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动图详解MCP如何革新AI应用与数据源的连接方式,比API更灵活! 核心内容: 1. MCP的基本概念和作用:AI应用的USB-C接口 2. MCP的三个关键组成部分:主机、客户端、服务器 3. MCP与传统API的主要区别:动态、灵活的参数处理机制
关于模型上下文协议 (MCP) 的讨论层出不穷,今天我们来了解一下它到底是什么。从直觉上看,MCP像是AI应用的USB-C接口。
正如USB-C提供了一种标准化的方式,将设备连接到各种配件,MCP则标准化了AI应用与不同数据源和工具的连接方式。
让我们从技术角度稍微深入探讨。
MCP的核心是基于客户端-服务器架构,主机应用程序可以连接到多个服务器。
它有三个关键组成部分:
主机(Host)
客户端(Client)
服务器(Server)
在深入了解之前,先来看一张概览图?
主机(Host)
指任何提供AI交互环境的应用程序(例如Claude桌面、Cursor),可以访问工具和数据,并运行MCP客户端。
MCP客户端(Client)
在主机内运行,负责与MCP服务器进行通信。
MCP服务器(Server)
提供特定功能并访问数据,包括:
工具:使LLM通过服务器执行操作。
资源:向LLM暴露服务器中的数据和内容。
提示:创建可重复使用的提示模板和工作流。
了解客户端与服务器的通信机制是构建自己的MCP客户端和服务器的关键。
那么,客户端和服务器是如何通信的呢?
以下是一张图示,我们逐步解析……
首先是能力交换阶段:
客户端发送初始请求 (Initial Request),了解服务器的能力。
服务器回应其能力细节 (Initial response)。
例如,当请求一个天气API服务器时,它可以回复可用的“工具”、“提示模板”以及其他资源。
完成交换后,客户端确认连接成功,然后继续进行后续的消息交换。
这种设计的强大之处在于
在传统的API设置中:
如果你的API最初需要两个参数(如地点和日期),用户会将这些参数集成到请求中。
但如果稍后你新增了一个必要参数(例如温度单位——摄氏或华氏),API的契约发生了变化。
这意味着所有使用你API的用户都必须更新代码以包括新参数。否则,他们的请求可能会失败、返回错误,或提供不完整的结果。
而MCP的设计如下:
MCP引入了一种动态且灵活的方式,与传统API形成鲜明对比。
例如,当一个客户端(如Claude桌面等AI应用)连接到一个MCP服务器(例如你的天气服务)时,它会发送初始请求了解服务器的能力。
服务器回应其可用的工具、资源、提示和参数详情。例如,若最初支持地点和日期,服务器会将这些作为能力的一部分进行通信。
如果后来你增加了一个单位参数,MCP服务器可以在下一次交换中动态更新其能力描述。客户端无需硬编码或预先定义参数——它只是查询服务器的当前能力并相应适配。
这样一来,客户端可以即时调整其行为,使用更新后的能力(如添加单位参数到请求中),而无需重新编写或重新部署代码。
未来我们将探索如何创建自定义MCP服务器,并围绕它们构建实践演示。敬请期待!
你觉得MCP是否比传统API设置更强大?
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