第二篇： 深入解析模型上下文协议（MCP）：技术架构、核心组件与深远影响

1. 执行摘要

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）由 Anthropic 于2024年末推出，是一项开放标准，旨在规范人工智能应用，特别是大型语言模型（LLMs）访问和与外部数据源及工具交互的方式 。该协议的核心目标是解决长期存在的 AI 集成碎片化问题，通过提供一个通用接口——常被比作“AI 应用的 USB-C 端口”——来促进 AI 系统的标准化“即插即用”环境，从而实现与多样化外部生态系统的无缝、安全且富含上下文的交互。

MCP 采用稳健的客户端-宿主-服务器架构，明确界定了用户界面应用（宿主）、通信中介（客户端）和外部功能提供者（服务器）之间的职责。其核心通信基于 JSON-RPC 2.0 协议，并支持多种灵活的传输机制，如标准输入/输出（Stdio）和可流式 HTTP。该协议定义了结构化的基本元素（工具、资源、提示、根、采样），以实现精确的上下文管理和动态操作调用。MCP 的主要优势包括无与伦比的标准化、增强的上下文感知能力、默认安全设计以及改进的可扩展性，这些共同为更具适应性和代理能力的 AI 系统铺平了道路。

2. 模型上下文协议（MCP）简介

定义 MCP：“AI 应用的 USB-C 端口”类比

模型上下文协议（MCP）被构想为 AI 应用的通用连接器，类似于 USB-C 端口 。这种类比有力地传达了其在为 AI 模型提供标准化“即插即用”方法方面的作用，使其能够连接到各种外围设备、数据源和服务。它标志着从专有、临时集成转向开放、可互操作生态系统的重大转变。这种转变不仅仅是技术层面的改进，它预示着 AI 系统设计中一个根本性的架构演进，迈向更具可组合性的 AI。通过提供一个通用接口，MCP 使得 AI 组件（模型、工具、数据源）能够被设计成模块化和可互换的，从而促进了一个可以快速集成和扩展新功能的生态系统。

MCP 解决的问题：碎片化 AI 集成与“M x N”挑战

历史上，将 AI 模型与各种外部系统（如数据库、文件系统、API）集成一直是一个复杂且劳动密集的过程，通常需要为每个独特的连接进行定制的“零散集成” 。这种挑战常被描述为“M x N 问题”，即 M 个 AI 应用需要连接到 N 个工具/服务，导致 M*N 个定制集成 。这种碎片化阻碍了可扩展性、可复现性以及真正上下文感知 AI 的发展。它使得 AI 模型难以访问其预训练数据集之外的实时动态信息，限制了其无缝辅助的能力 。

MCP 的总体目标：标准化、安全、无缝的 AI-外部系统交互

MCP 的主要目标是用一个“通用框架”取代这种碎片化的局面 。通过提供一个标准化协议，它实现了 AI 模型与外部资源之间的安全双向连接 ，使 AI 系统能够访问实时上下文并执行操作，而无需为每次交互编写定制代码。这种方法将传统的“M x N”集成复杂性转化为更易于管理的“M+N”设置 ，因为工具和模型只需遵循 MCP 标准一次，任何模型都可以与任何遵循该标准的工具协同工作。这促进了一个共享连接器和社区贡献的生态系统 ，显著加速了创新，降低了集成开销，并支持了更复杂、上下文感知的 AI 应用的快速部署。

3. MCP 技术架构：客户端-宿主-服务器范式

MCP 的架构围绕着一个稳健的客户端-宿主-服务器模式 构建。这种分布式模型旨在将 AI 应用（通常称为“代理”）与外部系统、数据源和工具连接起来，同时保持安全边界 。它强调了职责的明确分离，确保了分布式环境中的可扩展性和灵活性 。

