“MCP”一词最近频繁出现在AI领域，热度甚至盖过了OpenAI发布的最新模型，那么MCP到底是什么？MCP全称模型上下文协议“Model Context Protocol”，也是Agent工具调用的“统一协议”，短短几个月就得到了OpenAI、Google等AI领域巨头的支持。接下来将由站长百科为大家详细介绍MCP的定义、用途以及工作原理。
一、MCP是什么？
MCP是一种开放式技术协议，本质是统一的工具调用协议，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部工具和服务之间的交互方式。可以将MCP理解为AI世界中的“通用翻译器”，它让AI模型能够与各种外部工具和服务进行顺畅统一的工具调用协议“对话”。
那么，为什么需要MCP呢？
在MCP诞生之前，AI工具调用面临两个主要问题：
1、接口碎片化
每个LLM（大型语言模型）都有自己独特的指令格式，外部工具的API也各有不同的数据结构。开发者需要为每一组组合编写定制的连接代码，造成了开发效率低下。
2、开发效率低
这种“逐一翻译”的模式既耗时又难以扩展，就像为每个外国客户雇佣专属翻译一样。
MCP的出现，解决了这些问题。它通过统一的语言格式（JSON – RPC）让AI模型可以“一次学习，随时与所有支持该协议的工具进行对话”。这种方法就像给AI模型提供了一个“通用翻译器”，无论使用哪个LLM，只要支持MCP协议，都能够轻松调用工具和服务。
二、MCP的工作原理
MCP的技术架构简单来说由三个核心部分组成：
- MCP Host
- MCP Client
- MCP Server
这三个组件共同协作，主要为了让AI模型能够与外部服务顺畅互动。为了帮助理解，我们可以把MCP看作现代企业中的一个通信系统。
1、MCP Host（执行环境）：可以比作企业的办公环境。它为用户与AI模型的互动提供了基础设施和平台，像Claude Desktop、Cursor这样的AI应用就属于典型的Host。它为Agent和MCP Client提供了运行空间，并让用户能够与AI进行交互。
2、MCP Client（通信枢纽）：就像是AI的秘书，负责根据Agent的指示，以正确的格式与外部服务进行沟通。它不做决策，只负责按照统一的通信协议，处理工具的调用。
3、MCP Server（服务终端）：相当于外部的各类服务提供商，每个MCP Server都负责提供特定的功能，比如数据分析、信息检索或内容生成等。它们是实现AI与外部工具交互的实际“服务端”。
可以将MCP的出现比作企业内部不同部门和外部供应商之间的通信平台。过去，AI与外部工具的沟通就像是一个秘书需要通过多种不同的设备和平台与各部门沟通：打电话、用Slack、发邮件等等。而MCP的出现自然而然的让所有的沟通都通过一个统一的平台完成，减少了重复性工作，提升了效率。
三、MCP与Function Call的关系
有些人可能会认为MCP是对传统Function Call的一种替代，但实际上，MCP并不是要取代Function Call。它们是相辅相成的，合作完成更复杂的任务。
Function Call是大型语言模型（LLM）与外部工具或API交互的核心机制，MCP则是为这些交互提供一个统一的接口。可以这样理解：大模型通过Function Call来表达需要调用的工具，而Agent负责执行这些指令；MCP则确保所有的工具调用都遵循相同的格式和协议。
举个例子：假设老板（用户）想喝一杯美式咖啡。首先，办公室主任（大模型）下达指令：“我要喝美式咖啡”。然后，秘书（Agent）查找合适的供应商，通过MCP平台找到相关的美团或者公司采购系统（MCP Server），再通过系统一键下单。过去，秘书需要自己连接不同的API，繁琐且低效。而现在，通过MCP，秘书只需通过统一平台完成操作，开发者也不需要为每个工具单独编写连接代码。
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