MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务的交互方式，从而实现AI应用与外部资源的无缝集成。以下是其核心概念的详细介绍：
1. 定义与目标
MCP通过定义通用接口和通信协议，使LLM能够动态访问并整合外部数据（如数据库、API、文件系统）和工具（如开发工具、邮件服务），同时维护对话上下文。其目标是简化AI应用的开发流程，打破数据孤岛，扩展LLM的功能边界，类似“AI领域的USB-C接口”。
2. 核心组件
MCP基于客户端-服务器架构，包含以下核心组件：
- MCP主机（Host） ：需要访问外部资源的AI应用程序（如Claude Desktop、智能IDE），负责管理LLM交互。
- MCP客户端（Client） ：与服务器建立一对一连接，处理消息路由和协议转换。
- MCP服务器（Server） ：对接具体数据源或工具（如GitHub、Slack），提供资源、工具和提示三类标准化能力。
- 数据源：包括本地资源（如文件系统）和远程服务（如云API）。
3. 工作原理
MCP的工作流程分为三个关键步骤：
- 上下文请求：LLM通过客户端向服务器发送请求，描述所需的外部信息或操作。
- 上下文集成：服务器返回结构化数据或执行工具操作，客户端将结果整合到LLM的输入上下文中。
- 上下文管理：动态维护多轮对话中的历史信息，确保LLM的连贯性。
- 协议使用JSON-RPC 2.0格式传输消息，支持实时双向通信，涵盖请求（Requests）、结果（Results）、错误（Errors）和通知（Notifications）四种消息类型。
4. 关键特性
- 标准化接口：统一不同数据源和工具的接入方式，减少定制化开发。
- 动态工具发现：服务器可主动向LLM声明其提供的功能，无需预先配置。
- 上下文感知：自动关联对话历史与外部数据，提升回答准确性。
- 安全性：内置身份验证、访问控制和数据加密机制，限制敏感数据暴露。
- 开放性与可扩展性：开源协议支持社区贡献，工具生态系统持续扩展。
5. 核心功能
MCP服务器提供三类能力：
- 资源（Resources） ：静态数据访问（如读取文件、查询数据库）。
- 工具（Tools） ：动态操作执行（如发送邮件、调用API）。
- 提示（Prompts） ：预定义的指令模板，优化LLM的上下文理解。
6. 应用场景
- 智能助手：整合日程、邮件和文档，实现自动化任务管理。
- 软件开发：IDE通过MCP访问代码库、调试工具，辅助编程。
- 数据分析：实时连接BI工具，生成可视化报告。
- 客户支持：调用CRM系统数据，提供个性化服务。
7. 优势与局限
优势：
- 开发效率提升：减少70%的集成代码量。
- 灵活扩展：支持本地与云端资源的混合部署。
- 生态兼容：客户端与服务器可跨平台互操作（如Cursor IDE与GitHub服务器）。
局限：
- 性能开销：实时通信可能增加延迟。
- 认证机制待完善：缺乏统一的权限管理标准。
- 适用场景限制：高度确定性的操作仍需传统API。
8. 与替代方案的对比
- 传统API：MCP支持动态发现和双向通信，但API在精确控制上更优。
- 插件机制：MCP提供跨平台标准化，避免插件依赖特定LLM平台。
- 知识图谱：MCP侧重实时交互，知识图谱更适合静态知识管理。
9. 开发与生态
- 开源工具：如Open MCP Client、UAgl智能体，降低入门门槛。
- 调试支持：MCP Inspector工具用于测试服务器响应。
- 典型项目：ChatMCP客户端支持多LLM模型，展示协议的实际应用。