一、MCP 解决了什么痛点？

在 MCP 出现之前，AI 应用调用外部工具（如数据库、API）存在三大问题：

1. 碎片化：每个模型需单独适配工具（如 OpenAI Function Calling vs Claude Tool Use）
2. 高耦合：工具逻辑与模型代码深度绑定，难以复用
3. 上下文丢失：多轮调用时状态管理复杂

MCP 的核心目标：

定义一套与模型无关的标准化协议，让任意 AI 模型通过统一接口调用任意工具。

二、协议架构：Client/Server 解耦设计

核心角色定义

组件	职责	示例实体
Client	发起工具调用请求	Claude/ChatGPT/Cursor
Server	路由请求到工具并返回结果	本地 FastMCP 服务
Tool	执行具体操作	天气查询/数据库连接器

三、协议通信流程拆解

步骤 1：Client 发起请求

Client 发送 结构化 JSON 到 MCP Server，包含：

• context：历史对话/当前状态（协议核心！）
• tool_name：目标工具标识符
• parameters：工具调用参数

{
  "context": {
    "user_id": "u123",
    "session_id": "s456",
    "history": [{"role": "user", "content": "查询北京天气"}]
  },
  "tool_name": "get_weather",
  "parameters": {"city": "北京", "unit": "celsius"}
}

步骤 2：Server 调用工具

Server 根据 tool_name 路由到注册的工具函数，注入上下文并执行：

# MCP 工具注册示例（Python）
@mcp_tool(name="get_weather")
defweather_api(city: str, unit: str, context: dict) -> dict:
    # 可访问 context["user_id"] 做权限校验
    return fetch_weather(city, unit)  # 调用真实 API

步骤 3：流式返回结果

通过 Server-Sent Events 流式返回，支持大结果分块传输：

HTTP/1.1 200 OK
Content-Type: text/event-stream

event: result_chunk
data: {"progress": 30, "text": "正在获取数据..."}

event: final_result
data: {"temp": 25, "humidity": 60}

四、关键技术特性解析

1. 上下文传递

核心价值：在多轮交互中保持状态连续性

• 客户端在每次请求中携带完整上下文（如用户 ID、对话历史）
• 服务端可在响应中修改上下文（实现状态机）

// Server 可返回新上下文
{"result": "...", "updated_context": {"selected_city": "北京"}}

2. 工具动态发现

Client 启动时通过 /registry 接口拉取 Server 的工具清单：

// GET http://mcp-server/registry
{
  "tools": [
    {
      "name": "get_weather",
      "description": "查询城市天气",
      "parameters": {
        "city": {"type": "string", "required": true},
        "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]}
      }
    }
  ]
}

3. 安全控制

在工具执行前进行权限校验：

defweather_api(city: str, context: dict):
    user_token = context.get("user_token")
    ifnot validate_token(user_token, scope="weather:read"):
        raise MCPError(code=403, message="无权访问天气服务")

五、对比传统方案：为什么选择 MCP？

能力	MCP 方案	传统 Function Calling
跨模型兼容	✅ 统一接口	❌ 每个模型需独立适配
工具热插拔	✅ 服务端动态注册	❌ 需重新部署模型
上下文管理	✅ 显式状态传递	❌ 依赖模型记忆，不可靠
调试支持	✅ 内置 Trace Viewer	❌ 自行搭建日志系统

六、实战：快速验证 MCP 流程

1. 启动 Mock 服务

pip install fast-mcp
fast-mcp --tools demo_tools.py

2. 发起请求（cURL 示例）

curl -X POST http://localhost:8000/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tool_name": "get_weather",
    "parameters": {"city": "上海"},
    "context": {"user_id": "test"}
  }'

3. 观察响应

{
  "result": {"temp": 28, "condition": "sunny"},
  "updated_context": {"last_city": "上海"}
}

七、协议演进方向（2025+）

1. 多模态扩展：支持图像/音频作为工具输入输出
2. 智能体协作：MCP Server 可嵌套调用其他 MCP Server
3. 边缘计算：轻量化客户端运行在 IoT 设备

推荐阅读

黑盒测试方法—等价类划分法

大学毕业后转行软件测试我后悔了

软件测试 | 测试开发 | Android动态权限详解

软件测试的测试方法及测试流程

软件测试 | 测试开发 | Android App 保活服务的配置与禁用