MCP协议在LLM系统中的架构与实现原理研究

MCP协议的角色和功能定位

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 是由Anthropic公司（Claude模型的发布方）提出的一种开放协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的交互方式。可以将MCP类比为AI应用的"USB-C接口"：通过统一的接口协议，让不同的外部功能模块都能方便地接入LLM，就像各种设备都能通过USB-C连接一样。这种标准化的上下文接入机制解决了以往每新增一个数据源就需定制集成的碎片化问题，从而提升LLM应用的功能性、灵活性和可扩展性。

在LLM系统中，MCP扮演着中间层基础设施 的角色：对用户而言，MCP提供了一种简单统一的途径来访问各种外部信息源；对开发者而言，MCP使得将自定义的数据源或功能整合进LLM应用变得更加容易。LLM通过MCP获取所需的 "模型上下文" ，即模型运行过程中需要的所有外部知识、数据和工具能力。这些上下文包括：外部数据源 （如数据库查询结果、API返回内容、文档知识库等），工具和服务 （如计算/查询工具、搜索引擎、第三方应用接口等），以及对话上下文管理（维护多轮对话的历史和状态）。借助MCP，LLM不再"封闭"在自身训练语料之中，而是能够动态调取实时数据、调用外部工具，从而产出更相关和强大的回答。

需要注意的是，MCP并非替代LLM现有的函数调用（Function Calling, FC）机制，而是构建在函数调用能力之上 的一个统一协议。换言之，LLM模型本身仍通过标准的函数调用格式来请求使用某个工具或数据源，但MCP规范了这些工具/数据源对外提供服务的方式和接口。因此使用MCP时模型需要具备函数调用能力（如Deepseek，Anthropic Claude或OpenAI GPT-4的函数调用特性），模型输出的函数调用请求将由MCP客户端转发给相应的MCP服务器去执行。相比直接使用各家模型的函数调用接口，MCP提供了一层标准化抽象，让所有开发者可以用统一的协议暴露自己的功能模块，所有应用也可以用统一的协议访问这些功能 。这一定位使MCP成为LLM应用生态中的关键基础设施，充当上下文提供者和工具调度者的角色，为构建更复杂的智能体(agent)和工作流奠定了基础。

MCP的技术架构与通信机制

MCP协议的客户端-服务器架构示意图：主机（Host，例如Cherry Studio，Claude桌面应用或IDE）内部包含一个或多个MCP客户端，通过统一的"MCP接口"连接至多个MCP服务器，每个服务器封装对接一种外部资源或工具（如Slack、Gmail、日历、本地文件系统等）。这一架构如同在AI应用中引入一个通用端口，使LLM可以像插拔配件一样灵活地接入不同数据源。

架构组成： MCP遵循典型的主机-客户端-服务器分层架构。其核心部件包括：

主机（Host）： 发起并管理MCP连接的AI应用。本质上，主机是希望通过MCP从服务器获取数据和工具支持的应用程序，例如一个智能IDE、对话机器人或Claude桌面客户端。主机负责初始化/销毁客户端，处理用户权限授权，以及对多个来源的上下文进行汇总管理等。
客户端（Client）： 位于主机内部，充当主机与某个MCP服务器之间通信的桥梁。每个客户端与单一的MCP服务器 保持一对一的长连接，它负责协议消息的路由转发、功能/资源的能力协商，以及订阅管理等任务。客户端确保主机和服务器之间的信息交换清晰、安全且高效。
服务器（Server）： MCP服务器是独立的轻量服务进程，封装了一类特定的外部数据源或工具能力，通过标准协议接口供客户端调用。一个服务器可以访问本地或远程的数据资源，提供特定的工具函数，或者返回预定义的提示信息等，以扩充LLM的上下文。例如，可以有连接Gmail的MCP服务器、提供Slack消息检索的服务器，或访问本地文件系统的服务器等。服务器侧往往由第三方开发者实现，部署在用户本地或云端，并通过注册统一的协议来被客户端发现和调用。
基础协议层（Base Protocol）： 定义主机、客户端和服务器之间通信交互的规则细节。这包括消息的数据格式、请求-响应的流程管理、连接的生命周期以及传输机制等。基础协议确保不同实现的客户端和服务器只要遵循该规范，就能互相通信而无需定制适配。

