什么是MCP？

MCP即模型上下文协议（Model Context Protocol），是一种开放的通信协议，是人工智能领域的 “USB 接口”。

MCP在大模型和外部数据源之间建立了双向且更加安全的连接，

使用单一的标准协议取代碎片化的集成方式。

简单来说，MCP 是一套标准协议，允许像 ChatGPT、Claude 这样的AI助手与外部工具、数据源和系统进行安全、可控的交互。

你可以把它想象成 AI 的“USB 标准”或“应用商店协议”。

核心组件

MCP 的工作机制建立在三个核心组件之上：

1. 客户端 (Client)

   • 角色：AI 助手本身，或者集成AI助手的应用程序（如 Claude 桌面应用、Cursor IDE、一个定制的AI应用）。

   • 职责：发起请求。它根据用户的提示或自身的推理过程，决定需要调用哪个外部资源或工具，并通过 MCP 协议向服务器发送结构化请求。

2. 服务器 (Server)

   • 角色：提供资源或工具的一方。这是一个独立的进程，负责管理特定的数据源或工具。

   • 职责：响应请求。它监听来自客户端的请求，执行必要的操作（如查询数据库、调用API、运行代码），然后将结果格式化后返回给客户端。

   • 示例：一个专用于查询公司PostgreSQL数据库的服务器、一个提供实时天气API的服务器、一个可以执行Python代码的服务器。

3. 传输层 (Transport)

   • 角色：客户端和服务器之间通信的桥梁。

   • 实现：通常使用 标准输入/输出 (stdin/stdout) 或 套接字 (Socket)。这使得任何能够读写标准IO或网络套接字的编程语言都可以用来实现 MCP 的客户端和服务器，具有极高的语言无关性。

通信协议：SSE 与 JSON-RPC

MCP 的通信基于两种成熟的技术：

• SSE (Server-Sent Events)：用于客户端和服务器之间建立单向（服务器->客户端）事件流。这里是双向使用的，即客户端和服务器各开一个SSE连接，用于相互发送事件（请求和通知）。

• JSON-RPC 2.0：一个轻量级的远程过程调用协议。MCP 中的所有请求和响应都遵循 JSON-RPC 的格式，这使得通信变得结构化、可预测且易于解析。

核心设计理念与优势

1. 权限分离与安全（Security）：AI助手（客户端）没有直接访问文件系统、数据库或API的权限。所有访问都必须通过独立的服务器进行，而服务器的权限是由系统管理员或用户自己控制的。这极大地减少了AI滥用权限的风险。

2. 动态上下文（Dynamic Context）：外部数据是按需、动态地插入到AI的上下文窗口中的，而不是一次性全部加载。这非常高效，避免了浪费宝贵的上下文长度。

3. 模块化与生态（Modularity & Ecosystem）：开发者可以为任何数据源或工具编写MCP服务器（例如：GitHub服务器、JIRA服务器、计算器服务器）。AI助手只需遵循协议就可以调用所有这些工具，无需为每个工具单独开发集成功能，从而形成了一个强大的工具生态。

4. 语言无关性（Language-Agnostic）：只要能用任何编程语言编写一个可以读写stdin/stdout并处理JSON的程序，就能实现MCP的客户端或服务器。

总而言之，MCP的工作原理可以比点餐：客户（Client） 看菜单（服务器声明的capabilities）下单（发送request），厨房（Server） 根据订单做菜并出品（返回result），客户再把菜端给朋友（将结果融入上下文并生成最终回答）。餐厅经理（用户）完全控制厨房能做什么菜（服务器的权限），而不是让客户（AI）直接闯进厨房胡乱操作。