破局AI孤岛：MCP技术核心协议组成(第四章)

MCP技术核心协议由四大组件构成：1）模型描述规范定义标准化接口，通过Protobuf格式声明模型能力、输入输出模式及计算需求；2）上下文容器实现多模型状态共享，记录处理历史与元数据；3）灵活通信机制支持请求-响应、流式、发布订阅三种模式；4）分层安全框架提供mTLS认证、数据加密和合规控制。协议创新性引入上下文感知路由、跨模型状态同步等机制，相比传统API显著提升了AI模型的互操作性和协作效率，

莫然

684人浏览 · 2025-08-09 15:14:37

莫然 · 2025-08-09 15:14:37 发布

4、MCP技术核心协议组成

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MCP 核心协议包含四个关键组成部分，它们共同定义了 MCP 协议的核心功能和交互规则。让我们逐一深入探讨这些组件的细节。

4.1、模型描述规范 (Model Description Specification)

模型描述规范是 MCP 协议的 "词汇表"，它定义了模型如何描述自己的能力和接口。通过这个规范，模型可以清晰地告诉其他模型："我是谁，我能做什么，我需要什么输入，我会产生什么输出"。

MCP 协议使用 Protobuf 定义了标准的模型描述格式：

ProtoBuf
message ModelDescriptor {
string model_id = 1;          // 全局唯一标识
string version = 2;           // 语义化版本
string provider = 3;          // 提供方信息

// 能力声明
repeated Capability capabilities = 4;

// 输入输出模式
Schema input_schema = 5;
Schema output_schema = 6;

// 计算需求
ComputeRequirements compute = 7;

// 扩展点
map<string, string> extensions = 8;
}

message Capability {
string name = 1;              // 能力名称
string description = 2;       // 自然语言描述
string modality = 3;          // 支持模态(text/image/audio)
}

message Schema {
string type = 1;              // 数据类型
map<string, DataType> fields = 2; // 结构化字段
}

enum DataType {
TEXT = 0;
IMAGE = 1;
AUDIO = 2;
TENSOR = 3;
STRUCT = 4;
}

这个模型描述包含以下关键信息：

基本标识信息

model_id：全局唯一的模型标识符，确保在整个 MCP 生态中能够准确识别每个模型

version：语义化版本号，遵循 MAJOR.MINOR.PATCH 格式，便于版本管理和兼容性控制

provider：模型提供方信息，有助于信任评估和责任追溯

能力声明

capabilities字段允许模型以标准化的方式声明自己的能力，包括：

能力名称：简洁描述能力的名称

自然语言描述：详细解释能力的具体内容和适用场景

支持的模态：明确指出支持处理的数据类型（文本、图像、音频等）

这种能力声明使得系统能够根据应用需求自动发现和选择合适的模型，实现智能的服务组合。

输入输出模式

input_schema和output_schema定义了模型的输入和输出格式：

支持多种数据类型：文本、图像、音频、张量、结构化数据等

结构化字段定义：允许描述复杂的嵌套数据结构

类型安全：确保数据在模型间传递时不会出现类型不匹配的问题

计算需求

compute字段描述了模型的计算资源需求，如 CPU、GPU、内存等，有助于资源调度和性能优化。

扩展点

extensions字段提供了灵活的扩展机制，允许模型添加特定领域的元数据，如：

性能指标：平均响应时间、准确率等

合规标签：GDPR 合规、医疗数据处理认证等

自定义属性：特定行业或应用场景的特殊要求

4.2、上下文容器 (Context Container)

上下文容器是 MCP 协议实现上下文感知计算的核心机制，它像是模型间传递的 "信息背包"，记录了整个协作过程中的状态和历史。

MCP 协议定义了标准化的上下文容器结构：

这个结构包含以下关键组件：

基本标识

context_id：上下文的唯一标识符

root_task_id：根任务 ID，用于跟踪整个任务流程

上下文工件（Context Artifact）

artifacts字段是一个键值对集合，存储了各种类型的上下文数据：

artifact_id：工件的唯一标识

type：工件类型，如文本、图像、音频等

content：工件的实际内容

source_model：生成该工件的模型 ID

confidence：生成该工件的置信度

上下文工件使得模型可以共享中间结果，避免重复计算，支持复杂的多步推理。

元数据（Metadata）

metadata字段存储了关于上下文本身的信息，如：

任务优先级

截止时间要求

安全级别

数据敏感性标签

这些元数据有助于系统做出更智能的调度和资源分配决策。

处理历史（Processing History）

history字段记录了上下文的处理历程，包括：

时间戳：操作发生的时间

模型 ID：执行操作的模型

操作类型：执行的具体操作

参数：操作的参数设置

处理历史提供了完整的可追溯性，有助于调试、审计和优化。

4.3、通信协议 (通信机制)