除了以上架构角色，MCP还定义了若干重要的概念模块来标准化上下文交互：

资源（Resource）： 能提供给LLM的上下文数据。例如，从数据库查询得到的一段记录，或从知识库检索的一段文本，都可作为资源提供给模型，用于丰富其回答。
工具（Tool）： MCP服务器对外提供的可调用功能。例如执行算术运算、调用某API服务、执行浏览器操作等，都属于工具功能，由模型通过函数调用形式来请求使用。
提示词（Prompt）： 由服务器提供的可重用提示模板或交互工作流。服务器开发者可以预定义一些 prompt 模板（可能带参数），供用户或模型选择，用于指导特定任务的对话流程。这些提示通常需要用户明确触发（如在UI中选择某个预设指令），以标准化常见的交互模式。
采样（Sampling）： 一类特殊的工具功能，用于从资源或提示池中采样内容 。例如服务器可以实现一个select_example采样器，从预置的案例库中随机选取一个示例提示给模型。采样机制丰富了模型获取上下文的策略，使其可以探索不同提示或数据片段。
Root（根）： 标识应用工作的顶层上下文或范围。开发者可用Root来界定某个MCP交互会话的作用域，例如限定在某个项目空间或特定数据域，确保模型只获取相关范围内的上下文。

通信机制： MCP采用JSON-RPC 2.0 作为消息格式基础，进行请求、响应和通知等消息的封装。这意味着客户端和服务器之间的调用遵循JSON-RPC的规范，每一次调用都有明确的方法名、参数，以及对应的响应或错误码，确保交互的一致性和标准性。基于此协议，MCP支持多种传输层模式以适应不同部署环境：

标准输入/输出（Stdio）模式： 客户端和服务器通过进程的标准输入输出流进行通信。这种模式适合本地集成或命令行工具的场景，例如在本地启动一个MCP服务器进程，客户端通过管道发送JSON请求并读取响应。Stdio传输配置简单，适用于同机进程间的轻量通信、shell脚本调用等。
服务器发送事件（Server-Sent Events, SSE）模式： 基于HTTP长连接的流式传输方式。服务器通过HTTP SSE将响应数据流发送给客户端，实现实时推送和数据流式加载，尤其适合远程MCP服务器需要向客户端连续传送数据的情况。在SSE模式下，客户端一般通过HTTP POST建立连接，并保持监听服务器端事件，达到实时交互效果。
可扩展的传输接口： MCP的设计允许开发者自定义传输层。协议定义了抽象的Transport接口，开发者可以实现该接口来接入诸如WebSocket、gRPC等其他传输机制，以满足特定需求。这种可扩展性使MCP能适配各种网络环境和性能要求。

工作流程： 在MCP架构下，LLM与外部资源/工具的一次完整交互通常遵循以下步骤：

上下文请求阶段： 当LLM推理过程中需要某种外部信息或操作时，主机内的MCP客户端会向相应的服务器发送请求，描述所需的数据或服务类型。例如，模型生成到一半，决定调用搜索数据库()函数，则客户端将此请求按JSON-RPC格式发送给连接着数据库服务的MCP服务器。服务器收到请求后，执行相应操作（查询数据库），然后将结果数据打包通过协议返回给客户端。
上下文集成阶段： 客户端将服务器返回的结果交给主机应用，由主机将该外部上下文数据整合进LLM的后续提示或记忆中。这样，模型在生成余下回答时，就能将新获取的数据一并考虑进去。例如，将数据库查询结果附加到提示中，让模型基于最新数据继续回答。这一过程对用户是透明的，用户看到的只是模型给出了更准确丰富的答复。
上下文管理阶段： MCP支持对多轮对话上下文的动态管理。主机或其内置的上下文管理模块会维护会话的历史记录和状态，将每轮交互（包括用户输入、模型回复，以及中间使用的工具结果）都纳入上下文。这确保了模型在后续对话中能参考此前的内容，保持连贯性。例如，在后续用户提问时，模型可通过MCP再次检索先前提供的资源，或根据需要获取新的信息，同时不会遗忘之前的对话状态。

