1、MCP 架构设计全剖析

第一、为什么 MCP 会成为大模型应用的 “刚需”？

如果你正在开发 AI 应用 —— 不管是简单的智能聊天机器人（ChatBot），还是具备自主决策能力的 Agent 智能体，都迟早会发现：单纯依赖大模型（LLM）的原生对话能力远远不够。真正能落地的 AI 应用，必须打通与外部世界的连接，才能访问真实数据源、调用各类工具完成实际任务。

比如这些高频场景：

  • 用自动化工具操控浏览器完成网页爬取、表单填写；
  • 读取本地 Excel/CSV 文件，让大模型分析业务数据；
  • 直连 MySQL/PostgreSQL 数据库，让 AI 辅助编写 SQL、分析数据；
  • 调用企业 CRM/ERP 的 API 接口，实现智能客服自动查询订单、跟进客户；
  • 甚至对接第三方支付、物流 API，让 Agent 完成完整的业务闭环。

面对这些需求，你需要掌握 SQL 语法、HTTP 接口调用、Playwright 自动化、云存储 SDK 等多种技能，还要做大量 “胶水代码” 的开发 —— 把不同协议、不同格式的外部资源和大模型应用拼接起来，开发效率极低，维护成本也高。

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而 MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）正是为解决这个痛点而生的 “统一连接器”：它让 LLM 应用通过一套标准化协议对接所有外部资源，无需为每个工具 / 数据源单独适配。核心逻辑是增加一个 “中间层”（MCP Server） ——LLM 应用只需要和 MCP Server 用统一协议通信，由 MCP Server 负责适配不同外部资源的接口、协议和数据格式。
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为什么 Agent 爆火后，MCP 才被广泛关注？核心原因是：Agent 是对 “外部工具调用” 需求最极致的 LLM 应用 —— 它需要像人一样自主选择工具、使用工具、完成任务，而 MCP 恰好解决了 Agent 对接工具的标准化问题。

第二、MCP 有哪些好处？

这种设计范式在软件系统中其实很常见，比如：一些大模型 API 网关会将不同厂家的大模型协议转化为统一的 OpenAI 兼容协议，方便应用接入。它的具体意义主要体现在以下几点：

  • 简化 LLM 应用：无需适配各种私有协议，只需学会连接 MCP Server 即可。

  • 快速扩展 LLM 应用：随时可以“插拔”新的 MCP Server，需要更多功能时，简单添加即可。

  • 快速适应变化：如果外部资源的接口发生变化，只需在对应的 MCP Server 上进行修改，所有连接的 LLM 应用都能无缝适应。

  • 构建新的 AI 能力共享生态：通过共享 MCP Server，新的 LLM 应用能够快速获得各种工具，形成一种新的合作体系，从而提升整体的效用。

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例如，MCP 的提出者 Anthropic 旗下的 Claude Desktop，就可以通过这种方式轻松扩充自身的能力。

第三、基于 MCP 的 Agent 架构设计

以下是基于 MCP 将 LLM 应用（Agent）与外部资源集成的架构设计图：

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与 LLM 应用直接连接外部资源的方式相比，这里主要增加了一个中间层（MCP Server）以及用于连接该中间层的（MCP Client）。理解了这两个组件，你就基本掌握了 MCP 的核心。

1、MCP Server

这里的 “Server” 并非传统意义上的集中式服务器，更像是一个服务插件。

  • MCP Server 部署位置

MCP Server可以部署在 LLM 应用所在的本机上，也可以远程部署（Remote）。不过目前远程部署方式尚未完善，暂时不考虑。以下内容仅针对本地部署模式。

  • MCP Server 提供的“服务”

