结论先行：
我向MCP客户端提问，MCP客户端向大模型转达问题，并且同步通过提示词告诉大模型，我有这个相关函数，让大模型调用，大模型调用函数后获得结果，然后组织语言回答问题
真相只有一个：完全靠你在 HTTP 请求里"夹带私货"告密的。
这不仅仅是"告诉"模型，而是每一次请求，都要把你的"家底"（工具定义）通过互联网发送给大模型。
简化图
详细图
简单理解MCP就是工具接口，第一个程序给我整了几个本地函数，直接调用，我真醉了！
我把MCP想得太简单了，真正的MCP是要让大模型自己决定和执行工具调用，而不是我们在外面硬编码判断。让我重新实现一个真正的MCP版本：
这才是真正的MCP核心思想：
🔑 关键区别
| 传统做法 | 真正的MCP |
|---|---|
| 程序员判断用什么工具 | 大模型自己判断 用什么工具 |
| 固定流程硬编码 | 动态决策和编排 |
| 工具执行完就结束 | 工具结果返回给模型 继续处理 |
大模型（OpenAI/百度/阿里）完全是第三方的，它根本不可能"看到"你本地电脑里的代码，更不可能知道你写了个叫 get_weather 的函数。
那么，连接是如何发生的？
真相只有一个：完全靠你在 HTTP 请求里"夹带私货"告密的。
这不仅仅是"告诉"模型，而是每一次请求，都要把你的"家底"（工具定义）通过互联网发送给大模型。