关键要点
- MCP（模型上下文协议）是一个开放标准，标准化AI模型与各种工具和数据源的连接。
- 研究表明，MCP通过客户端-服务器架构工作，允许AI Agent动态发现和使用工具。
- MCP增强AI Agent的能力，例如在编码和个人助理任务中。
- MCP的未来可能包括更强的安全性和更广泛的工具支持。
MCP的定义与工作原理
什么是MCP？
MCP全称模型上下文协议，是一种开放标准，旨在让AI模型能够以一致的方式连接到各种应用程序和数据源。Anthropic在2024年11月发布了这一协议，旨在解决AI与工具集成中的碎片化问题。MCP被比作AI应用的USB-C端口：就像USB-C为设备提供通用连接一样，MCP为AI模型提供与不同数据源和工具的标准化连接。
其核心目标是让AI Agent能够通过自然语言指令访问支持MCP的任何工具或数据源，从而减少开发复杂性并增强AI功能。MCP是模型无关的，意味着它可以与任何大型语言模型（LLM）或AI框架一起使用，并得到了包括Microsoft（Azure OpenAI）、OpenAI和Zapier等主要玩家的支持。
MCP的工作原理基于客户端-服务器架构：
- MCP服务器：这些是轻量级程序，暴露特定工具或数据源的功能，例如Google Drive（文件访问）、Slack（聊天/文件访问）或GitHub（仓库管理）。每个服务器定义AI Agent可以执行的操作，如"列出文件"或"发送消息"。
- MCP客户端：这些是AI应用程序，如编码助手Replit或个人AI助手Claude Desktop，它们连接到MCP服务器以访问所需的工具。
MCP支持动态发现，意味着AI Agent可以在运行时自动检测可用服务器和它们的能力，无需预先配置。这通过标准化API实现，减少了硬编码集成的需求。此外，MCP支持丰富的双向交互，不同于传统的无状态插件调用，这对于需要维护上下文或执行多步骤操作的任务至关重要。
MCP的技术架构
MCP的技术架构设计灵活且可扩展：
- 动态发现：AI Agent可以通过标准化API自动检测可用MCP服务器及其功能，允许实时适应新工具。
- 标准化协议：MCP协议是传输无关的，可以使用HTTP或WebSockets，并使用JSON Schema定义命令和响应的结构。
- 双向交互：支持状态交互，适合需要上下文维护或多步骤操作的任务。
- 即将推出的功能：包括远程服务器和OAuth支持、官方MCP注册表、已知端点、流式支持、无状态连接、主动服务器行为和更好的命名空间。
这种架构确保MCP适合本地和分布式环境，简化了AI与工具的集成。
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| MCP服务器 | 暴露特定工具或数据源的功能，如Google Drive、Slack、GitHub等。处理工具发现、命令解析、响应格式化和错误处理。 |
| MCP客户端 | AI应用程序连接到MCP服务器以访问工具，如Claude Desktop、Replit、Sourcegraph。 |
| 动态发现机制 | 通过标准化API，AI Agent自动检测可用服务器及其功能，无需硬编码。 |
| 通信协议 | 传输无关（HTTP/WebSockets），使用JSON Schema定义命令和响应结构。 |
| 交互类型 | 支持双向、状态交互，适合需要上下文维护或多步骤操作的任务。 |
| 即将推出的功能 | 包括远程服务器和OAuth支持、官方MCP注册表、流式支持、无状态连接等。 |
MCP与AI Agent的关系
AI Agent是执行用户任务的软件实体，通常是自主的。为了有效工作，它们需要与各种工具和数据源交互。MCP通过提供标准化接口增强了AI Agent的能力。例如：
- 一个编码助手可能需要从GitHub检索代码、查询数据库或在终端运行命令。使用MCP，它可以连接到相关的MCP服务器（如GitHub服务器）并通过通用接口执行这些操作。
- 个人助理可以使用MCP访问用户文件（通过Google Drive）、管理日程（通过Calendar）或自动化工作流（通过Zapier）。
MCP还与代理编排框架（如LangChain或LlamaIndex）互补。这些框架处理代理的工作流（如推理和规划），而MCP提供执行特定动作的"工具箱"。此外，MCP可以与检索增强生成（RAG）系统结合，通过MCP服务器与向量数据库或其他知识库接口，动态获取上下文以提高响应准确性。
结语
MCP 作为一项新兴技术，正在快速发展并重塑AI工具集成的未来。虽然目前仍处于早期阶段，目前还是有不少坑要填。最明显的就是支持度参差不齐，大部分平台还不支持，并且安全性也是个大问题。不过从发展势头来看，我觉得它很可能会成为未来AI应用的标配，潜力很大，值得关注。