各组件的详细角色和职责

组件	角色定位	主要职责	示例
宿主 (Host)	用户面向的 AI 应用或代理环境	管理用户交互和权限；通过 MCP 客户端启动与 MCP 服务器的连接；协调用户请求、LLM 处理和外部工具之间的整体流程；以连贯的格式向用户呈现结果；作为多个客户端实例的“容器”或协调器，管理生命周期和安全策略（如用户授权和同意要求）；监督 AI 或语言模型集成如何在每个客户端内进行，并根据需要收集和合并上下文。	Anthropic 的 Claude 桌面应用、Cursor 等 AI 增强型 IDE、使用 LangChain 或 smolagents 构建的自定义 AI 代理和应用。
客户端 (Client)	宿主应用内部的一个组件，管理与特定 MCP 服务器的通信	与单个服务器保持一对一（1:1）的有状态连接；处理 MCP 通信的协议级细节；充当宿主逻辑与外部服务器之间的中介；管理能力协商并协调与服务器之间的消息，同时维护安全边界以防止未经授权访问属于其他客户端的资源。	MCP 连接器（Messages API 中的功能）、MCP 客户端库。
服务器 (Server)	通过 MCP 标准公开特定数据源或功能的外部程序或服务	提供对特定外部工具、数据源或服务的访问；充当现有功能的轻量级封装器；以标准化格式公开其功能，供客户端发现和使用；定义客户端可调用或检索的“工具”、“提示”和“资源”；必须遵守宿主强制执行的安全限制和用户权限。	Google Drive 文件访问服务器、Postgres 数据库查询服务器、通用 API 封装器、天气服务器。

表1：MCP 架构组件：角色和职责

这种对宿主、客户端和服务器的架构分离，特别是客户端与服务器之间的一对一连接以及宿主通过不同客户端连接到多个服务器的能力 ，体现了一种强大的解耦策略。这种模块化将“M x N”的集成问题转化为“M+N”问题 ，从而实现了组件的独立开发、部署和扩展。这种设计通过允许专门的服务器在不影响核心宿主应用的情况下进行添加或更新，从而自然地支持了可扩展性，这与微服务架构的最佳实践相呼应，展现了稳健的工程原则。

宿主在管理“用户交互和权限” 、“安全策略” 以及“强制执行同意要求” 方面的明确职责，加上客户端在维护“安全边界” 方面的作用，都强调了安全性并非事后考虑，而是一个基础的架构原则。这种在编排层主动集成安全性的做法对于企业采纳至关重要，尤其是在 AI 模型与敏感或专有数据交互时。通过在宿主层面集中权限管理和访问控制，MCP 旨在提供一个强大的框架，以建立企业级部署的信任，并帮助减轻未经授权的数据访问或 AI 失控行为等风险。这种设计选择对于加速代理 AI 在受监管行业的采用至关重要，因为它解决了核心问题：如何控制 AI 对关键系统和数据的访问。

交互模式：分步通信流程

组件之间的交互遵循以下典型 MCP 工作流程：

1. 用户交互：最终用户与宿主应用进行交互，表达意图或查询 。

1. 宿主处理：宿主处理用户的输入，通常利用 LLM 来理解请求并确定可能需要哪些外部功能 。

1. 客户端连接：宿主指示其客户端组件连接到相应的服务器 。

1. 能力发现：客户端查询服务器以发现其提供的功能（工具、资源、提示） 。这种初始握手还包括交换协议版本和公布的功能 。

1. 能力调用：根据用户的需求或 LLM 的判断，宿主指示客户端调用服务器的特定功能 。例如，AI 助手可能会发送请求以检索空闲时间段 。

1. 服务器执行：服务器执行请求的功能（例如，获取用户的日历数据）并将结果返回给客户端 。

1. 结果集成：客户端将这些结果转发回宿主，宿主将其整合到 LLM 的上下文中，或直接呈现给用户 。

4. 核心组件和通信基本元素

MCP 定义了一组核心消息类型，即“基本元素（primitives）”，用于管理宿主、客户端和服务器之间的交互。这些基本元素实现了结构化的上下文管理，超越了单一提示的限制，允许“即时”上下文提供和操作调用 。

服务器端基本元素

这些是 MCP 服务器可以向宿主/客户端提供的功能 。

• 工具 (Tools)

• 描述：可由 AI 模型通过服务器调用的可执行功能或操作 。这些可以是 API 调用、数据库查询，或像在 Slack 上发布消息等操作 。

• 重要性：工具允许 AI 系统在现实世界中执行操作，弥合了孤立智能与动态、上下文感知功能之间的鸿沟 。它们实现了动态工具发现和执行，意味着 AI 可以在运行时查询可用工具，并根据当前上下文决定如何使用它们，从而形成更具适应性和能力的 AI 系统 。

