解锁 MCP：模型上下文协议的介绍与应用​，技术解析与应用场景

欢迎来到涛涛聊AI，这几天MCP很火，咱们一起学习下吧。

一、什么是 MCP

MCP，即 Model Context Protocol（模型上下文协议），是由 Anthropic 推出的一个具有创新性的开放协议 。它的核心目标是统一 LLM 应用与外部数据源和工具之间的通信方式，为 AI 开发打造标准化的上下文交互路径 。简单来说，它就如同 AI 世界里的 HTTP 协议，让不同的 AI 模型能够以标准方式连接到各类数据源与工具 。

为什么需要 MCP

大型语言模型（LLMs）虽然功能强大，但存在诸多局限：

1. 知识局限与更新难题：LLMs 的知识仅来源于训练数据，像 GPT-4 的知识截止到 2023 年 4 月。训练新模型需大量计算资源与时间，往往半年以上才能完成新版本，导致模型知识滞后，更新成本高且耗时。

1. 缺乏专业领域知识：基于公开通用数据训练，无法深入理解特定业务场景的专业数据，如医疗机构内部流程、企业产品目录等不在其训练范围内。

1. 外部数据访问无统一标准：目前为 LLMs 提供额外信息的方法众多，如 RAG（检索增强生成）、本地知识库、互联网搜索等。不同开发团队集成方案各异，系统集成成本高，拥有专业领域数据的系统（如 CRM、ERP、医疗记录系统）难以与 LLMs 无缝集成，缺乏通用标准方法。

MCP 的出现，为解决这些问题提供了有效途径，它以标准化协议让 LLMs 能一致地访问外部信息与工具 。

MCP 的工作机制

MCP 包含三个核心角色 ：

1. MCP 服务器：为 LLMs 提供工具和数据访问能力，可在用户设备上以本地应用形式运行，也能部署到远程服务器。每个 MCP 服务器都有一组特定工具，用于从本地数据或远程服务检索信息，当 LLM 处理任务需使用某工具时，便从 MCP 服务器获取必要数据并返回给 LLM。
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