用通俗的话解释下MCP是个啥？

在AI领域，模型的开发、部署和迭代速度日益加快，但随之而来的挑战也愈发显著：如何高效管理不同版本的模型？如何在复杂环境中确保模型的可追溯性和可复用性？如何实现跨团队、跨平台的模型协作？

在计算机领域有这样一句话：**没有什么问题是加一层解决不了的。**这句话在AI领域同样适用，那么我们就看看加的MCP这一层具体是什么？有什么作用？

MCP的出现是基于什么背景？

大型语言模型(LLM)的快速发展带来了前所未有的能力突破，但同时也暴露了关键性局限——传统大模型本质上仍是封闭的知识系统，其训练数据固定、缺乏实时交互能力，难以直接访问外部工具或数据源。当面对需要实时信息或专业工具支持的任务时，这些模型往往显得力不从心。

为解决这一根本性挑战，Model Context Protocol (MCP) 应运而生，它由Anthropic主导提出，旨在构建AI模型与外部环境之间的标准化通信接口，成为连接AI能力与真实世界应用的“通用适配器”。

那么，什么是MCP？

MCP的核心设计理念是创建一个开放、统一的协议标准，使不同厂商的大型语言模型（如GPT系列、Claude、Llama等）能够以一致的方式连接到多样化的数据源和工具生态系统。从技术架构看，MCP采用了客户端-服务器模型，包含三个关键组件：

MCP主机：需要访问数据的应用程序（如Claude桌面版、IDE或AI工具）

MCP客户端：管理与服务器的1:1连接，处理通信细节

MCP服务器：轻量级程序，通过标准化协议暴露特定功能，连接本地数据源或远程服务

这种设计类似于智能手机的APP生态：MCP服务器相当于提供标准化服务的应用商店，MCP客户端如同操作系统统一调度资源，而MCP主机则像用户程序专注于业务逻辑。

通过这一协议，MCP成功实现了安全性与灵活性的平衡——敏感数据可保留在本地环境中，无需上传至云端，同时通过细粒度权限控制（如数据库写入需用户授权）确保数据访问的可控性和可审计性。

讲一讲从LLM到MCP的演进

大模型从最开始的LLM，到LLM+Tools再到现在的LLM+MCP+Service到底有了哪些转变？

传统LLM方式的局限

基础大模型尽管在语言理解和生成方面展现出惊人能力，但其固有技术瓶颈在复杂应用场景中日益凸显。这些模型本质上依赖训练期间吸收的静态知识库，导致其存在三个关键缺陷：

1）知识时效性困境：模型参数一旦训练完成便固化，无法自动获取最新信息。例如询问“今日纽约股市走势”或“2025年最新税法条款”时，模型只能提供基于训练数据截止时间的过时信息，缺乏动态更新机制。

2）工具交互缺失：传统LLM如同与世隔绝的“天才学者”，虽拥有丰富知识却无操作能力。当用户要求“预订下周北京飞东京的航班”或“调整文档格式并邮件发送”时，模型只能描述流程而无法执行实际操作，这种知行分离极大限制了实用性。

3）专业领域深度不足：面对高度专业化任务（如医学影像分析、金融量化交易或法律合同审查），通用模型缺乏领域特异性工具支持，难以达到专业要求精度。例如在医疗诊断场景，模型无法直接调用医学影像数据库或诊断辅助工具，仅凭文本生成难以满足临床需求。

表：传统LLM在不同场景中的能力限制

应用场景	传统LLM表现	根本性局限
实时信息查询	提供过时或概略性信息	训练数据固化，无实时更新机制
工具操作任务	仅能描述流程无法执行	缺乏API调用和执行能力
专业领域应用	表面合理但缺乏专业深度	未整合领域工具和专业数据库
多步复杂任务	易出现逻辑断裂或错误累积	长期推理和状态保持能力有限

