MCP原理与实践1-原理部分（详细）
一、MCP是啥
MCP是一个协议，是模型上下文协议“Model Context Protocol”的简称。作用简单理解就是一个中介，专门给大模型和外部工具或数据源传递信息。
二、MCP来源
MCP是由Anthropic（Claude提供商）在2024年11月底 提出了来的一个协议，并在Claude 客户端支持了MCP。
MCP协议，全称为“Model Context Protocol”，提供了一种将LLM连接到不同数据源（resouce）和工具（tool）的标准化方法，旨在统一大模型与外部数据源和工具之间的沟通通信协议。
三、MCP架构
MCP 采用客户端-服务端架构，如下展示的架构：
具体客户客户端与服务端区别如下：
| 维度 | MCP Client | MCP Server |
| 主动/被动 | 主动发起请求 | 被动响应请求 |
| 功能定位 | 模型/Agent 的“调用者” | 工具/服务的“提供者” |
| 协议角色 | 请求发起方（Requester） | 服务执行方（Provider） |
| 典型实现 | LLM 推理框架、Agent 运行时 | 工具插件、微服务、数据库适配器等 |
| 数据流向 | 发送请求 → 接收响应 | 接收请求 → 返回响应 |
官方架构图：
四、MCP工作机制
如上图所示，一次基于MCP的调用，一共有6个核心的步骤，假设我们的需求是：
- 要开发一个获取时间的AI Agent，用户在使用这个AI Agent时，需要问类似“现在几点？”即可。
- 处理时间的Time MCP Server 里有2个MCP Tool，一个负责获取当前时区，一个负责获取当前时间。
调用步骤解析：
- 第一步：用户向AI Agent提问“现在几点了？”，此时AI Agent就是MCP Client，它会把用户的问题和处理时间的MCP Server以及MCP Tool的信息一起发送给LLM。
- 第二步：LLM拿到信息后开始推理，基于用户的问题和MCP Server的信息，选出解决用户问题最合适的MCP Server和MCP Tool，然后返回给AI Agent（MCP Client）。
- LLM返回给AI Agent的信息是：“你可以使用time这个MCP Server里的get_current_time这个MCP Tool，它可以解决用户的问题”。
第三步：AI Agent（MCP Client）现在知道应该使用哪个MCP Server里的哪个MCP Tool了，直接调用该MCP Tool，获取结果。
调用名称为time的MCP Server里的get_current_time MCP Tool。
- 第四步：Time MCP Server返回结果（当前的时间）给AI Agent（MCP Client）。
- 第五步：AI Agent（MCP Client）把用户的问题和从Time MCP Server处拿到的结果再一次给了LLM，目的是让LLM结合问题和答案再规整一下内容。
- 第六步：LLM把整理后的内容返回给AI Agent（MCP Client），最后AI Agent（MCP Client）再原封不动地返回给用户。
在MCP的整个调用过程中有一个非常关键之处就是MCP Server 以及 MCP Tool 的信息。从第一步、第二步可以看出，这个信息非常关键，是它让LLM知道了该如何解决用户的问题，这个信息就是MCP中最重要的System Prompt，本质上就是优化提示词。
可以将 MCP 想象成智能体应用程序的 USB-C 接口，它为连接 AI 模型与不同的数据源和工具提供了标准化的方法。
五、连接生命周期
MCP的连接生命周期分为初始化、消息交换和终止三个阶段：
5.1 初始化阶段
- 客户端发送初始化请求 ：客户端向服务器发送一个初始化请求，该请求中包含协议版本和客户端的能力信息。这是建立连接的第一步，用于告知服务器客户端支持的协议版本以及自身具备的功能和特性。
- 服务器响应初始化请求 ：服务器接收到客户端的初始化请求后，会回复自己的协议版本和能力信息。通过这种方式，双方能够确认彼此支持的协议版本是否兼容，并了解对方的功能特性，为后续的通信做好准备。
- 客户端发送初始化完成通知 ：客户端收到服务器的响应后，会发送一个初始化完成通知作为确认。这标志着初始化过程结束，双方已经准备好开始正常的通信。
5.2 消息交换阶段
请求 - 响应模式 ：客户端或服务器可以发送请求，另一方则需要对请求进行响应。这种模式适用于需要交互的场景，例如客户端请求服务器执行某个操作或获取某些数据，服务器处理完成后返回结果。
通知模式 ：客户端或服务器可以发送单向通知，这种通知不需要对方回复。通知通常用于告知对方一些状态信息或事件，例如服务器通知客户端某个资源的状态发生了变化，或者客户端通知服务器用户的一些操作行为等。
5.3 终止阶段
- 正常关闭 ：双方中的任意一方都可以通过调用 close() 方法来正常关闭连接。这种情况下，双方会按照协议规定的流程，完成一些必要的清理工作，然后断开连接。
- 传输层断开连接 ：如果传输层（例如网络连接）出现问题，导致连接中断，那么连接也会终止。这种情况可能是由于网络故障、服务器或客户端的意外关闭等原因引起的。
- 错误条件 ：如果在通信过程中出现错误，例如请求格式错误、服务器内部错误等，也可能会导致连接终止。根据错误的严重程度和协议的规定，可能会尝试重新建立连接，或者直接断开连接并记录错误信息。
六、MCP与传统API应用场景对比
以下三个应用场景示例，比较了使用 MCP 和使用传统 API的区别:
| 场景 | 传统API | MCP |
| 旅行规划助手 | 需要为日历、电子邮件、航空公司预订 API编写单独的代码，每个 API都有自定义的身份验证、上下文传递和错误处理逻辑 | AI助手可以全部通过 MCP服务器实现，无需为每个工具进行自定义集成。可以顺畅地检査日程安排以确认空档时间，预订机票，并通过电子邮件发送确认信息。 |
| 高级 IDE(智能代码编辑器) | 需要手动将 IDE 与文件系统、版本控制、包管理器和文档集成 | IDE通过单一的 MCP 协议连接到外部系统，实现更丰富的上下文感知和更强大的建议 |
| 复杂数据分析 | 需要手动管理与每个数据库和数据可视化工具的连接。 | 智能分析平台通过统一的 MCP 层自主发现并与多个数据库、可视化工具和模拟工具进行交互。 |
七、MCP优势
- 简化开发:一次编写，多次集成，无需为每次集成重写自定义代码。
- 灵活性:切换 AI模型或工具无需复杂重新配置。
- 实时响应能力:MCP 连接保持活跃，实现实时上下文更新和交互。
- 安全性和合规性:内置访问控制和标准化安全实践。