引言

模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 是一种新兴的开放标准，旨在实现大型语言模型 (Large Language Models, LLM) 应用与外部数据源和工具之间的无缝集成 1。在人工智能领域，特别是自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 领域，LLM 展现了卓越的语言理解和生成能力。然而，这些模型的有效性在很大程度上依赖于它们所能访问的上下文信息。MCP 的核心目标是标准化 LLM 获取所需上下文的方式，从而赋能各种应用场景，包括人工智能驱动的集成开发环境 (AI-powered IDEs)、聊天界面以及自定义人工智能工作流 1。如同 USB-C 接口为各种设备和外设提供了统一的连接标准一样，MCP 旨在为 AI 模型与外部世界建立一个通用的桥梁 2。

MCP 的愿景在于消除 LLM 应用与外部数据之间的壁垒，使得开发者能够更便捷地构建功能丰富且具有高度上下文感知能力的应用 1。通过提供一个标准化的协议，MCP 有望解决当前 LLM 应用在集成不同数据源时面临的复杂性和碎片化问题。这种无缝集成对于提升 LLM 在各种任务中的性能至关重要，例如在 IDE 中提供更智能的代码建议，在聊天界面中提供更准确的实时信息，以及在自定义 AI 工作流中实现更高效的工具协作。

为了更好地理解 MCP 的作用，可以将其类比于一些已经广泛应用的现有标准。例如，USB-C 接口的普及极大地简化了设备之间的连接。类似地，MCP 旨在成为 AI 应用领域的通用连接标准 2。此外，MCP 的设计理念也与 Web 服务领域中广泛使用的 RESTful API 有相似之处，RESTful API 为不同系统之间的通信提供了一套通用的约定 3。更进一步地，有人将 MCP 比作互联网的基础协议 HTTP，认为 MCP 有潜力为 AI 系统和工具之间的通信创建一种通用的语言 4。这些类比都强调了 MCP 的核心目标：提供一种被广泛采用和理解的 AI 集成方法，从而推动整个 AI 生态系统的发展。

MCP 的技术架构与规范

模型上下文协议 (MCP) 采用了经典的客户端-服务器架构，该架构是构建可扩展和模块化系统的常用模式 2。在这个架构中，存在着三个关键的角色：宿主 (Hosts)、客户端 (Clients) 和服务器 (Servers)。宿主通常是需要访问外部数据的 LLM 应用程序，例如 Anthropic 的 Claude Desktop 或各种 AI 驱动的集成开发环境 2。客户端是驻留在宿主应用程序内部的协议连接器，它负责与服务器建立并维护一对一的连接 2。服务器则是轻量级的程序，它们通过标准化的 MCP 协议暴露特定的功能，例如提供上下文信息或执行特定的操作 2。

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 消息格式作为宿主、客户端和服务器之间通信的基础 2。选择 JSON-RPC 2.0 表明了对简洁性和互操作性的重视，这是一种轻量级且被广泛支持的远程过程调用协议，适用于跨不同编程语言和平台进行通信 5。客户端和服务器之间的连接是状态ful 的 2。这种状态ful 连接允许在会话期间维护上下文信息，从而可能提高通信效率并支持更复杂的交互模式。在连接建立的初始化阶段，服务器和客户端之间会进行能力协商，以确定彼此支持的功能 2。这种协商机制对于确保兼容性至关重要，它允许不同的 MCP 实现能够动态地适应彼此的功能，从而提高系统的鲁棒性。

MCP 定义了一系列关键特性，这些特性主要分为服务器提供的特性和客户端提供的特性 2。服务器可以向客户端提供以下特性：

• 资源 (Resources)： 指服务器可以暴露给客户端用于 LLM 上下文的各种数据。这些数据可以是文件内容、数据库记录、API 响应、屏幕截图或日志文件等 2。服务器可以通过

  1	resources/list

  端点列出可用的资源，并通过

  1	resources/read

  请求读取特定资源的内容 6。值得注意的是，服务器还可以通知客户端其可用资源列表的变化，并且客户端可以订阅特定资源变化的更新 6。
• 提示 (Prompts)： 指服务器提供的可重用模板，客户端可以方便地呈现给用户和 LLM。提示提供了一种标准化和共享常见 LLM 交互的方式，可以接受动态参数，包含来自资源的上下文，链接多个交互，并指导特定的工作流程 2。
• 工具 (Tools)： 指服务器暴露的可执行功能，客户端可以按需调用。通过工具，LLM 可以与外部系统交互，执行计算，并在现实世界中执行操作。工具的设计是模型控制的，这意味着服务器向客户端暴露工具的目的是让 AI 模型能够自动调用它们（通常需要人工批准） 2。客户端可以通过

