前面我们讲了MCP是什么。但是很多朋友还是说没有明白MCP是怎么工作的，今天我们用一张图让大家看懂模型上下文协议 MCP 的调用和工作流程。

在大模型与数据交互日益复杂的需求面前，模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）成为打通模型与各类资源高效协作的 “数字桥梁”。

通过拆解 MCP 的工作流程图，我们可以从模块功能和运行逻辑两大维度，深入理解其运作机制。

一、MCP 核心模块解析

1. 工具注册模块

该模块是 MCP 生态的 “资源登记处”，负责将各类工具（如 API 接口、数据库连接组件等）的核心信息进行标准化登记。

• 登记内容：工具名称、功能描述、输入参数类型、输出数据格式、调用权限等
• 作用：元数据结构化存储，便于主机索引定位，为请求处理奠定基础

2. 客户端 - 服务器交互模块

MCP 客户端与服务器构成请求处理的 “中枢神经”：

• 客户端：前端接口，接收主机请求，预处理（验证格式、补充上下文）
• 服务器：后端引擎，调度工具，规范数据传输

3. 数据调用与处理模块

该模块是 MCP 的 “资源调度中心”，连接本地数据库（如 MySQL、RAGI）、Web 服务、文件系统等：

• 数据处理：
  • 按预设规则从不同数据源提取数据
  • 执行格式转换、清洗、聚合等预处理

二、MCP 工作流程深度拆解

1. 注册流程（蓝色虚线）

新工具接入时：

1. 工具注册模块启动 “资源建档”
2. 以 API 接口为例，整理接口描述、请求方法、参数约束等信息
3. 生成标准化配置文件同步至主机，形成 “工具目录”

2. 请求流程（红色虚线）

1. 用户发起查询（Query），请求经红色箭头（1）抵达主机
2. 红色虚线（2、3）和大模型交互
3. 主机解析请求为 MCP 任务指令
4. 服务器根据指令调用对应 MCP Tools（红色箭头 6，7）
5. 例如用户请求查询数据库，触发数据库连接工具调用

3. 数据使用与输出（绿色虚线）

1. MCP Tools 调用后，数据调用与处理模块沿绿色箭头获取数据

• 绿色箭头 ：从 MySQL 检索结构化数据
• 绿色箭头 ：从 RAGI 提取非结构化知识

• 处理后的数据沿绿色路径返回
• 在结果输出模块结合 LLM 能力生成答案（Answer），完成全链路闭环

通过各模块的协同运作，MCP 构建了一个动态、智能的资源交互体系。它不仅实现了模型与本地资源的无缝对接，还通过模块化设计提升了系统的扩展性和灵活性，为复杂场景下的智能应用提供了高效稳定的技术支撑。

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

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