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从最开始的大模型时代,到现在MCP,大模型技术,人工智能技术迭代真的非常快

之前的大模型更像一个大脑,能帮大家出点子,然后告诉你思路,你去解决问题,但是

一直不能自己解决问题,后来出来了通用的manus智能体,声称可以解决很多问题.直接操作

一个自带的电脑,但是也有局限性,还是不够通用,还有,内部实现估计也是调用了多个大模型.

后来爆火的deepseek出来以后,就出现了用deepseek结合其他工具,让ai可以直接操作

工具来干活.

最开始大模型支持function call,就是给ai大模型提供工具,利用大模型的function call功能,

去调用我们给他提供的function,当然这些function都是提前准备好的,我们自己开发好了,以后

按照大模型规范,对接上就可以了.

但是function call可以有非常多,所以一段时间,开发者,就在努力,利用大模型,来

通过自己的思维方式,告诉大模型如何思维,如果调用自己的function,来实现,固定的某个

功能,并提升功能的效果,但是

如果工具多了以后,调用就复杂,接口,参数也不统一.

所以Claude的母公司就提出了一个MCP协议,其实就是在大模型和,其他的工具,以及大模型等

提供了一个交互的协议.

这样专业的模型做专业的事情,当然也可以开发一些专业的MCP服务.

基于MCP,就可以让大模型,变的异常强大和通用,也更加智能,现在,国内大厂,百度,字节,阿里,等

都在弄MCP,并且trae开发工具也已经支持MCP了.

通过配置就可以使用.

可以看到MCP的工作过程.大模型通过MCP协议调用,MCP服务,然后,得到结果去

干活

比如calude大模型使用mcp协议和建模软件结合,就可以直接使用

人工智能对话来,操作建模软件干活

大模型通过mcp协议结合地图就可以实现,用对话直接操作地图等等

但是之前的MCP协议是支持SSE的方式.

SSE是一种,大模型通过MCP协议定义的格式,组织好MCPC协议数据,然后大模型和远程的

工具或者其他模型,建立一个SSE通道,这个通道类似webSocket是长连接,但是支持断线自动重连.

其他工具用流式方式返回结果给大模型.

对于基于流式HTTP的MCP来说.

可以看到比SSE性能更好,支持多通道并发,更适合企业级应用. 

可以看到也就是说流式SSE可以用,但是流式HTTP更优.

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/releases/tag/v1.8.0

有了基于SSE或者流式HTTP的sdk就可以使用sdk去开发MCP服务了.

关于MCP服务的具体开发,后面会有教程.