  1	tools/list

  端点列出可用的工具，并通过

  1	tools/call

  端点调用特定的工具 7。实现工具时，需要提供清晰的名称和描述，使用详细的 JSON Schema 定义参数，并包含示例以说明模型应该如何使用它们 7。
• 实用工具 (Utilities)： 包括配置、进度跟踪、取消、错误报告和日志记录等基本功能 2。此外，还包括完成 (Completion)、日志记录 (Logging) 和分页 (Pagination) 等更高级的实用工具 5。

客户端可以向服务器提供的主要特性是 采样 (Sampling) 2。采样提供了一种机制，允许服务器通过客户端发送 LLM 完成请求。这使得服务器能够实现更高级的代理行为，例如，一个 Git 服务器可能需要通过请求 LLM 分析代码更改来生成提交消息，或者一个文档服务器可能希望通过让 LLM 处理修改后的端点来总结 API 更改 6。通过这种方式，服务器无需维护自己的 LLM 连接，而是可以利用客户端现有的 LLM 集成。

在传输层，MCP 支持多种传输机制 2。Stdio 传输 使用标准输入/输出进行通信，适用于本地进程 2。HTTP with SSE 传输 采用服务器发送事件 (Server-Sent Events, SSE) 进行服务器到客户端的通信，并使用 HTTP POST 进行客户端到服务器的通信 2。所有 MCP 传输都使用 JSON-RPC 2.0 作为底层消息交换格式 2。

MCP 定义了几种基本的消息类型用于通信 2：

• 请求 (Requests)： 期望接收方返回响应的消息。
• 结果 (Results)： 对请求成功执行后发送的响应。
• 错误 (Errors)： 指示请求失败的消息。
• 通知 (Notifications)： 不需要响应的单向消息。

在错误处理方面，MCP 基于 JSON-RPC 2.0 定义了一套标准错误代码 2。SDK 和应用程序还可以定义自己的自定义错误代码。错误通过错误响应、传输层上的错误事件以及协议级的错误处理程序进行通信 2。

MCP 的开发与应用

为了方便开发者使用和构建基于 MCP 的应用，该项目提供了多种编程语言的软件开发工具包 (Software Development Kits, SDKs)，包括 TypeScript、Python、Java 和 Kotlin 1。这些 SDK 简化了与 MCP 协议的交互，并提供了构建客户端和服务器所需的基本组件。

项目的 README 文件指引用户访问官方文档网站 (https://modelcontextprotocol.io) 获取更详细的指南和教程，并访问规范网站 (https://spec.modelcontextprotocol.io) 查阅协议的详细信息 1。清晰且全面的文档对于任何协议的采用都至关重要，MCP 通过专门的网站提供了用户指南和技术规范，满足了不同用户的需求。

官方文档网站提供了针对服务器开发者和客户端开发者的独立快速入门指南 2。此外，还提供了诸如“使用 LLM 构建 MCP”和“调试指南”等实用教程，帮助开发者快速上手并解决实际开发中可能遇到的问题 2。这些有针对性的指南和教程能够有效地引导开发者了解和使用 MCP 的不同方面。

MCP 项目的 GitHub 仓库 (https://github.com/modelcontextprotocol) 结构清晰，主要目录包括

1

specification

1

typescript-sdk

1

python-sdk

1

java-sdk

1

kotlin-sdk

1

docs

1

create-python-server

1

create-typescript-server

1

create-kotlin-server

1

servers

MCP 项目欢迎社区贡献，并鼓励用户查阅贡献指南并加入社区论坛进行讨论 1。积极鼓励社区参与对于开源协议的成长和发展至关重要。社区的贡献可以带来更广泛的用例支持、更快的 bug 修复以及更多创新的功能。

为了进一步提升开发体验，MCP 生态系统还提供了诸如 MCP Inspector 这样的工具 1。MCP Inspector 是一个交互式的调试界面，允许开发者与 MCP 服务器 API 进行交互，从而更方便地测试和调试他们的实现。

MCP 与现有技术的比较

模型上下文协议 (MCP) 的出现旨在解决将大型语言模型 (LLM) 与外部数据源和工具集成的复杂性。为了更好地理解其价值，将其与现有技术进行比较至关重要。

与传统的应用程序编程接口 (APIs) 相比，MCP 具有显著的优势 10。传统的 API 通常需要为每个需要集成的工具或服务编写定制的代码，这意味着不同的认证方法、数据检索逻辑和错误处理机制。而 MCP 则提供了一个统一的协议，通过集成一次 MCP，AI 系统就有可能访问多个工具和服务 10。MCP 支持动态发现可用工具，AI 模型无需预先知道每个集成的细节即可与之交互 10。此外，MCP 支持持久的、实时的双向通信，类似于 WebSockets，AI 模型既可以检索信息，也可以动态地触发操作 10。这种双向通信使得 AI 应用能够进行更复杂的交互，并能够响应外部系统的实时变化。下表总结了 MCP 与传统 API 的关键区别：