• 资源 (Resources)

• 描述：服务器可以发送以丰富模型上下文的结构化数据流 。示例包括文件、日志、API 响应、文档片段或代码片段 。资源为模型提供只读上下文，每个资源都有唯一的 URI，并支持文本和二进制格式 。

• 重要性：资源使 AI 模型能够访问来自外部源的实时、最新信息，极大地提高了它们提供相关和准确响应的能力 。这使得像检索增强生成（RAG）流程等高级应用成为可能 。

• 提示 (Prompts)

• 描述：可重复使用的指令模板或预设指令，可以指导模型 。这些可以是用户操作（例如，斜杠命令、菜单选择）触发的预定义模板 。

• 重要性：提示提供了一种标准化方式来封装常见工作流或 AI 的特定指令，从而增强了一致性并减少了重复提示工程的需求 。

客户端端基本元素

这些是宿主（通过客户端）可以公开其环境方面或从服务器请求高级模型交互的机制 。

• 根 (Roots)

• 描述：代表宿主文件系统或环境中服务器在获得许可后可能访问的入口点 。例如，这允许服务器有控制地访问某些本地文件 。

• 重要性：根对于本地优先安全和隐私至关重要，因为它们需要用户明确批准才能访问，确保敏感数据在未经同意的情况下保留在受控环境中 。它们支持本地 AI 功能，例如 Claude Desktop 读取和写入文件 。

• 采样 (Sampling)

• 描述：一种更高级的机制，允许服务器请求宿主 AI 根据某些提示生成完成内容 。这意味着服务器可以要求模型在过程中“思考”或“编写一些东西”，从而实现复杂的多步推理 。

• 重要性：采样是实现复杂代理行为的强大功能，其中服务器端的代理可能会回调模型以进行子任务或进一步推理。然而，Anthropic 警告说，采样应始终需要人工批准，以避免“失控的自我提示” ，这突显了对负责任 AI 开发的承诺。

表2：MCP 通信基本元素：描述和用例

基本元素	类型	描述	典型用例
工具 (Tools)	服务器端	可由 AI 模型通过服务器调用的可执行功能或操作。	执行 API 调用（如预订会议室）、数据库查询、更新客户关系管理（CRM）系统、在 Slack 上发布消息。
资源 (Resources)	服务器端	服务器可以发送以丰富模型上下文的结构化数据流。	提供文件内容、日志、API 响应、文档片段、代码片段、实时产品信息、用户账户详情。
提示 (Prompts)	服务器端	可重复使用的指令模板或预设指令，可以指导模型。	封装常见工作流、预定义模板触发用户操作（如斜杠命令）、提供特定指令用于 AI 任务。
根 (Roots)	客户端端	代表宿主文件系统或环境中服务器在获得许可后可能访问的入口点。	允许服务器访问本地文件系统（如 Claude Desktop 读取和写入文件）、受控地访问本地数据库。
采样 (Sampling)	客户端端	允许服务器请求宿主 AI 根据某些提示生成完成内容。	实现复杂的多步推理，服务器代理回调模型进行子任务或进一步思考，生成中间思考步骤。

MCP 的结构化基本元素套件——特别是用于行动的“工具”、用于动态上下文的“资源”以及用于递归推理的“采样”——为实现真正的代理 AI 奠定了基础。这使得 AI 不再仅仅是被动的信息处理，而是能够主动、智能地与其环境进行交互，从而实现复杂的多步任务和自适应行为。通过提供标准化方式让 AI 访问数据、执行功能，甚至提示自身进行进一步思考，MCP 为构建能够处理复杂现实世界任务的复杂自主 AI 代理提供了必要的基础设施。对“采样”需要“人工批准”的明确警告 也表明了对负责任 AI 开发的前瞻性方法，承认了自主系统潜在的风险。

此外，MCP 的结构化基本元素与传统方法（如检索增强生成（RAG）或单一提示）相比，代表了显著的架构进步 。这种结构化方法允许“即时”上下文提供和操作调用 ，从而实现更高效的令牌使用、降低提示工程复杂性，并通过提供“准确、及时的数据” 来提高模型性能。它将非结构化文本注入转化为语义化、类型化的交互，从而能够更精确地控制 AI 行为，并减少上下文窗口被信息淹没的可能性。这种结构化方法对于构建可扩展和高性能的 AI 应用至关重要，尤其是在 LLM 越来越深入地集成到复杂工作流中时。

