在人工智能（AI）飞速发展的今天，大型语言模型（LLM），如GPT系列、Claude等已展现出惊人能力。我们越来越期待AI能够像一个聪明的助手，理解我们的意图，记住我们的对话，并结合各种信息给出精准、个性化的回应。然而，有时我们也会遇到AI"健忘"、"答非所问"或者无法理解复杂指令的情况。这背后往往指向一个核心挑战：上下文（Context）的管理与传递。
为了应对这一挑战，模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP） 应运而生。它并非某个具体的模型或软件，而是一套旨在标准化、高效化地组织、封装和传输AI模型（特别是LLM）所需上下文信息的规范或框架。
什么是"上下文"？
------AI理解世界的基石
在与AI交互时，"上下文"远不止你刚刚输入的那句话。它是一个包罗万象的概念，包括：
- 当前对话的直接输入：你明确提出的问题或指令。
- 历史对话记录：之前与AI的交流内容，帮助AI理解对话的连贯性和用户的持续意图。
- 用户背景信息：用户的偏好、身份、历史行为等，用于个性化回应。
- 系统指令或元提示（System Prompt/Meta-Prompt）：预设的角色、任务目标、回答风格、禁止项等，用于指导AI的行为模式。
- 外部知识或数据：通过检索增强生成（RAG）等方式引入的相关文档片段、数据库查询结果、API调用信息、实时数据等，为AI提供回答特定问题所需的事实依据。
- 任务状态信息：在执行多步骤复杂任务时，记录当前进展、已完成步骤、待处理环节等。
- 环境信息：时间、地点、使用的设备等，有时也对理解用户意图至关重要。
如果缺乏充分、结构化的上下文，AI就像一个失去了记忆和背景的人，难以进行深入、有逻辑、个性化的思考和回应。随着应用场景日益复杂，需要整合的上下文信息也爆炸式增长，如何有效管理和传递这些信息就成了亟待解决的难题。
MCP要解决的核心痛点
在MCP出现之前，开发者在构建复杂的AI应用时，通常需要自行设计和实现上下文管理机制。这导致了诸多问题：
缺乏标准：不同的应用、不同的模型可能会采用完全不同的方式来组织和传递上下文，导致集成困难，复用性差。
效率低下：大量的上下文信息（如长对话历史、大型文档）如果未经优化就直接传输，会消耗大量的计算资源和网络带宽，并可能超出模型的输入长度限制（Context Window）。
结构混乱：各种来源的上下文信息（文本、结构化数据、指令等）混杂在一起，模型难以有效区分和利用不同类型的信息。
开发复杂：开发者需要花费大量精力来设计上下文的序列化、压缩、传输和解析逻辑，增加了应用开发的复杂度和维护成本。
状态管理困难：在多轮对话或复杂任务中，精确追踪和传递不断变化的上下文状态极具挑战。
MCP协议详解：为上下文信息打造"标准化集装箱"
MCP旨在通过定义一套标准的结构和规则，来解决上述痛点。你可以将MCP想象成一个智能的、标准化的"集装箱"，专门用来打包运送AI模型完成任务所需的所有"原料"------也就是上下文信息。
虽然MCP的具体实现可能有所不同（目前可能还没有一个被广泛采纳的、唯一的MCP标准，更多是体现在一些框架或平台的设计理念中），但其核心思想是：
- 结构化封装：MCP定义了一套清晰的数据结构（通常是JSON、Protobuf等格式），用来分类组织不同类型的上下文信息。例如，可能会有专门的字段用于存放用户输入、系统指令、历史消息、检索到的文档块、工具调用结果等。
- 元数据标记：协议中会包含元数据，用于描述上下文信息的来源、时间戳、重要性、类型等，帮助模型更好地理解和利用这些信息。
- 优化传输：MCP的设计会考虑传输效率，可能包含对大型上下文信息的压缩、引用、分块传输等机制，以减少开销并适应模型的输入限制。
- 标准化接口：它提供了一种统一的方式，让不同的组件（如用户界面、业务逻辑层、数据检索服务、AI模型本身）能够理解和交换上下文信息。
MCP对于iPaaS系统的关键优势：赋能企业级智能集成
iPaaS（Integration Platform as a Service，集成平台即服务）的核心价值在于连接企业内外部不同的应用程序、数据源和服务，实现业务流程的自动化。将AI（特别是LLM）的能力嵌入到这些自动化流程中，是iPaaS发展的必然趋势，可以极大地提升自动化水平和智能化程度。
在iPaaS与AI结合的场景下，MCP或其核心理念显得尤为重要，其优势体现在：
标准化AI集成点
iPaaS平台天然连接了众多系统（如CRM、ERP、数据库、SaaS应用等）。当工作流需要调用AI能力时，MCP提供了一种标准化的方式来聚合来自这些不同系统的数据和信息，形成结构化的上下文，然后统一传递给AI模型。这大大简化了在复杂工作流中集成AI的难度。
简化上下文的跨系统编排
iPaaS工作流常常涉及从A系统获取数据，在B系统进行处理，再结合C系统的某些状态信息，最后让AI进行决策或生成内容。MCP可以作为这些跨系统信息的"标准容器"，使得在iPaaS的可视化流程编辑器中，设计和管理这种复杂的上下文流转变得更加清晰和容易。
提升AI在自动化流程中的作用
有了MCP提供的丰富、结构化的上下文，嵌入iPaaS流程中的AI模型能够执行更高级的任务。例如，不仅仅是简单的文本生成，还可以基于来自多个连接器的实时数据进行分析、预测、异常检测，或者根据复杂的业务规则和历史交互记录做出更智能的判断和推荐。
促进可复用AI能力的构建
通过MCP封装的上下文信息包，可以在iPaaS平台内定义成可复用的"AI技能"或"智能步骤"。例如，可以创建一个"根据CRM客户信息和订单历史生成个性化邮件"的通用AI步骤，其输入就是按照MCP规范组织好的上下文数据。这提高了开发效率和一致性。
优化与AI模型的交互效率
iPaaS平台通常需要频繁调用外部服务，包括AI模型服务。MCP通过对上下文信息的优化（如前文提到的压缩、结构化），有助于减少与AI模型API交互时的负载和延迟，尤其是在处理大量上下文信息时，这对于保持自动化流程的高效运行至关重要。
iPaaS如何集成MCP服务
1、将API注册为MCP工具
用户可以在iPaaS平台创建MCP服务器，并将API添加至服务器中。部署后，用户可以直接通过提供的SSE地址在Cline、Cursor等平台进行使用。
2、代理MCP服务器
iPaaS可通过代理MCP服务的SSE地址，来统一进行服务器管理，可以统一认证或资源。
也可以代理MCP服务的STDIO模式，对外开放出SSE地址，以最大化的覆盖MCP服务的部署场景。