通过上述架构和工作流程，MCP有效地将外部能力注入LLM的推理过程 ：LLM需要时即发起工具/数据请求，MCP服务器即时提供所需信息，主机将其融入模型提示，模型据此产生输出，然后循环往复。整个过程遵循统一协议，使异构的数据源和工具服务能够以模块化方式无缝协同到LLM应用中。

MCP的规范文档与原理支撑

作为一个开放标准，MCP具备完善的技术规范文档和社区支持。Anthropic在2024年11月正式开源发布了MCP协议，并提供了详细的规范说明和SDK工具。官方文档站点（modelcontextprotocol.io）列出了协议的架构细节、模式指南和正式的规范定义。该规范基于TypeScript模式定义，使用IETF标准RFC2119的措辞来描述各项必须或可选的要求。这意味着MCP的每个接口、消息格式、错误码等都有权威的定义，可供不同语言实现时遵循，确保互操作性。

技术白皮书和论文： 截至目前，尚未发现专门发表的MCP学术论文或传统意义的白皮书。MCP的提出主要通过官方博客公告和文档来传播，其设计原理可从Anthropic的新闻发布和社区博客中获取。例如，Anthropic在宣布MCP时强调了其解决的问题：LLM目前面临与企业数据和实时信息隔离的瓶颈，每新增数据源都需要定制集成，缺乏统一标准。MCP的设计哲学正是为了解决这一痛点，引入类似"一次开发，各处运行"的标准接口。同时，MCP充分借鉴了现有技术理念（如JSON-RPC协议、函数调用接口、安全鉴权等），并结合LLM工具使用的最佳实践，形成了一套系统化的方案。这些理念散见于Anthropic官方博客、开发者会议演讲以及社区文章中。

值得一提的是，大厂也对MCP表示支持并提供了文档资源。Anthropic的Claude API文档增加了对MCP的说明，介绍如何通过Claude调用远程MCP服务器。微软在其开发者博客中也详细阐述了MCP的背景和重要性，指出其 "开放协议用于LLM应用与外部工具/数据源集成" 的定位，并提及协议在2024末发布后新增了流式能力等更新。总体而言，虽然没有正式论文，MCP的技术可信度由官方规范、开源代码和早期用户案例所支撑。这些公开材料详细描述了MCP的底层实现原理（如JSON-RPC消息结构、客户端/服务器状态机等），为开发者理解和实现MCP提供了充分依据。

MCP与模型推理、多模型协同和Prompt调度的集成

与模型推理的结合： MCP协议的引入改变了LLM应用的推理流程，使模型具备"工具增强推理 "的能力。LLM在生成回答时，可以通过函数调用触发MCP客户端去调度外部工具/数据，从而将传统上模型单次前向生成的过程扩展为交替进行推理与工具使用 的循环。具体而言，当模型在推理过程中决定需要额外信息（比如用户问了一个需要查询数据库的问题），它会按照预先约定的函数格式在回答中请求调用相应功能。主机检测到这一函数调用标志后，会暂停模型生成，将请求发送给MCP服务器获取结果，再将结果整合进模型上下文，继续生成。这种模式被称为ReAct（推理-行动-再推理） 循环，也是当前很多Agent系统采用的思路。MCP通过统一的协议让这一循环中的"行动"步骤标准化，显著降低了将任意新工具插入LLM推理过程的门槛。举例来说，在Claude Desktop中，Claude模型支持函数调用格式，当它输出search_web("MCP协议")时，Claude主机内置的MCP客户端会将此请求通过MCP发送给一个Web搜索服务器，拿到结果再呈交Claude模型继续处理。因此MCP实质上让LLM的推理过程具备了调用外部插件的能力，而且是以通用协议的方式，使模型推理与外部操作无缝衔接。

