【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
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：
- 客户端发送初始请求以了解服务器的能力。
- 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。
这就是这种设置如此强大的原因之一：
在传统的 API 设置中：
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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