然而，传统的 API 在某些场景下可能更适用，例如当用例需要对特定的、受限的功能进行精确控制时，或者当需要通过紧密耦合的集成来优化性能时，以及当需要最大程度的可预测性且 AI 自主性最小时 10。

在大型模型领域，函数调用（或工具调用）是一种常见的机制，允许 LLM 调用外部工具来执行特定任务 14。MCP 可以看作是在函数/工具调用概念之上或与之互补的一个标准化层 7。函数调用是 LLM 决定使用哪些外部工具并生成调用请求的机制，而 MCP 则提供了一个标准化的协议，用于以一致且可管理的方式实际执行这些调用并与工具进行交互 7。MCP 管理工具的发现、调用和响应处理，确保不同的工具能够以一致的方式解释和响应 LLM 生成的指令 14。

检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是一种通过检索外部知识来增强 LLM 的技术 18。与 RAG 主要关注信息检索以增强 LLM 的知识不同，MCP 使 LLM 能够主动地与外部系统进行交互，而不仅仅是检索数据，还包括触发操作 18。例如，一个使用 RAG 的客户服务 AI 可能会检索策略文档来解释退款流程，而使用 MCP 的同一个 AI 可以自动处理退款、更新客户账户并发送确认电子邮件 18。这表明 MCP 扩展了 LLM 的能力，使其超越了 RAG 的被动信息检索，能够实现与外部系统的主动交互，从而实现更复杂和自动化的工作流程。

采用 MCP 的益处与优势

采用模型上下文协议 (MCP) 能够为开发者和组织带来诸多益处和优势。

首先，MCP 实现了 LLM 应用和数据源之间的标准化和互操作性 4。这意味着任何符合 MCP 规范的客户端都可以与任何符合 MCP 规范的服务器进行交互，从而解决了当前 LLM 生态系统中普遍存在的集成碎片化问题 4。这种标准化简化了将 LLM 连接到各种数据源和工具的过程，促进了更统一和可扩展的 AI 应用构建方法。

其次，MCP 增强了 LLM 的上下文感知能力，从而提高了其响应的质量 19。通过提供对实时数据和专用工具的标准化访问，MCP 使 LLM 能够获取最新的和相关的信息，克服了其训练数据可能存在的知识截止日期和产生幻觉的问题 19。这种增强的上下文感知能力对于构建更可靠和有用的 AI 应用至关重要。

第三，MCP 简化了集成过程并降低了开发复杂性 19。通过用单一协议替换多个自定义集成，并提供可重用的连接器，MCP 大大减少了开发人员的工作量 19。此外，越来越多的预构建 MCP 服务器可用于流行的服务，这进一步降低了开发门槛并加快了采用过程。

第四，MCP 提高了数据访问的安全性和控制 9。它内置了访问控制和标准化的安全实践，为 LLM 与外部数据源的交互提供了一个更安全和可管理的环境。这种对安全性的重视对于在企业环境中采用 MCP 至关重要。

最后，MCP 鼓励模块化的架构，从而提高了 AI 应用的可伸缩性和灵活性 13。通过 MCP 连接新的服务器可以轻松添加新的数据源或 AI 模型，这为构建能够适应未来变化的 AI 系统提供了极大的灵活性。

MCP 的应用场景

模型上下文协议 (MCP) 在各种应用场景中展现出巨大的潜力。

在人工智能驱动的集成开发环境 (AI-powered IDEs) 领域，MCP 可以显著增强代码理解、重构以及与版本控制和文档的集成 1。通过使 LLM 能够无缝访问整个项目上下文和相关的开发工具，MCP 可以实现更智能的代码完成、错误检测和重构建议，从而显著提高开发人员的生产力 10。

在增强型聊天界面方面，MCP 可以使聊天机器人不仅能够回答问题，还能够访问外部知识库、实时数据，并触发诸如安排会议或发送电子邮件等操作 1。例如，一个旅行计划助手可以使用 MCP 来检查日历、预订航班和发送电子邮件确认 10。一个智能客户支持系统可以使用 MCP 无缝地获取客户历史记录、检查订单状态并提出解决方案 12。

MCP 还为构建自定义 AI 工作流和代理系统提供了基础架构，这些系统能够通过协调多个工具并在不同数据集之间维护上下文来执行复杂的任务 1。例如，可以使用 MCP 和 LangGraph 构建一个通用 AI 助手，该助手能够自动将用户查询路由到正确的工具并编排工具调用 24。