多模型协同： 虽然MCP本身并非为了多模型通信而设计，但其模型无关性 和标准化特征使其能够服务于多模型协同的场景。MCP协议对模型种类没有限制------无论是Anthropic Claude、OpenAI GPT-4，还是本地开源模型，只要能够解析/生成符合MCP要求的函数调用消息，都可以作为MCP的客户端参与交互。这意味着一个系统中可以同时存在多个不同类型的LLM代理(agent)，它们各自通过MCP接口访问所需的工具和数据。例如，在一个复杂的AI工作流中，可以让一个擅长规划的GPT-4 agent负责总体决策，另一个擅长代码的开源模型负责代码生成 ，二者都通过MCP调用相同的工具服务获取信息。由于MCP统一了工具接口，这些模型对外看起来像是在共享一套工具生态 。开发者可以针对不同模型的能力，把任务拆解给多个agent，但整个外部交互层由MCP集中处理（例如数据库查询、API调用都走MCP），从而实现多模型在同一任务上的协作。需要强调的是，MCP本身不负责调度多个模型------它解决的是数据和工具的接入 ，多模型协同的调度仍需借助上层的Agent框架 或应用逻辑。例如OpenAI最新推出的Agents SDK可以管理多Agent的分工和对话交接，再搭配MCP提供的数据访问能力，共同组成一个强大的多智能体系统。正如有分析所言："OpenAI的Agent SDK擅长多步推理和代理管理，Anthropic的MCP则提供一致的数据集成------两者相辅相成"。因此，在多模型/多Agent协同的场景下，MCP成为共享的工具与知识接入层，为各模型提供上下文支撑，从而最大化利用每个模型的专长（"context is king"）。

Prompt调度与上下文管理： MCP协议对Prompt的构建与调度 提供了支持，但这种支持更多体现在工具和模板层面，而非决策层面。也就是说，MCP不会替模型去决定接下来该问什么或该调用哪个工具（这是智能体规划的任务），但MCP为实现复杂Prompt workflow 提供了机制。首先，MCP的"Prompt"概念允许服务器预先定义可复用的提示模板 和多步对话流程。客户端可以通过调用prompts/list接口发现服务器提供了哪些预置Prompt，并可请求服务器执行某个Prompt，从而触发一系列预定义交互。例如，一个MCP服务器可以提供名为"代码分析"的Prompt模板，内部流程包括提取代码片段->调用静态分析工具->总结结果。用户在前端选择这个Prompt后，客户端就会按照模板规定通过MCP与服务器交互，最后将结果整理交给模型。这种机制使常用的提示和工具序列 可以封装起来供模型使用，达到调度Prompt流程 的效果。其次，正如前文所述，MCP原生支持多轮对话的上下文管理。每次通过MCP获取的新信息都可以被纳入对话历史，后续Prompt可以包含先前轮次的关键内容，由此保证模型在长对话或复杂任务中的连贯性。开发者也可以在主机层面对Prompt进行调度 ：决定何时该向模型注入哪个资源、何时调用哪个工具，这种策略通常结合模型的中间思考链(CoT)或Agent的规划算法完成。然而，一旦决策确定，MCP提供了统一的执行通道，将调度意图转化为实际的数据/工具调用并获取结果。因此，可以将MCP看作Prompt调度系统中的"执行臂 "：智能体的大脑（模型本身或agent框架）规划好步骤后，由MCP臂执行具体操作取回信息，再交给模型继续推理。综上，MCP通过标准化 Prompt模板和上下文注入接口，使复杂任务的提示词安排 和上下文切换更加体系化和可控。

