接口标准”，让它能安全地接上各种外部设备和服务。

MCP架构

MCP 是基于客户端-服务器的架构，架构图如下所示：

架构包含三个主要组件：

• MCP Host （宿主应用）
• MCP Client （MCP 客户端）
• MCP Server （MCP 服务器）

MCP Host主要是人工智能应用程序（例如，Claude 桌面、集成开发环境），负责管理 MCP 客户端，控制权限、生命周期、安全性和上下文聚合 MCP Clien是Host 内部专门用于与 MCP Server 建立和维持一对一连接的模块。它负责按照 MCP 协议的规范发送请求、接收响应和处理数据。简单来说，MCP Client 是 Host 内部处理 RPC 通信的“代理”，专注于与一个 MCP Server 进行标准化的数据、工具或 prompt 的交换 MCP Server暴露特定的功能并提供数据访问，比如实时获取天气、浏览网页等等能力

MCP的工作流程

MCP的基本步骤可以概括为 三段式：注册 -> 调用 -> 控制。

1. 服务注册（Service Registration）
   外部服务（如 Notion API、SQL数据库、内部CRM）通过 MCP 定义接口，声明自己能做什么（类似“菜单”）。

   • 例如：notion.create_page(title, content)
   • 或：database.query("SELECT ...")

2. 模型调用（Invocation）
   当 LLM 需要完成某个任务时，它不会直接“拍脑袋”执行，而是向 MCP 发出请求：

   • “我需要调用 notion.create_page 来新建日报页面。”
     MCP 会验证参数是否合法、调用是否安全，然后再把请求转发给实际的服务。

3. 安全控制（Control & Guardrails）
   MCP 不是一个“裸奔接口”，它有一层安全护栏：

   • 权限管理（只能读，不能写？）
   • 速率限制（防止无限循环请求）
   • 上下文隔离（不同任务之间的数据不能随意共享）

MCP与其他方法

• 如果说 RAG 给 AI 配了一个“秘书”，
• 那么 MCP 就是给 AI 配了一个 “律师 + 安保团队”，既能帮它打理对外事务，又能防止它越界。
• RAG 解决了“知识缺失”的问题；微调解决了“专业化”的问题；MCP 解决了“行动落地”的问题

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