模型上下文协议

MCP, Model Context Protocol

MCP

是 Anthropic 于 2024 年 11 月开源发布的一个协议标准，旨在解决 AI 智能体（Agent）与外部数据源、工具之间的标准化连接问题。

为什么智能体需要 MCP？（解决什么痛点）

在构建智能体时，开发者面临着 “M x N” 的集成灾难：

• 假设有 M 个 AI 模型/应用（Claude Desktop, Cursor, VS Code, 自研 Agent）。
• 假设有 N 个外部工具/数据源（GitHub, Postgres, Notion, Slack, 本地文件系统）。
• 如果没有标准，开发者需要编写 M * N 个连接器。

MCP 将其简化为 M + N：

• 工具方只需要开发 1 个 MCP Server。
• AI 应用方只需要实现 1 个 MCP Client。
• 两者即可互通。

组件职责

组件	角色	职责
MCP Host	用户交互入口	Claude Desktop、IDE 插件、自定义 AI 应用等
MCP Client	协议客户端	管理与 MCP Server 的连接，发送请求，处理响应
MCP Server	能力提供方	暴露 Resources、Tools、Prompts 等能力
Transport	传输层	支持 stdio（本地）和 HTTP+SSE（远程）

MCP Client

• 信息引出（Elicitation）

信息引出机制允许服务端在交互过程中主动向用户请求特定信息， 从而创建更加动态和响应式的工作流。

典型场景

• 用户说「帮我订机票」，但未提供日期 → Server 引出：「请问您计划哪天出发？」
• 执行数据库操作前需要确认 → Server 引出：「此操作将删除 100 条记录，是否继续？」

• 模型采样（Sampling）

模型采样允许 Server 借助 Client 来调用语言模型， 在保证安全性和用户控制的前提下，实现智能体的自主能力。

MCP 三大核心能力

MCP Server 可以向客户端暴露三种类型的能力：

1. Resources（资源）

资源是只读的数据块。它们提供了上下文，让 AI 能够“看到”外部数据。

2. Tools（工具）

工具是可执行的函数。它们允许 AI 采取行动或执行计算。

// 工具定义示例
{
  name: "query_database",
  description: "执行 SQL 查询并返回结果",
  inputSchema: {
    type: "object",
    properties: {
      sql: {
        type: "string",
        description: "要执行的 SQL 语句"
      }
    },
    required: ["sql"]
  }
}

3. Prompts（提示模板）

预定义的交互模板。