5. MCP 通信协议和传输机制

JSON-RPC 2.0：底层传输协议

MCP 的通信建立在 JSON-RPC 2.0 之上 。JSON-RPC 2.0 是一种轻量级、无状态且与传输无关的远程过程调用（RPC）协议，使用 JSON 作为其数据格式 。其简单性和有效性使得客户端和服务器之间能够进行双向通信 。它旨在以最小的开发工作量实现两个实体之间的轻松互操作 。

消息格式

客户端和服务器之间的所有通信都遵循 JSON-RPC 2.0 传输协议，消息分为特定类别 。

消息类型	描述	关键字段	示例
请求 (Request)	客户端向服务器发送的有效负载，用于调用方法。	jsonrpc: 协议版本，必须为"2.0"；method: 要调用的方法名称（字符串）；params: 可选的结构化值（对象或数组），包含参数值；id: 客户端建立的唯一标识符（字符串、数字或 null），用于匹配请求和响应。	{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/call", "params": {"name": "place_order", "arguments": {}}}
响应 (Response)	服务器处理请求后返回的数据。	jsonrpc: 协议版本，必须为"2.0"；id: 与请求匹配的标识符；result: 方法成功返回的数据（仅在成功时包含）；error: 错误对象（仅在失败时包含），包含 code、message 和可选的 data。	{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "result": {"status": "ok"}}
通知 (Notification)	一种单向消息，不期望响应。	jsonrpc: 协议版本，必须为"2.0"；method: 方法名称（字符串）；params: 可选的结构化值（对象或数组），包含参数值。无 id 字段。	{"jsonrpc": "2.0", "method": "notifications/prompts/list_changed", "params": {"updated": true}}
错误 (Error)	服务器在发生错误时发送的结构化错误消息。	错误对象包含在响应的 error 字段中：code (整数错误码)；message (字符串描述)；data (可选的原始或结构化值，提供额外细节)。	标准错误码：-32700 (解析错误)、-32600 (无效请求)、-32601 (方法未找到)、-32602 (无效参数)、-32603 (内部错误)。

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表3：JSON-RPC 2.0 消息格式和结构

传输层

MCP 支持各种传输机制来处理数据发送和接收的实际细节 。任何传输都可以使用，只要它支持通过 JSON-RPC 2.0 进行双向消息传递，并且可以连接到服务器的运行方法 。

• Stdio (标准输入/输出)

• 机制：MCP 最简单和最通用的传输方式 。服务器作为子进程运行，通过本地标准输入（stdin）和标准输出（stdout）进行通信 。不需要网络或登录 。

• 特点：非常适合本地使用、命令行界面（CLI）和代理插件 。它是实验和个人脚本的最快途径 。数据不是逐位流式传输；只有在消息完成后才能接收到完整消息 。构建 Stdio 服务器被认为“更轻量” 。

• 可流式 HTTP (Streamable HTTP)

• 机制：运行在远程服务器上，等待 HTTPS 调用 。服务器在部分内容准备好后立即流式传输回复，使文本逐位出现 。客户端到服务器的消息使用 HTTP POST 发送 。

• 特点：可以是本地或远程 。适用于需要安全访问和基于令牌控制的云工具和团队 。流式传输特性使得长回复感觉更快更自然，类似于聊天窗口 。设置可流式 HTTP 需要更多工作，但可以扩展到许多用户 。

• SSE (服务器发送事件)

