MCP（Model Context Protocol）与大模型一起运用

• MCP 是什么、为什么和 LLM 结合
• 三种常见架构范式
• 可运行的端到端示例：自建 MCP 服务器 + 用 OpenAI 工具调用自动桥接
• 进阶要点：多服务器聚合、安全与权限、调试与测试

如果你只想直接跑起来，可以从“端到端示例”开始。

一、MCP 是什么（和 LLM 为何要一起用）

• 定义：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套开放协议，让模型或模型应用可以以统一方式“挂载”工具、数据源与上下文（resources、tools、prompts、sampling 等能力）。常见传输为 stdio（本地进程）或 WebSocket。
• 为什么和大模型结合：
  • 统一工具层：多种工具/数据源通过同一协议暴露，前端只写一次工具编排逻辑。
  • 可移植：同一套“工具”可被不同模型/应用（OpenAI、Claude、Cursor、Claude Desktop 等 MCP 客户端）复用。
  • 安全隔离：工具运行在 MCP 服务器进程里，最小暴露权限、最小凭据；客户端只通过协议调用。
  • 可扩展：按需增加/替换 MCP 服务器，即插即用。

二、常见结合范式

• 范式 A：自研编排（你的应用 = MCP 客户端 + 任意 LLM）
  • 你的应用连接一个或多个 MCP 服务器，自动把“服务器暴露的工具”转成 LLM 的 function-calling/tools。
  • LL