Anthropic公司在 2024 年 11 月推出MCP这个开放协议，主要用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。但是MCP到底是什么呢？本文将从以下四个方面讲述：

什么是MCP？

MCP，全称 Model Context Protocol（模型上下文协议），是一种为现代人工智能（AI）和大模型服务场景设计的开放式协议。它的核心目标是为模型推理、上下文管理、数据流转和多模型协作提供统一、标准化的接口和语义描述方式。

传统的API（应用程序编程接口）通常面向具体的服务调用和数据交换，而MCP则更进一步，专注于**“模型上下文”**的表达与管理。它不仅仅是一个数据传输协议，更是一个描述、组织和调度模型能力、输入输出、上下文状态的“元协议”。

MCP的设计理念是：让模型像服务一样被调用，但又能灵活地表达上下文、状态、链路和多模型协作。它为AI开发者、平台方、企业和终端用户提供了更高层次的抽象和更强的可组合性。

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为什么需要MCP？

1. 传统API的局限

随着AI模型能力的提升，单一的API接口已难以满足复杂的推理、上下文管理和多模型协作需求。比如：

• 大模型推理需要携带丰富的上下文信息（如历史对话、用户偏好、外部知识等）。

• 多模型协作（如多模态、链式推理、Agent系统）需要灵活的数据流转和状态同步。

• 业务场景变化快，API频繁变更，维护成本高。

2. 上下文驱动的AI服务

AI模型的“智能”很大程度上依赖于上下文。无论是对话机器人、智能搜索、自动驾驶还是推荐系统，都需要理解和管理复杂的上下文信息。MCP通过标准化上下文表达，极大提升了模型的可用性和智能水平。

3. 促进模型生态协作

MCP为模型之间的协作、组合和编排提供了基础。它让不同厂商、不同类型的模型可以像“积木”一样灵活拼接，推动AI生态的开放与繁荣。

4. 降低开发和集成门槛

通过MCP，开发者可以用统一的方式调用不同模型、管理上下文、处理输入输出，极大简化了AI应用的开发和维护流程。

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MCP是怎么工作的？

1. 核心概念

• Context（上下文）：MCP的核心。它描述了模型推理所需的全部信息，包括输入、历史、外部知识、用户状态等。

• Schema（模式）：用结构化方式定义输入、输出、上下文的格式和语义。

• Model（模型）：可以是大语言模型、图像生成模型、推荐模型等，MCP为其提供统一的调用和上下文管理接口。

• Session（会话）：管理模型推理过程中的状态和上下文，支持多轮交互和链式推理。

• Chain/Flow（链路/流程）：支持多模型协作、数据流转和复杂推理流程的编排。

2. 工作流程

1. 上下文构建
   用户或系统根据业务需求，构建包含输入数据、历史状态、外部知识等的上下文对象。

2. 协议封装
   上下文对象按照MCP Schema进行结构化封装，形成标准化的请求体。

3. 模型调用
   MCP服务端或模型平台接收请求，解析上下文，选择合适的模型进行推理。

4. 推理与上下文更新
   模型根据上下文进行推理，生成输出，并可更新上下文（如多轮对话、链式推理）。

5. 结果返回与链路编排
   输出结果返回给调用方，或作为下一个模型的输入，实现多模型协作和复杂流程。

3. 技术特点

• 结构化与语义化：MCP用Schema描述所有输入输出，便于自动校验、解析和扩展。

• 可扩展性：支持自定义上下文字段、模型能力描述、链路编排等。

• 跨平台与多语言：MCP协议可在不同平台、不同语言环境下实现，支持REST、WebSocket、gRPC等多种通信方式。

• 安全与权限管理：支持上下文级别的权限控制，保障数据安全。

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MCP在哪里用得上？

1. 智能对话与多轮问答

MCP可用于对话机器人、客服系统等场景，管理用户历史、意图、外部知识，实现更自然、智能的多轮对话。

2. 多模型协作与Agent系统

在需要多个模型协同工作的场景（如多模态AI、智能体Agent、链式推理等），MCP可作为“中枢”，协调数据流转和上下文同步。

3. 智能推荐与搜索

推荐系统、智能搜索等需要结合用户历史、实时行为、外部知识，MCP可统一管理和传递这些上下文信息，提升推荐和搜索的精准度。

4. 自动化办公与流程编排

MCP可用于自动化办公、RPA（机器人流程自动化）、智能流程编排等场景，实现模型能力的灵活组合和自动化执行。

5. AI开放平台与模型市场

AI平台可用MCP为第三方开发者提供标准化的模型调用接口，降低集成门槛，促进模型生态繁荣。

6. 行业智能化升级

如医疗、金融、制造、交通等行业的智能化升级，MCP可作为AI能力的“总线”，连接各类模型和业务系统，实现智能决策和自动化。

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结语

MCP（Model Context Protocol）是AI时代的“新基建”，它不仅仅是一个技术协议，更是推动AI智能化、生态化、自动化的关键引擎。通过标准化上下文管理、模型调用和多模型协作，MCP极大提升了AI系统的灵活性、可扩展性和智能水平。

未来，随着AI模型能力的不断提升和应用场景的不断拓展，MCP有望成为AI开发和服务的“通用语言”，让智能无处不在、协作无界限。