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引言
近年来，生成式 AI 技术高速发展，大语言模型（LLM）的潜力却受限于与外部系统的碎片化连接。为解决这一难题，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP） 应运而生。
模型上下文协议旨在通过统一的通信协议，打通AI模型与数据源、工具之间的隔离。本文将系统解析MCP的核心机制、价值与挑战。
一、MCP的定义与核心架构
1. 什么是MCP？
MCP 是一种标准化的通信协议，它使大型语言模型（LLM）与外部系统（比如API、数据库和一些其他工具）之间的交互方式规范化。它的核心目标是解决传统 API 集成中的碎片化问题，通过统一接口实现“一次对接，全网通用”。例如，当 AI 助手需要调用数据库时，MCP 服务器自动将自然语言指令转换为结构化查询，省去手动编写适配代码的繁琐步骤。
2. 技术架构
MCP采用客户端-服务器模型，包含三大核心组件：
- MCP主机（Host）：负责发起请求，例如 Claude、Cursor 等 AI 应用。
- MCP客户端（Client）：负责协议转换与通信，作为主机与服务器间的桥梁。
- MCP服务器（Server）：连接外部