  • Tools：为 LLM 应用，尤其是 Agent 提供各种工具。

  • Resources：为 LLM 应用提供额外的结构化数据。

  • Prompts：为 LLM 应用提供 Prompt模板。例如，如果你的应用是一个Chatbot，可以从 MCP Server 中获取这些模板供用户选择使用。

  • 获取 MCP Server 的方式

  • 自己使用 MCP SDK 创建后，供个人或企业内部共享使用。

  • 从他人创建的 MCP Servers 中“挑选”，然后下载使用。例如，可以从以下链接获取。

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  • MCP Server 的启动方式

  • 在本地模式下，通过在 LLM 应用中配置启动命令后，MCP Server 会自动启动。

  • 需要注意的是，不同的 MCP Server 可能有不同的启动命令，具体请查看 MCP Server 的说明书。

  • 部分 MCP Server 可能需要先安装依赖项；而对于通过 npx 或 uvx 运行的 MCP Server，则会自动下载缓存并临时运行。

  • 启动后，MCP Server 在物理形式上是一个独立的进程。

  • MCP Server 与 Client 应用的通信方式

在本地模式下，MCP Server 与客户端应用之间通过 stdio/stdout（标准输入输出）进行进程间通信，交换消息。这种通信方式你可能已经很熟悉了，例如：

cat file.txt | grep "error" | sort > result.txt
  • 创建 MCP Server 的编程语言

目前支持使用 TS（TypeScript）、Python、Java SDK 来编写 MCP Server。

2、MCP Client

MCP Client 是由客户端 LLM 应用使用 Client SDK 创建并维护的一个 Server 会话，就像你在程序中维护一个数据库的 Connection 一样。一般长这样：

async with stdio_client(server_params) as (read, write): 
       async with ClientSession(  
                 read, write, sampling_callback=None   
                      ) as session:、
......

借助 Client SDK 你可以与 MCP Server 通信。比如查看 Server 的 Tools：

tools = await session.list_tools()

本地模式下，Client 与 Server 是一对一的关系。如果需要连接多个MCP Server，需要自行维护多个 Session。

2、动手做一个 MCP

让我们通过一个简单的 Client + Server 的完整案例来加深对 MCP 的理解。

首先，使用以下命令安装 SDK：

pip install mcp

安装完成后，按照以下步骤进行操作：

第一、创建 MCP Server

这个 MCP Server 仅具备一个功能：提供一个计算器工具。具体实现如下：

#server_demo.py
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# 创建一个MCP服务器
mcp = FastMCP("演示")
# 添加一个工具
@mcp.tool()
def calculate(expression: str) -> float:  
  """计算四则运算表达式        
  参数:           
     expression: 数学表达式字符串，如 "1 + 2 * 3"        
返回:            
  计算结果       
   """    
    ...省略计算器代码...    

if __name__ == "__main__":  
    mcp.run(transport='stdio')

注意这里必须要有启动代码，但现在你不需要启动它。

第二、创建 MCP Client

接下来，创建一个客户端应用，用于连接上述 MCP Server 并调用其中的计算器功能：

#client_demo.py
from mcp.client.stdio import stdio_client
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, types
import asyncio
#Client会使用这里的配置来启动本地 MCP Server
server_params = StdioServerParameters(   
   command="python",       
   args=["./server_demo.py"],     
    env=None 
 ) 

 async def main():         
     async with stdio_client(server_params) as (read, write):            
     async with ClientSession(                
       read, write, sampling_callback=None        )   
  )as session:                     

             await session.initialize()                     
             print('\n正在调用工具...')                
             result = await session.call_tool("calculate",{ "expression": "188*23-34" })                
             print(result.content)     

 asyncio.run(main())

现在直接运行这个 Client，就可以看到如下输出：

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第三、如何调试 MCP Server

如果只是单纯开发 MCP Server，如何快速进行测试呢？对于用 Python 编写的 Server，可以通过 MCP Inspector 来进行调试。运行以下命令：

mcp dev server_demo.py

随后，访问 http://localhost:5173，即可进入可视化调试界面，在这里可以直观地测试刚才的计算器工具。

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