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一、MCP协议的核心作用
MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic提出的开放协议，旨在解决LLM与外部数据源、工具的互联问题，其核心价值体现在以下方面：
- 打破数据孤岛：通过标准化接口连接本地文件、数据库、Web API等资源，例如允许LLM直接访问本地PostgreSQL数据库
- 降低开发成本：开发者无需为每个数据源单独开发连接器，通过统一协议接入多类型资源
- 安全隔离机制：数据访问权限由服务器端控制，避免敏感数据直接暴露给LLM
二、典型应用场景：自然语言操作本地数据库
场景描述：用户通过自然语言指令查询本地销售数据库（如：“显示2025年第一季度北京地区销售额超过10万的订单”），MCP协议将自然语言转换为SQL查询并返回结构化结果。
MCP发挥的作用：
- 协议解析：MCP服务器监听请求，解析用户指令中的时间、地区、金额等关键参数
- 安全隔离：数据库凭证仅存储在MCP服务器端，避免LLM直接接触敏感信息
- 动态生成SQL：调用LLM的function calling能力生成合规SQL语句
三、代码实现示例
以下是通过Python开发MCP Server的简化实现（基于搜索结果中的技术细节）：
from flask import Flask, request, jsonify
import sqlite3
from openai import OpenAIapp = Flask(__name__)# MCP Server配置
DATABASE_PATH = "sales.db"
OPENAI_API_KEY = "sk-xxx"@app.route('/mcp/query', methods=['POST'])
def handle_query():# 解析自然语言请求user_query = request.json.get('query')# 调用LLM生成SQLclient = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)response = client.chat.completions.create(model="gpt-4",messages=[{"role": "system","content": "你是一个SQL专家，根据用户描述生成SQL查询语句。数据库表结构：orders(id, region, amount, date)"},{"role": "user","content": user_query}])# 提取生成的SQLgenerated_sql = response.choices[0].message.content# 执行查询conn = sqlite3.connect(DATABASE_PATH)cursor = conn.cursor()cursor.execute(generated_sql)results = cursor.fetchall()return jsonify({"sql": generated_sql,"data": results})if __name__ == '__main__':app.run(port=5000, ssl_context='adhoc') # 启用HTTPS保障通信安全
功能说明：
- 协议层交互：通过HTTP接口暴露服务，遵循MCP定义的请求/响应格式
- 权限控制：数据库文件路径和API密钥仅在服务端配置
- 动态扩展：可通过添加更多路由支持文件操作、API调用等功能
四、技术架构示意图
五、进阶开发建议
- 协议扩展：参考MCP官方规范定义
Tool和Resource对象 - 性能优化：使用uv工具部署服务（如搜索结果显示的安装方式）
- 安全增强：添加JWT令牌验证和请求签名机制
通过该实现，开发者可将任意LLM应用快速接入企业级数据库系统，同时保障数据安全性和协议标准化。如需完整代码示例，可参考Anthropic官方SDK文档。