这些局限催生了向工具增强型范式的演进。研究者们逐渐认识到，就像人类文明通过工具创造实现能力跃迁一样，AI系统也需突破封闭的知识边界，发展出使用和创造工具的能力。

LLM+Tools方式的演进与不足

为突破传统LLM的封闭性局限，工具增强范式(LLM+Tools) 应运而生，代表如OpenAI的Function Calling机制。该方法通过在提示(prompt)中嵌入工具描述信息，使模型能够将用户查询转化为结构化API调用，从而桥接自然语言与功能执行之间的鸿沟。

核心工作机制

LLM+Tools模式的工作流程包含四个关键阶段：

1.需求识别：模型解析用户意图，判断是否需要调用外部工具（如查询天气、股票数据等）

2.函数选择：从可用工具库中匹配最合适的函数（如get_stock_price）

3.参数生成：根据查询内容提取参数值（如{“symbol”: “AAPL”}）

4.执行整合：调用实际API后，将结果融入自然语言响应

例如当用户询问“今日苹果股价如何？”时，模型识别需要调用金融数据API，生成参数{“symbol”: “AAPL”}，获取实时数据后输出整合回答：“苹果公司(AAPL)当前股价为xxx，较昨日上涨xxx%”。

这一模式显著扩展了LLM的能力边界，使其从知识提供者转变为任务执行者。
然而随着工具生态的扩张，LLM+Tools模式暴露出结构性缺陷。当系统集成工具数量超过临界点（通常50+）时，面临两大挑战：

1.提示词膨胀(Prompt Bloat)：所有工具描述需嵌入提示中，消耗宝贵的上下文窗口资源。当工具数量达百级别时，描述token占比可超70%，严重挤压用户查询和推理空间。实验显示，当可选工具达11，000个时，传统方法的工具选择准确率降至13.6%以下。

2.决策质量下降：面对海量工具选项，模型出现“选择超载”——可能忽略最佳工具、误选次优选项甚至虚构不存在的API。这源于模型认知负荷过载，难以精准理解功能重叠工具的微妙差异。

这些局限本质上源于工具发现机制与核心模型的紧耦合。随着AI应用生态的爆发式增长，急需一种标准化、解耦化的集成方案——这也正是MCP协议的设计原点与突破方向。

MCP的架构革新与技术优势

Model Context Protocol通过革命性架构设计解决了LLM+Tools范式的根本缺陷。其核心创新在于将工具发现、描述和执行三个功能层解耦，建立了一套标准化通信协议，使AI模型能够按需访问分布式工具生态系统。

三层架构解析

MCP采用模块化分层设计，每层专注特定功能：

主机层(MCP Host)：用户直接交互的应用界面（如智能助手、IDE插件），发出任务请求

客户端层(MCP Client)：协议转换枢纽，管理主机与服务器间的通信协议

服务器层(MCP Server)：轻量级服务进程，封装具体工具能力并暴露标准接口

这种分层架构类似于微服务设计哲学，各层可独立开发、部署和扩展。

MCP关键技术突破

MCP的核心优势体现在四大技术革新：

1）动态工具发现机制：采用RAG-MCP框架解决提示词膨胀问题。通过建立工具描述的向量化索引，系统首先检索与当前任务最相关的工具子集（通常top 3-5个），仅将其注入模型上下文。实验显示该方法减少50%+提示token，工具选择准确率提升3倍（13.6% → 43.1%）。

2）跨模型兼容性：基于JSON-RPC标准协议，统一不同厂商模型的工具调用方式。开发者无需为GPT、Claude或Llama分别适配接口，真正实现“一次集成，多处运行”。

3）安全隔离架构：敏感操作如数据库写入、文件修改等需通过OAuth 2.0授权，且所有数据传输支持端到端加密。

4）混合传输模式：根据场景需求动态选择传输协议——本地服务使用stdio通信(延迟<5ms)，远程服务采用SSE流传输，兼顾效率与灵活性。