开源实现与实践案例

自MCP协议推出以来，其生态系统快速发展，出现了多种开源实现和应用实例：

官方开源资源： Anthropic将MCP相关代码开源在GitHub的modelcontextprotocol组织下，并提供了多语言的SDK和示例。开发者可以找到协议规范 、参考实现以及示例服务器/客户端 代码。例如，官方提供了Python、TypeScript、C#、Java、Kotlin等SDK库 方便不同平台集成MCP。这些库封装了协议通信细节，开发者可以轻松创建MCP客户端或服务器。GitHub仓库中还包含一系列预构建的MCP服务器插件 ，涵盖常用的企业或开发工具。Anthropic已开源的服务器示例包括：Google Drive文件库服务器、Slack聊天记录服务器、GitHub代码仓库服务器、Git数据库服务器、PostgreSQL数据库服务器、Puppeteer浏览器自动化服务器等等。通过部署这些现成模块，开发者可以立即让自己的AI应用获取相应数据源的能力，而无需从头开发。
社区与厂商支持： MCP理念受到业界广泛关注，许多公司和个人开发者参与了MCP开源项目的建设。微软与Anthropic合作开发了官方的C# SDK ，并在2025年3月将早期社区版本"McpDotNet"纳入官方库。该库作为NuGet包发布，使得.NET平台的开发者也能方便地集成MCP。微软方面还将MCP集成进了自家多款产品：例如Copilot Studio （Copilot扩展的企业版工具集）、Visual Studio Code的GitHub Copilot代理模式 （即在VS Code中让Copilot通过MCP访问更多资源），以及开源的Semantic Kernel 框架都已支持通过MCP调用外部功能。Semantic Kernel的支持意味着开发者可以在其插件体系下，以MCP协议实现跨应用的功能插件，这对使用开源模型的场景非常有帮助。此外，一些微软团队还基于MCP构建了新的工具接口，例如GitHub MCP Server （供LLM查询企业内部的GitHub仓库信息）和Playwright MCP Server（用于驱动浏览器完成网页操作）等，这些开源服务器在社区中反响热烈。
典型应用实例： 多家企业和项目已经公开了使用MCP的案例，证明其在实战中的可行性和价值。例如，支付公司Block（Square）和Apollo在他们的系统中集成了MCP，以连接内部数据系统，实现AI助手对企业知识库的访问。多家开发者工具公司（Zed编辑器、Replit在线IDE、Codeium编码助手、Sourcegraph代码搜索等）也宣布尝试MCP，将其平台与AI agent结合，帮助开发者在编程时利用AI获取项目上下文、执行代码分析等。另外，国内社区也出现了将MCP用于垂直领域的探索。例如有开发者在博客园分享了如何通过MCP构建企业数据与大模型融合 的Demo，把内部CRM系统作为MCP服务器，让LLM助手直接查询客户信息。这些实践表明，MCP能够适应各种环境（本地部署或云服务）并满足安全合规需求，因为其协议本身不绑定于某家模型服务，数据始终由开发者掌控，传输也可在内网进行。
生态与工具目录： 随着MCP服务器插件的增多，社区中开始出现"MCP应用商店"式的目录网站，方便大家发布和查找可用的MCP服务。例如Smithery和Glama等站点罗列了各种第三方开发的MCP服务器及用途，用户可以据此挑选所需的集成模块。类似的生态有助于MCP的推广：就像浏览器插件市场一样，一个精心构建的MCP服务器（比如针对GitHub的集成）可以被无数AI应用重复使用，而开发者只需遵循协议即可即插即用。

综上，MCP协议已经拥有了一个开放繁荣的开源生态。在设计上，MCP与很多现有LLM基础设施形成互补而非竞争关系。下表总结了MCP与其他常见LLM基础框架的侧重点对比：

