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MCP基本概念

news 来源：原创 2025/6/18 15:30:00

基本概念

现在大模型交互的热门形式：

第一、Agent与Tools(工具)的交互Agent需要调用外部工具和APl、访问数据库、执行代码等。=> MCP
第二、Agent与Agent(其他智能体或用户)的交互Agent需要理解其他Agent的意图、协同完成任务、与用户进行自然的对话。 => A2A

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MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准。旨在为大语言模型（LLM）提供统一的、标准化方式与外部数据源和工具之间进行通信。

官方文档：https://modelcontextprotocol.io/introduction

MCP 查询：

github查看：

MCP官方资源：https://github.com/modelcontextprotocol/servers
MCP热门资源：https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers

其它平台：

Glama：https://glama.ai/mcp/servers
Smithery：https://smithery.ai
cursor：https://cursor.directory
MCP.so：https://mcp.so/zh
阿里云百炼：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market

MCP两种通信机制（传输方式）：

stdio(标准输入输出)：主要用在本地服务上，操作你本地的软件或者本地的文件。比如 Blender 这种就只能用 Stdio 因为他没有在线服务。=> MCP默认通信方式
SSE(Server-Sent Events)：主要用在远程通信服务上，这个服务本身就有在线的 API，比如访问你的谷歌邮件，天气情况等。

stdio方式：

优点
- 这种方式适用于客户端和服务器在同一台机器上运行的场景，简单。
- stdio模式无需外部网络依赖，通信速度快，适合快速响应的本地应用。
- 可靠性高，且易于调试
缺点
- Stdio 的配置比较复杂，我们需要做些准备工作，你需要提前安装需要的命令行工具。
- stdio模式为单进程通信，无法并行处理多个客户端请求，同时由于进程资源开销较大，不适合在本地运行大量服务。（限制了其在更复杂分布式场景中的使用）

SSE方式：

场景
- SSE方式适用于客户端和服务器位于不同物理位置的场景。
- 适用于实时数据更新、消息推送、轻量级监控和实时日志流等场景
- 对于分布式或远程部署的场景，基于 HTTP 和 SSE 的传输方式则更为合适。
优点：配置方式非常简单，基本上就一个链接就行，直接复制他的链接填上就行

快速使用-以cursor为例

stdio的本地环境安装 stdio的本地环境有两种：一种是Python 编写的服务，一种用TypeScript 编写的服务。分别对应着uvx 和 npx 两种指令。

在 Cursor 中添加 MCP Server 有两种配置方式：

全局设置：通过 Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server 添加全局可用的 MCP 服务。
项目级别：在项目目录的 .cursor 目录中新建 mcp.json 文件进行配置，仅对特定项目生效。

首先需要选择MCP SERVER 平台，比如我们可以在 https://smithery.ai/ 下搜索 mysql 来使用数据库服务。选择一个使用量大的一般没问题，然后可以使用自动导入 mcp 和手动导入 json 来链接 mcp 。

自动导入直接 auto 里面选择 cursor ，填好对应的信息就自动导入了。

手动导入需要填好 json 信息，然后生成 json 文件内容，复制到项目跟目录下的 .cursor/mcp.json 文件中。

然后查看 cursor 中的 mcp 服务是否开启，开启后前方会出现绿色小点。（红色是错误，黄色是进行中，绿色是连接成功）

如果这样一直报错，可能的原因是 mcp 服务本身有问题，还有就是可能引入方法不对，可以进入对应的 github 查看下其他的的引入方法。

然后其他同样的道理，还可以引入比如高德地图服务、文件系统（filesystem ）服务（操作文件）等等。

然后可以通过 agent 来测试下 mcp 是否生效：

现在交给你一个任务，编写一个北京一日游的出行攻略
1、从高德地图的MCP服务中获取北京站到天安门、天安门到颐和园、颐和园到南锣鼓巷
的地铁线路，并保存在数据库beijing_trip的表subway_trips中
2、从高德地图的MCP中获取颐和园、南锣鼓巷附件的美食信息，每处获取三家美食店铺
信息，并将相应的信息存入表location_foods中
3、在工作目录D:\MCPWorkSpace下创建一个新的文件夹，命名为“北京旅行”在其中创
建两个txt，分别从数据库中将两个表的内容提取出存放进去。
4、最后根据txt中的内容，生成一个精美的html前端展示页面，并存放在该目录下

其他平台使用

其他比较热门的平台比如 vscode 插件 cline 使用方法都是大同小异。

插件右上角设置中配置：

设置中有两种模式：一种是 plan mode （需求规划，任务执行的顺序），一种是 act mode （直接执行任务）。

之后正常调用 mcp 即可。

MCP 工作原理

MCP 遵循客户端-服务器架构（client-server），其中包含以下几个核心概念：

MCP 主机(MCP Hosts)
MCP 客户端( MCP Clients )
MCP 服务器( MCP Servers )
本地资源( Local Resources )
远程资源( Remote Resources )

mcp host 作为运行 MCP 的主应用程序，例如 Claude Desktop、Cursor、Cline 或 AI 工具。为用户提供与LLM交互的接口，同时集成 MCP Client 以连接 MCP Server。
MCP client 充当 LLM 和 MCP server 之间的桥梁，嵌入在主机程序中，主要负责： • 接收来自LLM的请求； • 将请求转发到相应的 MCP server • 将 MCP server 的结果返回给 LLM

MCP 官网(https://modelcontextprotocol.io/clients) 列出来一些支持 MCP 的 Clients。分为两类： • AI编程IDE：Cursor、Cline、Continue、Sourcegraph、Windsurf 等 • 聊天客户端：Cherry Studio、Claude、Librechat、Chatwise等。更多的Client参考这里： MCP Clients：https://www.pulsemcp.com/clients Awesome MCP Clients：https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients/

MCP Server 每个 MCP 服务器都提供了一组特定的工具，负责从本地数据或远程服务中检索信息。是 MCP 架构中的关键组件。与传统的远程 API 服务器不同，MCP 服务器既可以作为本地应用程序（stdio）在用户设备上运行，也可部署至远程服务器（sse）。本质是运行在电脑上的一个nodejs或python程序。可以理解为客户端用命令行调用了电脑上的nodejs或python程序。