玩转Agent之MCP协议

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的一种开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的交互提供标准化的方式。

为什么要设计MCP协议？

MCP协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）的出现主要是为了解决AI系统与外部数据源和工具之间集成的复杂性、安全性和扩展性问题。以下是MCP协议的主要必要性和解决的问题：

1. ? 解决数据孤岛问题

• 传统方法中，AI模型需要为每个数据源单独开发连接器，导致开发成本高、维护繁琐。

• MCP协议提供了一种统一的标准化接口，允许AI系统无缝连接到多种数据源和工具，无需为每个数据源单独开发。

2. ⚡ 提升开发效率

• 使用MCP协议，开发者可以通过一次开发实现与多种数据源的对接，无需重复编写代码。

• 这种标准化的集成方式大大降低了开发和维护成本。

3. ? 增强安全性

• MCP协议通过定义明确的接口和访问控制机制，减少了AI模型执行恶意操作或访问未经授权数据的风险。

• 它还通过用户授权机制确保数据传输的安全性，保护用户隐私。

4. ? 提高灵活性和扩展性

• MCP协议支持插件式扩展，开发者可以根据业务需求随时添加新的功能和服务。

• 它还支持跨平台互操作，使得不同AI工具之间能够共享同一套连接方式。

5. ? 改善用户体验

• MCP协议通过上下文管理和状态追踪机制，使AI模型能够更好地理解复杂任务和多轮对话的上下文。

• 这种机制在项目管理、客户服务、软件开发等场景中尤为重要，能够显著提高模型的工作效率和准确性。

6. ? 推动AI生态系统的标准化

• MCP协议作为一种开放标准，旨在成为AI系统与外部数据资源连接的标准桥梁。

• 它的推广有助于形成互联互通的AI生态系统，促进AI技术的广泛应用。

当你动手设计一个Agent时？

当你准备开发一个选股Agent时，使用传统API和使用MCP协议时差异一目了然；

如何设计MCP？

核心概念

• 标准化连接：MCP类似于AI领域的“USB-C接口”，允许AI模型以统一的方式连接到不同的数据源和工具。

• 简化集成：与传统API相比，MCP减少了为每个数据源或工具单独编写代码的需求，降低了开发复杂度。

• 动态发现与双向通信：MCP支持动态发现外部工具和服务，并实现AI模型与这些工具之间的双向通信。

架构与组件

• MCP主机（Hosts）：AI应用的载体，如聊天机器人或AI驱动的IDE。

• MCP客户端（Clients）：驻留在主机内部，与MCP服务器建立一对一连接。

• MCP服务器（Servers）：轻量级应用程序，暴露特定功能，连接到数据源或API。

• 资源（Resources）：服务器暴露的数据和内容，客户端可以读取并用作LLM交互的上下文。

• 工具（Tools）：服务器提供的可由LLM调用的功能。

看看MCP的生态的Server有哪些？

MCP相关资料

• Github社区 https://github.com/modelcontextprotocol

• Anthropic提供的文档 https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp

• MCP协议简介与实际案例 https://blog.axiaoxin.com/post/what-is-mcp/

• MCP服务实用指南  https://sspai.com/prime/story/mcp-tutorial

• MCP中文站文档  https://mcpcn.com/docs/

• MCP自动化工作流教程 https://www.53ai.com/news/gerentixiao/2025022542715.html

• MCP终极指南 https://guangzhengli.com/blog/zh/model-context-protocol/

• MCP入门教程  https://www.51cto.com/article/805825.html