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浅析MCP （1）+ 【小智 AI 机器人MCP案例分析】

news 2025/8/2 22:42:46

在人工智能的大爆发时代，各种“智能体”（Agent）和“多模型协作”系统展示爆点增长。你可能听过 AutoGPT、ChatDev、或者最近爆红的小智 AI 机器人。但在这些系统背后，有一个非常重要却常被忽视的基础设施：MCP（Model Context Protocol）。

今天我们将用不烧脑的方式讲清楚它到底是什么、能干啥，并通过“小智 AI 机器人”这个例子来帮你完全理解！

🌟 什么是 MCP（Model Context Protocol）？

一句话解释：

MCP 是用来标准化多模型协作和上下文共享的协议。

❓ 更直白地说：

你可以把 MCP 想象成是多位“AI 员工”在一起工作时的沟通规范和共享记事本。每个模型（像是 GPT-4、Claude、Gemini 等）都有自己的专长，MCP 让它们有经纪地合作，不说错话、不重复劳动、也不相互打架。

🧠 为什么需要 MCP？

假设你开发了一个多智能体系统，里面有 3 个 Agent：

🎨 小画：会用 DALL·E 或 Stable Diffusion 画图
👩‍💻 小码：专注于写代码
📚 小研：会搜索资料写总结

他们都很强，但如果没有一个共享的“脑子”，他们会出现这些问题：

小画不知道小码之前生成了什么内容
小研总结了资料，但别人看不到
大家各说各话，重复劳动或相互矛盾

这时 MCP 就演绎了重要角色！

🛠️ MCP 的核心机制（用“会议”类比）

元素	类比	说明
`Context`	会议记录	每个模型都能读写的共享上下文
`Model`	与会人员	可以执行任务的 AI 模型
`Function`	发言请求	每个模型可以调用的技能
`Protocol`	会议流程	管理模型的调用顺序和信息共享方式

👀 举个例子：小智 AI 机器人

最近爆红的开源项目“小智 AI 机器人”就是一个 MCP 实战案例。

📌 项目地址：https://github.com/THU-KEG/XiaoZhi-AI

小智能干啥？

接收任务、规划步骤、调用不同模型帮你解决问题，比如：

“帮我写一篇关于 MCP 的博客、配张图、顺便发布到公众台。”

🧌 小智内部怎么用 MCP？

小智会先用一个“主控模型”分析用户任务
然后根据任务内容调用子模型（比如调用 ChatGPT 写文章，调用 SD 画图）
所有中间过程、上下文、历史操作，都通过 MCP 规范写入共享上下文
每个 Agent 只需关注当前步骤，但仍能“读懂”整个展展
任务完成后，小智还能总结整个过程，输出完整报告

✅ MCP 在这个过程中的作用：

保证每个模型都“知情”
自动记录上下文，避免模型之间“断片”
可以回放整个任务流程，方便调试和学习

📎 MCP 的协议格式长啥样？

下面是一个简化版 MCP 上下文结构示意：

{"context": {"history": [{"role": "user", "content": "帮我写一篇关于MCP的博客"},{"role": "planner", "content": "任务分解为写文案、画图、发布"}],"artifacts": {"draft": "第一稿博客内容...","image": "图像链接或描述"},"functions": [{"name": "generate_blog", "model": "GPT-4"},{"name": "generate_image", "model": "SDXL"}]}
}

🧐 总结一下

问题	MCP 怎么帮你解决？
多个模型配合困难？	统一上下文，此间可读
模型对话记忆混乱？	持久上下文记录
系统难以扩展？	接入标准接口就能用
想加插件、函数？	MCP 支持 Function Calling 接口