• 机制：一种较旧的模型，客户端发送一个请求，服务器通过单个 HTTP 流推送多个更新 。为服务器到客户端的流式传输提供持久连接 。

• 特点：虽然适用于简单情况，但难以应对大量用户和复杂逻辑 。可流式 HTTP 已在很大程度上取代了它，但 SSE 仍作为旧软件的安全回退机制 。

选择 JSON-RPC 2.0 作为底层传输协议，并支持多种传输层（Stdio、可流式 HTTP、SSE），体现了高度务实和战略性的设计选择。JSON-RPC 的简洁性、轻量级特性和传输无关性显著降低了开发人员的入门门槛，从而促进了广泛采用 。同时提供本地（Stdio，用于低延迟、个人使用）和远程（可流式 HTTP，用于可扩展、安全的云服务）传输方式，确保了 MCP 在从嵌入式 AI 到企业级解决方案等广泛部署场景中的多功能性。从 SSE 到可流式 HTTP 的演进也表明了对实际性能和可扩展性需求的响应。这种分层且灵活的协议设计是最大化 MCP 覆盖范围和采用率的有意策略，它避免了强加繁重的技术要求，允许开发人员为特定需求选择最合适的传输方式，从而加速了 MCP 生态系统的发展。

不同场景的启动模式

传输方式	启动模式	适用场景	管理方式
Stdio	按需启动	IDE集成、个人开发	全自动
HTTP	持续运行	远程服务、多用户	需要手动管理
SSE	持续运行	旧系统兼容	需要手动管理

传输安全注意事项

对于 SSE，验证 Origin 头、强制执行身份验证以及在本地开发期间绑定到 localhost 至关重要 。对于自定义传输，必须强制执行身份验证、速率限制和输入净化 。遵循 JSON-RPC 安全最佳实践并净化所有有效负载至关重要，因为传输定义了服务器的安全边界 。

虽然 MCP 的架构强调宿主层面的安全性（权限、同意） ，但 JSON-RPC 2.0 和传输层的详细安全注意事项（例如，输入验证、身份验证、授权、HTTPS、加密、速率限制） 凸显了 MCP 生态系统中的安全性是多层面的、共享的责任。构建 MCP 服务器和客户端的开发人员必须严格实施通用 API 安全最佳实践，以保护通信和应用层面的漏洞。这意味着协议提供了一个安全框架，但其整体安全态势在很大程度上取决于生态系统参与者的稳健实施实践。这种对安全的细致理解对于构建弹性且值得信赖的 AI 系统至关重要。

6. 结论

模型上下文协议（MCP）代表了 AI 系统集成领域的范式转变。通过其“AI 应用的 USB-C 端口”的理念，MCP 成功地将 AI 集成从碎片化、定制化的“M x N”问题转化为可扩展、模块化的“M+N”解决方案。这种根本性的架构演进不仅简化了开发过程，更重要的是，它为构建真正可组合的 AI 系统奠定了基础，使得 AI 组件能够像乐高积木一样轻松组合和互换。

MCP 稳健的客户端-宿主-服务器架构通过明确的职责划分，确保了可扩展性和安全性。宿主作为用户交互和权限控制的中心，客户端作为与服务器通信的桥梁，而服务器则作为外部功能和数据源的标准化接口。这种设计将安全性内建于协议之中，通过在宿主层面集中管理权限和同意，为企业级部署提供了信任基础，并减轻了与敏感数据交互相关的风险。

协议的核心力量在于其结构化的通信基本元素：工具、资源、提示、根和采样。这些基本元素共同超越了简单的文本注入，使 AI 能够更精确地理解上下文、执行实际操作，甚至进行自我反思和多步推理。特别是“工具”与“资源”的结合，以及“采样”功能，将 AI 从被动的信息处理者提升为能够主动感知、推理和行动的智能代理。尽管“采样”功能强大，但对人工批准的强调，也体现了 Anthropic 在推动负责任 AI 发展方面的深思熟虑。

在通信层面，MCP 采用 JSON-RPC 2.0 作为底层协议，并支持多种传输机制，如 Stdio 和可流式 HTTP。这种务实的选择降低了开发门槛，确保了协议的广泛适用性，无论是在本地嵌入式 AI 还是大规模云服务中。然而，这种灵活性也伴随着共享安全责任的要求，即所有参与者都必须遵循严格的 API 安全最佳实践，以确保整个生态系统的完整性和数据机密性。

综上所述，MCP 不仅仅是一个协议，它是一个推动 AI 走向更智能、更安全、更互联未来的愿景。它通过标准化和结构化 AI 与外部世界的交互方式，极大地加速了创新，并为开发能够无缝适应动态环境的复杂、上下文感知和值得信赖的 AI 应用铺平了道路。