通信协议定义了 MCP 协议的 "语法规则"，规定了模型间如何进行数据交换。MCP 协议支持多种通信模式，以适应不同的应用场景。

MCP 协议支持三种主要的通信模式：

1 请求 - 响应模式（Request-Response）

这是最基本的通信模式，适用于常规模型调用：

客户端发送包含上下文 ID 和输入数据的请求

模型执行推理，生成输出结果

模型返回包含输出和更新后上下文的响应

基于 HTTP POST 或 gRPC Unary 实现

适用场景：单次推理、简单问答、图像处理等

2 流式模式（Streaming）

流式模式适用于需要实时处理连续数据流的场景：

客户端初始化流连接

客户端和模型可以双向流式传输数据

传输完成后，客户端发送流结束信号

基于 gRPC Streaming 或 WebSocket 实现

适用场景：视频处理、实时语音识别、连续数据分析等

3 发布 - 订阅模式（Publish-Subscribe）

发布 - 订阅模式适用于需要长期监控上下文变化的场景：

客户端订阅特定上下文

当上下文更新时，模型主动推送更新事件

客户端可以随时取消订阅

基于 MQTT 或 WebSub 实现

适用场景：长时任务监控、状态更新通知、多模型协同工作流等。

4.4、安全框架（Security Framework）

安全是 MCP 协议设计的重中之重，整个协议栈构建在强大的安全框架之上，确保模型协作过程中的安全性和可信度。

MCP 安全框架包含以下关键组件：

身份认证（Authentication）

采用双向 mTLS 证书认证，确保通信双方的身份真实性

支持基于令牌的身份验证，如 JWT（JSON Web Token）

提供细粒度的身份管理，支持角色和权限的动态配置

授权模型（Authorization）

基于 OAuth 2.0 的授权框架，支持细粒度的权限控制

资源所有者授权流程，确保用户对数据的控制权

支持基于属性的访问控制（ABAC），实现灵活的权限策略

数据保护（Data Protection）

传输中加密：采用 TLS 1.3 协议保护传输中的数据安全

静态加密：使用 AES-256 算法加密存储的上下文数据

数据脱敏：支持敏感数据的自动识别和脱敏处理

同态加密：支持在加密状态下进行数据处理，保护数据隐私

审计追踪（Audit Trail）

不可变的操作日志：记录所有关键操作，确保不可篡改

完整性验证：使用密码学哈希确保日志的完整性

安全审计接口：提供标准化的审计数据访问接口

合规性（Compliance）

数据处理标签：支持 GDPR、HIPAA 等合规性标签

数据驻留控制：确保数据处理符合地域数据保护法规

隐私影响评估：内置隐私风险评估工具

安全框架

身份认证：双向mTLS证书认证

授权模型：基于OAuth2.0的细粒度权限控制

数据保护：传输中加密(TLS 1.3)+静态加密(AES-256)

审计追踪：不可变的操作日志记录

合规性：GDPR/HIPAA就绪的数据处理标签

4.5、通信机制详解

MCP 协议提供了丰富的通信机制，支持各种复杂的模型协作场景。这些机制不仅定义了数据传输的格式，还包括了流量控制、错误处理、质量保证等关键功能。

4.5.1、核心通信模式

MCP 协议支持多种通信模式，每种模式都有其特定的适用场景和实现方式：

模式	适用场景	协议实现
请求-响应	常规模型调用	HTTP POST/gRPC Unary
流式	大文件/实时流处理	gRPC Streaming/WebSocket
发布-订阅	长时任务/状态更新	MQTT/WebSub
批处理	大数据量离线处理	异步任务队列

选择合适的通信模式对于优化系统性能和用户体验至关重要。在实际应用中，复杂的工作流可能会组合使用多种通信模式，以满足不同阶段的需求。

4.5.2、协议消息结构

MCP 协议定义了标准化的消息结构，确保不同模型之间能够正确理解和处理通信内容。

ProtoBuf
// 请求消息
message ExecuteRequest {
string context_id = 1;        // 上下文标识
map<string, Data> inputs = 2; // 输入数据
ExecutionConfig config = 3;   // 执行配置
}

// 响应消息
message ExecuteResponse {
Status status = 1;            // 执行状态
map<string, Data> outputs = 2;// 输出结果
ContextUpdate updates = 3;    // 上下文更新
Diagnostics diagnostics = 4; // 诊断信息
}

// 上下文更新
message ContextUpdate {
repeated ContextArtifact new_artifacts = 1;
repeated string modified_artifacts = 2;
repeated string deleted_artifacts = 3;
ProcessingHistory history_entry = 4;
}

