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第5章：MCP框架详解
在上一章中，我们讨论了认知增强的必要性，分析了大语言模型在上下文处理、长期记忆和规划能力方面的局限。本章将详细介绍MCP(Memory-Context-Planning)框架的设计理念、核心组件和实现方法，为后续章节中的实践应用奠定基础。
MCP框架概述
MCP框架是一个专门设计用于增强大语言模型认知能力的系统架构，旨在解决LLM在实际应用中面临的关键挑战。该框架由三个核心组件组成：Memory(记忆)、Context(上下文)和Planning(规划)。
设计理念
MCP框架的设计基于以下核心理念：
- 模块化设计：将认知增强分解为独立但相互协作的模块，便于开发和优化
- 生物启发：借鉴人类认知系统的工作方式，特别是记忆、注意力和规划机制
- 可扩展性：支持不同规模和能力的语言模型，适应不同应用场景
- 可解释性：系统行为和决策过程应当透明可解释
- 资源效率：优化计算和存储资源的使用，提高系统效率
系统架构
MCP