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MCP引入的原因：
MCP的出现是为了解决大模型的"能力边界"问题
- 大模型是一个预训练模型，他的知识在训练完那一刻就定格了，无法获取实时数据。比如：无法获取北京明天的天气、无法判断明天从北京到上海的车有哪些。
- 大模型是"通才"，不是"专家"。他可能知道git的原理，但他不知道github上合并代码的接口是什么，也远不如github的API精准。换句话说，想让大模型做很多事，但是他无法做，或者无法做得很专业，比如：查询天安门到鸟巢之间的距离（基于以往的训练知识，不精确）、让他帮忙review远程代码并直接合并操作（不知道review代码和合并代码的接口是什么，这个能力是官方的接口能力）
MCP的结构：
MCP Server
MCP Server提供了相应的功能（例如Web服务端的接口），每一个功能都可以做具体的事，比如：高德的MCP Server会提供距离查询的接口，滴滴的MCP服务可能会帮你发送一个从北京天安门到鸟巢的订单。每一个功能需要加详细的描述，说明具体可以做什么事，需要准确、详细。因为后续大模型会根据描述来判断是否能匹配上用户的问题。
MCP Client
MCP Client的功能是意图识别、匹配服务、调度执行。
- 意图识别：会基于大模型语义识别能力，判断用于用户具体要做一个什么事。
- 匹配服务：Client会维护一个"能力清单"，也就是当前介入了哪些Server。然后会识别出来用户要做的事去匹配对应的Server和Server下对应的功能。之前说的Server上面加的详细描述就是用在这里的。
- 调度执行：匹配出来Server和功能之后就会进行调度执行，并展示返回的内容。