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构建AI智能体：四十五、从专用插件到通用协议：MCP如何重新定义AI工具生态

news 2025/9/27 13:19:27

一、MCP如期而至

怎么理解MCP，举个简单的例子，我们家里有各种智能设备：电视、空调、音响、灯光。每个设备都有一个专用遥控器，如果我们要看电视得用电视遥控器，调空调得用空调遥控器，操作繁琐又容易搞混。这时候，如果有一个万能遥控器，能够统一控制所有设备，那我们的生活是不是瞬间变得简单多了？

这正是 AI 世界面临的困境，现在的 AI 模型就像聪明的家庭成员，知识渊博但手无寸铁——有的模型有自己的工具集，有的模型有自己的插件库，每个 AI 都像拥有不同的专用遥控器。如果你想同时使用多个 AI 的能力，就得在不同的"遥控器"间来回切换，体验割裂又效率低下。

MCP（模型上下文协议）就是这个"万能遥控器"。它制定了一套标准协议，让所有 AI 模型都能通过统一的接口调用各种工具。就像万能遥控器定义了红外信号的发送规则一样，MCP 定义了 AI 与工具之间的"对话规则"。

有了 MCP，开发人员只需要开发一次工具，所有支持 MCP 的 AI 都能立即使用；用户只需要面对一个 AI 助手，就能享受所有工具带来的便利；AI 厂商也能专注于模型本身，而不是重复造轮子，这就是 MCP 带来的根本性变革：从每个 AI 都有自己的小工具箱变为所有 AI 共享一个大工具库，让 AI 真正成为连接数字世界的智能枢纽。

二、深度理解MCP

1. 基础介绍

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开放标准，它允许AI模型与外部工具、数据源和服务进行安全、标准化的交互。它定义了 AI 模型如何与外部工具和服务进行标准化通信的开放协议，旨在为AI模型提供标准化的工具调用接口。可以把MCP想象成AI模型的“万能遥控器”，让AI能够使用各种外部工具，从而扩展其能力。

MCP是 AI 领域的USB 标准，回忆往昔，在没有 USB 之前，每个设备都需要自己的专用接口；有了 USB 之后，所有设备都可以通过统一接口连接。MCP 就是对 AI 世界做的同样的事情。

2. 核心概念

客户端：通常是AI模型，它发出请求，希望使用工具或获取数据。
服务器：提供工具或数据的服务端，它响应客户端的请求。
工具：服务器提供的可执行操作，比如计算器、搜索引擎、数据库查询等。
资源：服务器提供的数据源，比如文件、数据库表等，客户端可以读取这些资源。
协议：MCP定义了一套通信规则，客户端和服务器按照这套规则进行交互，确保它们能够互相理解。

3. 为什么需要MCP

AI模型本身拥有丰富的知识，但存在一些局限：

知识截止：模型的知识有截止日期，无法获取最新信息。
无法执行动作：模型不能直接操作外部系统，如发送邮件、查询数据库。
无法访问私有数据：模型不能访问个人的私有数据，如公司文件、个人笔记。

MCP的出现就是为了解决这些问题，让AI能够安全、可控地使用外部工具和数据。

三、MCP的核心架构

MCP采用客户端-服务器架构：

把 MCP 架构想象成一家现代化餐厅：

顾客（用户） → 服务员（AI客户端） → 厨房（MCP服务器） → 厨师（工具执行）↓               ↓                  ↓                  ↓
"我要点菜"       "理解需求，          "接收订单，         "烹饪菜品，下单给厨房"          分派给厨师"           完成制作"

1. 客户端（Client） - "智能服务员"

角色：AI 模型
职责：
- 理解用户意图：分析用户问题，判断需要什么工具
- 管理工具菜单：知道可用的工具及其功能
- 分派任务：选择合适的工具并传递参数
- 整合结果：将工具返回的数据转化为自然语言回答
工作流程：

用户输入："查一下北京今天天气"

1. 意图分析 → 需要天气信息
2. 工具选择 → 调用天气查询工具
3. 参数准备 → {"city": "北京", "date": "今天"}
4. 发送请求 → 通过MCP协议调用工具
5. 接收结果 → 温度25°C，晴天
6. 生成回答 → "北京今天晴天，25摄氏度"