1、请求消息（ExecuteRequest）

context_id：指定要使用的上下文，为空则创建新上下文

inputs：输入数据的键值对集合，支持多种数据类型

config：执行配置，如超时设置、优先级、资源限制等

2、响应消息（ExecuteResponse）

status：执行状态，包括成功、失败、部分成功等

outputs：输出结果的键值对集合

updates：上下文更新信息，包括新增、修改和删除的工件

diagnostics：诊断信息，如执行时间、资源使用情况、警告信息等

3、上下文更新（ContextUpdate）

上下文更新机制是 MCP 协议的核心创新之一，它允许模型以增量方式更新上下文：

new_artifacts：新增的上下文工件

modified_artifacts：修改的上下文工件 ID 列表

deleted_artifacts：删除的上下文工件 ID 列表

history_entry：本次更新的历史记录

这种增量更新机制大大提高了通信效率，特别是在上下文数据量大的情况下。

4.5.3、下文传递机制

上下文传递机制是 MCP 协议实现复杂工作流的关键，它定义了上下文在不同模型之间的流转方式。

上下文传递的完整流程如下：

任务发起：用户或应用程序发起一个任务请求

上下文检查：系统检查是否存在相关上下文

如果存在，加载现有上下文

如果不存在，创建新的上下文

模型执行：调用第一个模型执行推理

上下文更新：模型执行完成后，更新上下文

模型链执行：根据工作流定义，依次调用后续模型，每个模型都可以访问和更新上下文

结果生成：所有模型执行完成后，生成最终结果

在这个过程中，上下文存储扮演着关键角色，它提供：

上下文数据的持久化存储

分布式访问支持，允许不同节点的模型访问同一上下文

版本控制，支持上下文的回溯和恢复

缓存机制，提高上下文访问性能

4.6、关键技术创新

MCP 协议引入了多项关键技术创新，这些创新使得 MCP 协议能够解决传统 API 调用方式面临的诸多挑战，为 AI 模型协作提供了全新的可能性。

4.6.1、上下文感知路由

上下文感知路由是 MCP 协议的一项核心创新，它能够根据当前上下文内容智能选择最适合的模型进行处理。

Python
def route_request(context: ContextContainer):
    # 分析上下文内容
    content_analysis = analyze_context(context)

    # 查询模型注册中心
    candidate_models = registry.query(
        capabilities=content_analysis.required_capabilities,
        qos_requirements=current_qos_constraints
    )

    # 选择最优模型
    selected_model = optimize_selection(
        candidates,
        criteria=[latency, cost, accuracy]
    )

    return selected_model.endpoint

上下文感知路由的工作原理：

上下文分析：系统首先分析当前上下文内容，理解任务需求和当前状态

能力匹配：根据分析结果，查询模型注册中心，找到具备所需能力的候选模型

多目标优化：基于延迟、成本、准确率等多维度指标，选择最优模型

动态路由：将请求路由到选定的模型，并传递上下文信息

这种路由机制的优势在于：

实现智能的服务发现和选择，提高任务执行质量

支持动态的负载均衡，优化资源利用率

实现故障自动转移，提高系统可靠性

支持个性化服务，根据用户需求和偏好选择合适的模型

4.6.2、跨模型状态同步

跨模型状态同步解决了分布式系统中多个模型如何保持状态一致性的挑战，确保协作过程的连贯性和正确性。

跨模型状态同步的工作流程：

上下文更新：模型 A 完成处理后，更新上下文

变更通知：上下文服务自动向订阅该上下文的模型 B 推送变更通知

上下文获取：模型 B 收到通知后，获取最新的上下文内容

基于新上下文处理：模型 B 使用更新后的上下文进行处理

上下文再更新：模型 B 完成处理后，再次更新上下文

这种同步机制支持多种同步策略：

即时同步：上下文变更立即通知相关模型

批量同步：累积多个变更后批量通知，减少通信开销

按需同步：模型根据需要主动拉取最新上下文

版本控制：支持上下文版本的管理和回溯

4.6.3、自适应协议协商

MCP 协议支持自适应的协议协商机制，能够根据网络状况、设备能力和应用需求动态选择最优的通信协议和参数。

自适应协议协商的流程：

能力交换：通信双方首先交换各自支持的协议能力

最优选择：基于网络状况、设备能力和应用需求，选择最优协议

协议确认：双方确认所选协议

通信建立：使用协商后的协议进行通信

这种机制的优势在于：

提高系统的兼容性，支持各种新旧协议

优化通信性能，根据实际情况选择最合适的协议

增强系统的鲁棒性，在网络状况不佳时自动切换更可靠的协议

支持渐进式升级，允许协议的平滑演进

4.7、与传统方案的对比优势

MCP 协议相比传统的 API 调用方式带来了革命性的改进，这些改进体现在多个关键维度：

维度	传统API调用	MCP协议
模型发现	静态配置	动态注册发现
接口定义	刚性契约	柔性能力声明
状态管理	无状态	上下文感知
数据传递	单一请求响应	多步工作流上下文
多模态支持	需要转换	原生支持
协作能力	点对点	多模型联邦