MCP 是 AI 应用与能力（tools、prompts、resources）之间的通用连接器，类似于 USB-C 为电子设备之间的连接提供了标准化接口。

MCP 把原来获取数据 的 M×N 集成问题，通过统一、标准化的接口打破了这种模式，优化为 M + N 集成问题，大大简化了架构设计和提升了效率。

在企业级实际落地中，MCP 有9种常见的架构设计模式，下文我们详细剖析之。

—1—

MCP 9种架构设计模式

1、架构设计模式一：完全本地的 MCP Client

MCP Client 是 AI 应用（比如：Cursor）中的一个组件，它负责与外部工具建立连接。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户提交一个查询。
• AI 智能体连接到 MCP Server 以发现工具。
• 根据查询，AI 智能体调用合适的工具并获得上下文。
• AI 智能体返回一个有上下文感知的响应。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• LlamaIndex 用于构建 MCP 驱动的 AI 智能体。
• Ollama 用于本地提供 Deepseek-R1 服务。
• LightningAI 用于开发和托管。

2、架构设计模式二：MCP 驱动的 Agentic RAG

由 MCP 驱动的 Agentic RAG，它可以搜索向量数据库，并在需要时回退到网络搜索。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户通过 MCP Client（比如：Cursor IDE）输入查询。
• 2-3) MCP Client 连接 MCP Server 选择一个相关工具。
• 4-6) 工具的输出返回给用户以生成响应。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• Bright Data 来大规模抓取网页数据。
• Qdrant 作为向量数据库。
• Cursor 作为 MCP Client。

3、架构设计模式三：MCP 驱动的多智能体

构建一个由 MCP 驱动的 AI 智能体，比如：在金融业务分析场景，它可以直接从 Cursor 或 Claude 桌面获取、分析并生成股市趋势的洞见。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户提交查询请求。
• MCP 智能体启动金融分析师团队。
• 团队进行研究并创建可执行脚本。
• 智能体运行脚本以生成分析图表。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• 使用 CrewAI 进行多智能体编排。
• 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek-R1 LLM。
• 使用 Cursor 作为 MCP Host。

4、架构设计模式四：MCP 驱动的语音智能体

MCP 驱动的语音智能体，它能够查询数据库，并在需要时回退到网络搜索。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户的语音查询通过 AssemblyAI 转录成文本。
• 智能体发现数据库和网络工具。
• 大语言模型调用正确的工具，获取数据并生成响应。
• 应用程序通过文本转语音的方式传递响应。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• AssemblyAI 用于语音转文本。
• Firecrawl 用于网络搜索。
• Supabase 作为数据库。
• Livekit 用于协调。
• Qwen3 作为大语言模型（LLM）。

5、架构设计模式五：统一的 MCP Server

通过一个由 MindDB（MCP Server） 和 Cursor IDE（MCP Client） 提供支持的统一界面，使用自然语言查询和聊天，可以访问 200 多个以上的数据源。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户提交查询。
• 智能体连接到 MindDB 的 MCP Server 以找到工具。
• 智能体基于用户查询选择一个合适的工具并调用它。
• 最后，它返回一个与上下文相关联的响应。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• MindDB 来为我们的统一 MCP Server 提供动力（在 GitHub 上有 31k Stars）。
• Cursor 作为 MCP Host。
• Docker 用于自行托管 MCP Server。

6、架构设计模式六：MCP 驱动的共享内存

开发者们分别独立使用 Claude 桌面和 Cursor，而没有共享上下文。如何添加一个通用的内存层，以便在不丢失上下文的情况下进行跨操作。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户向 Cursor 和 Claude 提交查询。
• 事实/信息使用 Graphiti MCP 存储在通用内存层中。
• 如果任何交互需要上下文，就会查询内存。
• Graphiti 在多个主机（Hosts）之间共享内存。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• Graphiti MCP 作为 AI 智能体的内存层（ GitHub 代码库拥有 10k Stars）。
• Cursor 和 Claude 桌面作为 MCP Hosts。

7、架构设计模式七：MCP 驱动的复杂文档 RAG

使用 MCP 为处理包含表格、图表、图片、复杂布局等复杂文档的 RAG 应用提供动力。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户与 MCP Client（Cursor IDE）进行互动。
• MCP Client 连接到 MCP Server 并选择一个工具。
• 工具利用 GroundX 对文档进行高级搜索。
• 搜索结果被 MCP Client 用来生成响应。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• Cursor IDE 作为 MCP Client。
• EyelevelAI 的 GroundX 来构建一个能够处理复杂文档的 MCP Server。

8、架构设计模式八：MCP 驱动的数据合成生成器

MCP Server 能够生成任何类型的合成数据集。它使用 Cursor 作为 MCP 的 Host ，并利用 SDV 来生成逼真的表格形式的合成数据。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户提交查询。
• AI 智能体连接到 MCP Server 以找到工具。
• AI 智能体根据查询使用合适的工具。
• 返回关于合成数据创建、评估或可视化的响应。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• 使用 Cursor 作为 MCP Host。
• 使用 SDV 生成逼真的表格形式的合成数据。
• SDV 是一个 Python 库，它使用机器学习来创建类似于真实世界模式的合成数据。这个过程包括训练模型、采样数据，并与原始数据进行验证。

9、架构设计模式九：MCP 驱动的 Deep Researcher 多智能体

ChatGPT 有一个 Deep Researcher 功能。它可以帮助你获取任何主题的详细见解。

第一、此架构设计模式的构建流程剖析

• 用户提交查询。
• 网络搜索智能体通过 Linkup 运行深度网络搜索。
• 研究分析师智能体验证并去除重复的结果。
• 技术写手智能体撰写带有引用的连贯响应。

第二、此架构设计模式的技术栈剖析

• Linkup 用于深度网络研究。
• CrewAI 用于多智能体协调。
• Ollama 在本地提供 DeepSeek-R1 服务。
• Cursor 作为 MCP Host。

如何学习AI大模型？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

想正式转到一些新兴的 AI 行业，不仅需要系统的学习AI大模型。同时也要跟已有的技能结合，辅助编程提效，或上手实操应用，增加自己的职场竞争力。

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高

那么针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

学习路线

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

1.AI大模型学习路线图
2.100套AI大模型商业化落地方案
3.100集大模型视频教程
4.200本大模型PDF书籍
5.LLM面试题合集
6.AI产品经理资源合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