2. 服务器（Server）- "专业厨房"

角色：工具提供者
职责：
- 工具管理：维护一组专用工具
- 任务执行：接收请求，调用具体工具
- 结果处理：格式化工具返回的数据
- 安全保障：控制工具访问权限
服务器类型示例：
- 天气服务器：专门处理天气查询
- 计算服务器：专门进行数学计算
- 文件服务器：专门处理文件操作
- 数据库服务器：专门进行数据查询

3. MCP 协议 - "点餐标准化流程"

作用：定义客户端和服务器之间的通信规则
核心规则：
- 1. 工具发现：服务器告诉客户端"我有什么菜（工具）"
- 2. 工具调用：客户端说"我要点这个菜（调用工具）"
- 3. 参数传递：客户端说"要这样做法（传递参数）"
- 4. 结果返回：服务器说"菜做好了（返回结果）"

4. 架构的核心优势

职责分离，各司其职
- AI客户端：专注于理解语言、生成回答
- MCP服务器：专注于工具执行、数据处理
- 结果：每个组件做自己最擅长的事
模块化设计，易于扩展
- 添加新工具 = 开发新服务器
- 不影响现有系统，无需修改AI客户端
- 就像餐厅增加新菜品，不需要培训新服务员
标准化接口，互操作性强
- 所有工具使用相同调用方式
- 所有AI客户端使用相同协议
- 实现真正的"即插即用"

5. 常用架构类型

1. 单个服务器架构

架构说明：

这种架构就像快递分发中心：

用户是寄件人（提出需求）
AI客户端是客服（理解需求并下单）
MCP服务器是分拣中心（分配任务）
各个工具是快递员（执行具体任务）
每个环节各司其职，通过标准化流程高效协作。

2. 多个服务器架构

架构说明：

MCP协议层作为核心调度中心，统一管理所有工具服务器的连接
每个工具服务器专门负责一类功能，职责单一明确
底层资源（API、库、系统）被封装在各自的服务器中，实现隔离和安全控制

这种设计让整个系统更加模块化和可扩展，新增工具只需开发新的服务器即可，不影响现有架构。

四、MCP的工作流程

1. 流程图

2. 流程说明

1. 用户提问 → AI接收问题
2. AI分析 → 判断是否需要工具协助
3. 调用工具 → 通过 MCP 协议发送请求
4. 工具执行 → MCP 服务器处理具体操作
5. 返回结果 → 工具结果返回给 AI
6. 整合回答 → AI 将结果转化为自然语言
7. 最终回复 → 用户得到完整答案

3. 执行步骤

MCP的工作流程可以概括为以下几个步骤：

1. 建立连接：客户端和服务器通过MCP协议建立连接。
2. 发现能力：客户端向服务器询问：“你有什么工具和资源？”服务器返回可用工具和资源的列表。
3. 调用工具：客户端根据用户需求，选择合适的工具，向服务器发送调用请求（包括工具名称和参数）。
4. 执行工具：服务器执行工具，并返回结果。
5. 读取资源：客户端可以请求读取资源，服务器返回资源内容。

整个过程中，MCP协议就像翻译官，确保客户端和服务器之间的通信顺畅。

五、与Function Call的差异

如果对Function Call有印象，发现两者似乎很接近，可能还并未发现其中大的不同，都是调用工具，实质上工具调用技术就是为AI安装手臂的方法，而Function Call和MCP代表了两种截然不同的"手臂"安装方案。

1. Function Call的工作原理：

2. 工作流程对比

同一问题“北京天气如何”，对比Function Call和MCP流程执行的差异：

Function Call工作流程：

MCP工作流程：

3. 架构差异对比

特性	Function Call	MCP
架构模式	单体集成式	分布式客户端-服务器
协议标准	厂商私有协议	开放标准协议
工具管理	静态绑定	动态发现
跨模型支持	受模型本身限制，部分不支持	支持任何兼容MCP的模型

4. 选择推介

考虑因素	选择Function Call	选择MCP
项目规模	小型项目、原型	中大型项目、企业应用
模型需求	只使用OpenAI模型	需要多模型支持
开发资源	资源有限，快速上线	有专门开发团队
长期维护	短期项目	长期维护项目
工具复杂度	简单工具（<5个）	复杂工具生态系统