什么是模型上下文协议（MCP）

什么是MCP？

MCP全称Model ，翻译过来就是：模型上下文协议。本质上就相当于一门标准化的“语言”，能让AI模型及大模型应用能更好地和调用外界数据源和工具。

它最早由人工智能明星公司创建，初衷在于推动旗下AI大模型产品和外部工具/服务更好地实现业务联动。

不过随着MCP在拓展大模型能力上带来的便利越发显而易见，加上2024年11月大手一挥，直接将其开源，MCP吸引到越来越多主流平台和应用接入，并逐渐成为AI连接的通用标准。

据不完全统计，目前包括、谷歌、微软、亚马逊、百度智能云、阿里云、腾讯云、字节、、、（排名不分先后）等在内都有官宣接入MCP。

随着AI服务商纷纷拥抱MCP，它也在短短数月之内成了主流大模型及很多基于大模型应用的协议“标配”。

MCP如何运作？

目前MCP包含三大核心组件：MCP Host（MCP 主机）、MCP （MCP客户端）和MCP （MCP 服务器）。

其中MCP Host（主机）集成了LLM的各种应用程序（如桌面应用、IDE工具、Web应用等），负责发起请求并管理用户交互。MCP （客户端）位于Host内部，顾名思义就是客户端使用入口，负责将客户请求发送到MCP 服务器，处理协议通信。MCP （服务器） 主要负责根据客户端请求调用各种资源和工具（除外部资源，还包含本地资源及远程资源），并返回相应的结果或数据。

三者相互配合，确保了大语言模型能根据上下文，自主、便捷、统一地调用各类数据资源和工具服务，从而推动各类任务场景更好地完成和实现。

MCP 由三个关键组件构成：

元数据管理：动态追踪数据来源与状态，确保数据的可溯源性和可靠性。

关系映射：定义模型间的依赖与协作规则，使不同系统能够理解彼此的数据结构和操作逻辑。

动态适配：支持跨平台、跨场景的数据一致性，确保数据在不同环境中的表现形式保持一致。

MCP与传统API协议的区别

与传统 API 相比，MCP 提供了更轻量级的上下文描述能力，无需复杂的接口定义即可实现系统间的通信。它与数据湖/仓解决方案并不冲突，而是形成互补关系，增强数据交互的上下文感知能力。

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