一文拆解 MCP：AI 大模型领域爆火的标准化交互协议全解析

MCP是近期的AI领域的热点，特别是在海外社区获得热烈讨论，每天都有大量MCP工具诞生。MCP 协议连接各类 AI 模型与外部资源的“桥梁”，正在逐渐发挥的关键作用。那么MCP 是如何统一工具调用？客户端与服务器怎么交互？为何不同客户端对模型的支持存在差异？今天就从MCP的概念，工作流程，架构原理等方面，来深入探讨MCP协议。

一、什么是 MCP 协议

MCP，即 Model Context Protocol（模型上下文协议），由 Anthropic 公司（也就是开发 Claude 模型的公司）推出的一个开放标准协议。它如同智能交互领域的 “通用插头” 或 “USB 接口”，通过制定统一规范，实现 AI 模型与外部资源的无缝对接。无论是连接数据库、调用第三方 API，还是访问本地文件，MCP 都能有效解决 AI 模型与外部数据源、工具间的交互难题，为 AI 应用拓展了更广阔的可能性。

我们在使用大模型的过程中，往往需要与文件、数据库、浏览器、代码仓库等外部工具频繁交互。在没有 MCP之前，若想借助大模型处理这些外部工具中的内容，往往需要手动截图、复制粘贴文本等繁琐操作，将信息导入大模型以发起对话，不仅效率低下，还容易出错 。MCP 作为 AI 与外部工具的标准化中间层协议，可自动访问外部工具、整合信息与大模型交互。各 MCP 服务专司一类工作，如文件解析、数据检索等，显著提升协同效率。

简而言之，MCP 协议就是为 AIGC 领域中多客户端与服务器之间通信量身定制的一套标准规范，确保信息传递的准确性与高效性，这对于 AIGC 内容生成过程中频繁的交互需求至关重要。

二、MCP 的核心架构

MCP 协议的架构包含客户端、服务器以及连接二者的通信通道。关键组件包括：

• MCP 主机（MCP Host）：发起请求的 LLM 应用程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具）。
• MCP 客户端（MCP Client）：在主机程序内部，与 MCP server 保持 1:1 的连接。
• MCP 服务器（MCP Server）：为 MCP Client 提供上下文、工具和 prompt 信息。
• 本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供 MCP server 安全访问的资源（例如文件、数据库）。
• 远程资源（Remote Resources）：MCP server 可以连接到的远程资源（例如通过 API）。

MCP工作方式如下：MCP Host，比如 Claude Desktop、Cursor 这些工具，在内部实现了 MCP Client，然后MCP Client 通过标准的 MCP 协议和 MCP Server 进行交互，由各种三方开发者提供的 MCP Server 负责实现各种和三方资源交互的逻辑，比如访问数据库、浏览器、本地文件，最终再通过 标准的 MCP 协议返回给 MCP Client，最终在 MCP Host 上展示。

三、MCP 的通讯模式

MCP定义了服务端与客户端进行通讯的协议与消息格式，其支持两种类型通讯机制：标准输入输出通讯 STDIO 、基于SSE的HTTP通讯 SSE ，分别对应着本地与远程通讯。服务端与客户端之间使用JSON-RPC 2.0格式进行消息传输。

• STDIO：主要用在本地服务上，使用了stdio传输数据，具体流程Client启动Server程序作为子进程，其消息通讯是通过stdin/stdout进行的，消息格式为JSON-RPC 2.0。
• SSE ：主要用在远程服务上，Client使用SSE与Server进行通讯，消息的格式为JSON-RPC 2.0，Server定义了/see与/messages接口用于推送与接收数据。

简单理解，STDIO 调用方式是将一个 MCP Server 下载到你的本地，直接调用这个工具，而 SSE 则是通过 HTTP 服务调用托管在远程服务器上的 MCP Server。

四、MCP 是如何运作的？

要真正理解MCP是什么，我们需要了解它的运作机制，然后你就能知道MCP的调用方式和传统的HTTP调用方式有什么不同？

1. 用户请求发起：用户向 AI Agent 询问 "现在几点了？"，此时 AI Agent 作为 MCP 客户端，将用户提问、负责处理时间查询的 MCP 服务器信息以及 MCP 工具相关信息，一同发送至大语言模型（LLM）。

2. LLM 智能决策：LLM 接收信息后启动推理流程，基于用户的时间查询需求及 MCP 服务器功能特性，筛选出最适配的 MCP 服务器与 MCP 工具，并将决策结果反馈给 AI Agent（MCP 客户端）。返回信息示例为："建议使用 time MCP 服务器中的 get_current_time MCP 工具，该工具可满足用户时间查询需求"。

3. 工具调用执行：AI Agent（MCP 客户端）依据 LLM 的建议，直接调用指定的 MCP 工具，即 Time MCP Server中的 get_current_time 工具，触发时间查询操作。

4. 结果获取：Time MCP Server执行时间查询任务后，将当前时间结果返回至 AI Agent（MCP 客户端）。

5. 内容整合请求：为实现更优质的结果输出，AI Agent（MCP 客户端）将用户原始问题与获取到的时间结果再次提交至 LLM，请求对信息进行整合优化。

6. 结果输出：LLM 对信息进行结构化处理后，将规整的内容返回给 AI Agent（MCP 客户端），最终由 AI Agent（MCP 客户端）将结果原原本本地反馈给用户 。

在 MCP 全链路调用中，MCP Server 与 MCP Tool 的信息是系统核心。用户发起请求后，这些信息帮助大语言模型（LLM）快速理解需求，匹配最佳解决方案。作为 MCP 体系的核心 System Prompt，它们既为 LLM 提供关键上下文，又像操作指南，精准指引模型调用功能模块，最终高效响应用户需求，是实现 MCP 智能交互的关键 。

总结

MCP 协议未来发展趋势良好，有望成为 AI 时代的基础协议。它将推动智能体发展，实现数字与物理世界深度融合，重构产业生态1。随着其开源与普及，会形成全新技术生态，降低工具开发门槛，促进跨平台协作。同时，MCP 协议也将面临动态安全机制、生态治理等挑战，但这些挑战不会阻挡其发展步伐。