【翻译、转载】【译文】图解模型上下文协议（MCP）

原文地址：

https://blog.dailydoseofds.com/p/visual-guide-to-model-context-protocol

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图解模型上下文协议（MCP）

…以及理解 API 与 MCP 的对比。
作者：Avi Chawla
2025年3月15日

模型上下文协议 (MCP)

最近，关于模型上下文协议（MCP）的讨论非常热烈。您一定听说过它。

今天，让我们来了解一下它是什么。

直观地说，MCP 就像是您 AI 应用的 USB-C 端口。

正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种配件的标准化方式，MCP 也标准化了您的 AI 应用连接到不同数据源和工具的方式。

让我们更深入地从技术层面探讨一下。

其核心是，MCP 遵循客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。

它有三个关键组件：

• 主机 (Host)
• 客户端 (Client)
• 服务器 (Server)

在我们深入探讨之前，先看一个概览👇

主机代表任何 AI 应用（如 Claude 桌面版、Cursor），它提供 AI 交互的环境，访问工具和数据，并运行 MCP 客户端。

MCP 客户端在主机内运行，以实现与 MCP 服务器的通信。

最后，MCP 服务器公开特定的能力并提供对数据的访问，例如：

• 工具 (Tools)：使 LLM 能通过您的服务器执行操作。
• 资源 (Resources)：向 LLM 公开来自您服务器的数据和内容。
• 提示 (Prompts)：创建可重用的提示模板和工作流。

理解客户端-服务器通信对于构建您自己的 MCP 客户端-服务器至关重要。

那么，让我们来了解客户端和服务器是如何通信的。

在我们逐步分解之前，请看一个图示…

首先，我们有能力交换 (capability exchange)，其中：

1. 客户端发送初始请求以了解服务器的能力。
2. 服务器随后响应其能力详情。

例如，一个天气 API 服务器，在被调用时，可以回复其可用的“工具”、“提示模板”以及任何其他供客户端使用的资源。

一旦此交换完成，客户端确认连接成功，后续的消息交换便继续进行。

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这就是这种设置如此强大的原因之一：

在传统的 API 设置中：

1. 如果您的 API 最初需要两个参数（例如，天气服务的地点和日期），用户会集成他们的应用程序以发送包含这些确切参数的请求。
   

2. 后来，如果您决定添加第三个必需参数（例如，温度单位的单位，如摄氏度或华氏度），API 的契约 (contract) 就改变了。
   

3. 这意味着所有使用您 API 的用户都必须更新他们的代码以包含新参数。如果他们不更新，他们的请求可能会失败、返回错误或提供不完整的结果。
   

MCP 的设计通过以下方式解决了这个问题：

MCP 引入了一种动态且灵活的方法，与传统 API 形成鲜明对比。

1. 例如，当客户端（如 AI 应用 Claude 桌面版）连接到 MCP 服务器（如您的天气服务）时，它会发送初始请求以了解服务器的能力。

2. 服务器会响应其可用工具、资源、提示和参数的详细信息。例如，如果您的天气 API 最初支持地点和日期，服务器会在其能力中传达这些。
   

3. 如果您之后添加了一个单位参数，MCP 服务器可以在下一次交换期间动态更新其能力描述。客户端无需硬编码或预定义参数——它只需查询服务器当前的能力并相应地进行调整。
   

4. 这样，客户端就可以动态调整其行为，使用更新后的能力（例如，在其请求中包含单位），而无需重写或重新部署代码。

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我们希望这阐明了 MCP 的作用。

参考来源：
https://blog.dailydoseofds.com/p/visual-guide-to-model-context-protocol