OpenAI函数调用/Agents SDK： 提供了封闭生态 内的工具使用方案，例如OpenAI函数调用接口、插件机制，以及最近推出的Agents SDK用于 orchestrator 多agent。其侧重于多步推理和代理管理 （内置规划和工具如网页搜索、文件检索等）。相比之下，MCP是开放标准协议 ，不限定模型厂商，专注于跨系统的数据/工具接入 。OpenAI的方案只能在OpenAI兼容的环境中使用，而MCP可作用于Claude、GPT乃至本地模型，灵活性更高。在安全和数据控制上，OpenAI插件需要经过其平台审核且数据经OpenAI服务器处理，而MCP允许企业在自有基础设施内部署服务器，数据不出本地，安全自主可控。因此，OpenAI Agents偏重Agent逻辑和封装便利，MCP偏重通用接口和数据掌控，二者可以结合使用。
vLLM （高速LLM推理引擎）：vLLM是加速LLM推理的开源库，提供高吞吐、内存高效 的模型推理服务。它通过优化Attention的KV缓存管理等技术，大幅提高了并发请求的处理效率。然而vLLM关注的是模型本身的性能优化 （让同样的模型跑得更快、更省显存），并不涉及如何让模型连通外部数据。换言之，vLLM不提供类似MCP的工具/插件机制。实际应用中，可以将vLLM用于部署LLM后端，以提升模型响应速度，再在其上层结合MCP实现外部数据接入------两者一个管快，一个管通，配合可使LLM服务既高效又强大。
Ray分布式框架： Ray是通用的分布式计算和服务框架，常用于LLM的并行化处理和微服务部署 。例如Ray Serve可以托管多个模型实例并负载均衡，Ray任务调度可并发执行多个Agent步骤。但Ray本身不定义LLM工具接口协议 ，开发者需要自行编排各步骤逻辑。与MCP相比，Ray解决的是计算资源和任务调度 问题，而MCP解决的是模型与外部系统交互 问题。两者并不冲突：我们可以用Ray来扩展MCP应用的横向规模（如同时运行多个MCP服务器实例，或并行处理多个对话请求），也可以用Ray的多任务机制来并行触发多个MCP请求。但如果没有MCP，Ray上的LLM任务仍需手动实现各类外部调用。总之，Ray属于基础架构层，MCP属于应用协议层，各自侧重不同维度的协同。
DeepSpeed加速库： DeepSpeed是微软开源的深度学习优化库，主要用于大型模型训练和推理的性能优化 ，包括ZeRO并行、张量并行、混合精度等技术。对LLM推理来说，DeepSpeed可以让模型在多GPU/低精度下更高效地运行，支持更长上下文或更大模型的部署。但DeepSpeed同样不涉及模型功能的拓展 ：使用DeepSpeed加速的模型，仍然只能访问其自身参数内的知识。将DeepSpeed类比的话，它提升的是模型"跑"的能力 ，而MCP提升的是模型"用工具"的能力。在实际系统中，可以同时使用DeepSpeed和MCP：DeepSpeed保证模型推理速度和规模，MCP负责提供外部信息，使得即便是开源模型也能通过工具获取额外知识。
Hugging Face Transformers（及Agents工具）: HuggingFace的Transformers库是使用最广泛的LLM模型库，近期它也加入了函数调用和Agent支持 。开发者可以利用Transformers的Agent接口，让本地模型通过调用Python函数来使用工具（例如让开源模型执行计算器或查百科，全靠在代码中解析模型输出并调用相应函数）。然而，HF Transformers的Agent功能更多是库级的实现 ，并没有规范一个跨应用的通信协议；换言之，它是为在Python环境中编排模型和工具而设计的方案。相比之下，MCP是跨语言、跨进程 的标准：无论前后端、云本地，任何环境都能通过JSON消息交流。这使得MCP在应用集成 层面更灵活。例如，一个用Node.js编写的前端应用也可以作为MCP Host与后端Python的MCP服务器通信，而HF的工具调用主要局限于Python进程内。可以说，Transformers Agent提供了MCP类似的理念（让模型可调用工具），但没有提供MCP这样的通用接口标准。对于熟悉HF生态的开发者，他们可以将HF的开源模型封装到MCP框架中：利用Transformers加载模型并启用函数调用，通过MCP把函数请求转发给不同工具。这将结合HF丰富的模型实现和MCP通用的工具集成，发挥各自优势。

总的来看，MCP协议填补了当前LLM基础设施中的一块空白：模型智能体如何以标准方式对接外部世界 。与性能优化（vLLM/DeepSpeed）、分布式部署（Ray）、模型实现（Transformers）等基础组件协同，MCP构成了一个完整LLM应用栈的重要环节。它让开发者在构建复杂AI应用时，不必局限于某家API或某种单点方案，而是可以在开放生态中自由组合"模型+协议+工具"，从而快速迭代出功能丰富、性能可靠的LLM系统。

参考文献：

Anthropic官方新闻：《Introducing the Model Context Protocol》
菜鸟教程：《MCP协议》介绍
DeepSeek社区博客：MCP模型上下文协议简介
PromptHub技术解读：OpenAI Agents SDK vs Anthropic MCP
Microsoft Dev Blogs：微软与Anthropic合作C#版MCP SDK
Model Context Protocol官方文档与规范
HuggingFace Agents教程：关于函数调用与工具集成
vLLM项目文档：高吞吐LLM推理引擎简介