MCP（Model Context Protocol）协议介绍

MCP（Model Context Protocol）协议介绍

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/weixin_38358700/article/details/144087381

MCP（Model Context Protocol）是一种开放协议，可实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。无论是构建智能IDE、扩展接口，还是创建AI工作流程，MCP都提供了一种标准化方法，将LLMs与其所需的上下文连接起来。本文将详细介绍MCP的各个组件及其功能，并通过实例说明其工作原理。

如上图所示，MCP的主要组件包括：

• MCP Hosts: 通过MCP访问资源的程序，例如Claude Desktop、IDE或AI工具。
• MCP Clients: 与服务器保持1:1连接的协议客户端。
• MCP Servers: 每个轻量级程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能。
• Local Resources: MCP服务器可以安全访问的计算机资源（数据库、文件、服务）。
• Remote Resources: MCP服务器可以连接到的互联网上可用的资源（例如，通过API）。

其中，MCPServer是核心组件，它实现了本地资源或远端资源的交互，并且实现了MCP协议。Host通过调用不同的MCPServer来访问各种资源，例如GitHub相关或SQLite相关。

原理

当使用MCP与Claude Desktop交互时，具体流程如下：

1. Server Discovery: Claude Desktop在启动时连接到配置好的MCP服务器。
2. Protocol Handshake: 当询问数据时，Claude Desktop：

• 确定哪个MCP服务器可以提供帮助（在本例中为SQLite）
• 通过协议协商能力
• 从MCP服务器请求数据或操作

3. Interaction Flow:
   
4. Security:

• MCP服务器仅公开特定的、受控的功能
• MCP服务器在本地运行，它们访问的资源不会暴露在互联网上
• 需要用户确认敏感操作

不过，这种架构也存在一个问题：MCPServer是如何部署到本地的？如果一开始就集成到安装包里面，那后续要扩展，是否需要动态从仓库中下载？

已有的MCPServer

在官方给出的仓库里面，已经包含了10余种Server，包括git、github、sqlite等，不过目前来看，数量还是比较少的。所以理论上，如果要获取更多服务，还是要面向自己的业务编写Server。

如何创建自己的MCPServer

以下是用Python生成一个MCPServer的示例，总体来说还是比较方便。

1. 前置工作

• 创建工程：MCP已经提供了工程创建器，可以通过“create-mcp-server”直接创建模板工程。这里使用uv包管理器。
• 创建环境：需要创建一个访问服务的Key。当要访问的服务需要验证时，就需要添加访问Key。

2. 创建服务
   在模板weather_service/src/weather_service/server.py文件中，添加具体代码。后续只要实现MCP的具体接口即可。

总结

MCP是一个全新的协议，在AI领域也需要一个统一的协议去抽象不同工具、数据的调用。MCP如果能继续发展完善，将有可能成为AI领域的LSP。此外，对工具的调用，让我们容易想到另一种方式——Function Call，以下是它和MCP的使用建议：

• 对于需要复杂上下文管理的场景，优先考虑MCP
• 对于需要明确功能调用的场景，继续使用Function Call
• 在大型项目中考虑两者结合使用

目前来看，可以将MCP、FunctionCall、视觉驱动三者结合起来，进而增大AI的交互边界，为用户带来更便捷的体验。