MCP的介绍

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司于 2024 年提出的开放标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部工具和数据源的高效、安全交互问题。它通过标准化接口，让AI模型能像使用 “USB接口” 一样，连接各类外部资源，如数据库、第三方 API、文件系统等等，从而突破静态训练数据的限制，实现动态任务执行。

其优势如下：

生态互操作性 ：任何支持 MCP 的大模型，均可接入现有工具生态圈，官方和社区现已提供超 1100 个 MCP 服务，覆盖 GitHub、Slack、AWS 等平台，避免 “重复造轮子”;
动态上下文管理: 支持多轮对话状态保持。例如当用户要求 “分析上周销售数据并对比去年同期” 时，MCP 能自动关联历史查询上下文，无需重复说明时间范围;
企业级安全设计: 通过会话加密和权限分级（如限制人事部门访问其他部门的数据），解决敏感数据暴露的风险;
降低开发成本: 开发者只需开发一次 MCP 服务，即可让所有兼容模型调用, 无需多次开发；

应用场景

下面列举一些 MCP 的应用场景：

场景类型	案例
智能开发	程序员在 IDE 中用自然语言即可操作 GitHub：如 “ 修复 `main` 分支的 CI 错误并提交 PR ”，自动执行代码检查→提交→PR创建全流程
跨平台数据整合	电商大促监控：实时聚合天猫销量、京东库存、拼多多评价，生成跨平台分析报告
企业服务智能化	银行客服通过 MCP 连接专网 ERP 系统，实时调取客户持仓数据生成投资建议
个人助理	“整理上周会议记录并同步待办至日历”：AI 直接操作文件系统 + 日历 API
学术研究	“查找气候变暖最新研究”：AI 通过 MCP 服务器访问学术数据库并生成文献综述

MCP 架构

MCP 采用经典的 “客户端-服务端” 架构，如下图所示：

Host 主机：通常为 AI 应用，比如 Cursor，Trae 等代码编辑器或其他应用。主机负责接收用户的问题与指令，再调用 AI 大模型，当大模型觉得需要调用外部工具时，Host 主机会主动调用 MCP 客户端。
MCP 客户端：客户端通常内置于主机中，负责与 MCP 服务端建立连接、发送请求和接收请求。我们可以把 MCP 客户端理解为公司 “前台小姐姐”，为外来人员提供服务，有啥事都可以咨询她，由她将任务转交给不同部门去处理。
MCP 服务端：MCP 服务器可以看做是一个 “工具箱” 或 “数据源”，供 MCP 客户端来调用，例如访问文件系统、数据库查询、操作浏览器等等。MCP 服务器负责执行具体的操作，如调用工具或访问数据，再将结果返回给 MCP 客户端。

通过上图，Host 主机通过 MCP 客户端，可以分别同多个 MCP 服务端进行通信，每次连接都使用统一的 MCP 协议，由于统一了标准协议，当我们想让 AI 大模型接入一种新的 “工具”，只需再启动一个对应的 MCP 服务器并连接该 “工具” 提供的接口即可，非常方便，主机本身不需要做大的改动。另外，多个 MCP 服务器可以同时运行，当大模型觉得自己无法完成某项任务时，就可以让这些 MCP 服务器来协助。

举个栗子，我们向主机提问 “我的 E:/ 盘下，有哪些文件？”，比如 Cursor 编辑器，整体的处理流程大致如下：