目前已经有一些实际的应用和集成案例。例如，代码编辑器 Cursor 已经集成了 MCP 22。Azure OpenAI 也展示了如何与 MCP 集成以增强工具集成和提示 25。Block、Apollo、Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等公司也正在使用或积极探索 MCP 9。此外，还有像 Basic Memory 这样的开源知识管理系统基于 MCP 构建，以及用于集成 Windows Outlook 日历的 MCP 服务器 23。这些实际案例证明了 MCP 的实用性和日益增长的采用率。

MCP 的开源生态系统与社区

模型上下文协议 (MCP) 是一个由 Anthropic 发起并维护的开源项目 1。Anthropic 对开源的承诺为 MCP 的发展、采用和长期可持续性提供了坚实的基础。这种开放性鼓励社区参与，并促进了围绕该协议的创新。

MCP 项目的 GitHub 仓库 (https://github.com/modelcontextprotocol) 是该项目的中心枢纽 1。该仓库包含了协议规范、各种编程语言的 SDK、用户文档以及服务器示例等关键组件。这种全面的资源使得开发者能够方便地学习、开发和贡献于 MCP。

在 GitHub Discussions、Reddit 和 Hacker News 等平台上，围绕 MCP 正在进行着积极的社区贡献和讨论 1。这些讨论涵盖了服务器开发、职业发展建议以及项目公告等各种主题，表明开发者和 AI 研究社区对 MCP 的兴趣日益增长。虽然某些平台可能存在一些问题，例如 Reddit 上关于机器人活动和互动不足的担忧 24，但总体而言，这些社区互动对于 MCP 的发展至关重要，它们提供了反馈、分享了知识并推动了创新。

在 GitHub 的

1

servers

MCP 的局限性、挑战与未来方向

尽管模型上下文协议 (MCP) 展现出巨大的潜力，但目前仍然存在一些局限性和挑战。

一个主要的局限性是当前 MCP 主要支持本地环境，这意味着服务器必须与客户端运行在同一台机器上 6。这可能会限制 MCP 在分布式和基于云的环境中的应用，阻碍其在更广泛的企业场景中的采用。解决这一限制对于 MCP 的未来发展至关重要 6。此外，有报告指出，在使用 Claude Desktop 应用时，每次使用 MCP 都需要请求权限 6，这可能会影响用户体验。对于代码编辑器 Cursor 而言，其 MCP 集成在远程开发环境中可能无法正常工作，并且对资源的支持尚未完全实现 22。

另一个挑战在于实现 MCP 在整个 AI 领域的广泛采用和标准化 21。目前，MCP 主要由 Anthropic 主导，这引发了关于长期标准化以及可能出现竞争标准的担忧 36。为了使 MCP 真正成为一个通用的协议，需要争取到其他主要 AI 参与者的支持和认可。

展望未来，MCP 的发展方向将着重于解决当前的局限性并扩展其功能。Anthropic 计划很快提供用于部署远程生产 MCP 服务器的开发者工具包 9。这将是解决本地支持限制的关键一步，并有望显著扩大 MCP 的适用范围 6。随着远程支持的成熟，预计未来还将增加额外的身份验证和安全层，以在分布式环境中保持对 AI 访问的控制 37。

结论

模型上下文协议 (MCP) 作为一种新兴的开放标准，为解决大型语言模型 (LLM) 应用与外部数据源和工具集成的挑战提供了一个极具前景的方案。通过提供标准化的通信协议和架构，MCP 旨在简化集成过程，增强 LLM 的上下文感知能力，并促进更安全、更可扩展的 AI 应用开发。MCP 与现有技术（如传统 API 和函数/工具调用）相比，展现出显著的优势，尤其是在动态性、互操作性和上下文处理方面。

MCP 的开源生态系统和不断壮大的社区是其未来成功的关键。Anthropic 的积极推动以及社区的积极参与，为 MCP 的发展注入了强大的动力。随着越来越多的预构建服务器和集成方案的出现，MCP 的实用性和易用性将得到进一步提升。

尽管目前 MCP 仍面临一些局限性和挑战，例如本地支持的限制以及在整个 AI 领域实现广泛采用和标准化，但其未来的发展方向令人期待。特别是计划中的远程服务器支持，有望极大地拓展 MCP 的应用场景。

总而言之，模型上下文协议 (MCP) 代表了 LLM 应用发展的重要一步，它有望推动 AI 系统朝着更互联、更智能、更自主的方向演进，为构建下一代 AI 应用奠定坚实的基础。