1. 概述

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的一项开放标准协议，旨在为AI模型（如大型语言模型LLM）与外部数据源、工具之间建立统一的交互接口。MCP解决了AI应用开发中的集成碎片化问题，使AI能够更高效地访问实时数据、执行任务，并增强上下文感知能力。

2. MCP的核心概念

2.1 标准化接口

MCP类似于AI领域的“USB-C接口”，提供了一种通用协议，使AI模型能够无缝对接各种外部工具和数据源，而无需为每个系统编写定制适配器。

2.2 架构组成

• MCP主机（Host）：运行AI模型的应用（如Claude Desktop、Cursor IDE）。
• MCP客户端（Client）：负责与MCP服务器通信的中间件。
• MCP服务器（Server）：提供工具（Tools）、资源（Resources）和提示（Prompts）的轻量级服务程序。

2.3 通信方式

MCP支持多种通信协议，包括：

• JSON-RPC 2.0：标准化的请求-响应格式。
• gRPC：适用于高性能、低延迟场景。
• 本地Stdio传输：用于本地进程间通信。
• HTTP SSE（Server-Sent Events）：支持实时数据推送。

3. MCP解决的问题

1. 数据孤岛：传统AI模型受限于静态训练数据，无法实时获取外部信息（如股票行情、医疗数据），而MCP可动态连接第三方数据源。
2. 协议碎片化：不同数据源（SQL、REST API、GraphQL）需单独适配，MCP统一了交互标准，降低开发成本。
3. 效率瓶颈：传统API需手动编写调用逻辑，MCP让AI自主理解并执行任务（如查询天气、整理文件）。

4. MCP支持的响应协议

MCP支持多种响应协议，以适应不同的通信场景：

4.1 STDIO（标准输入输出）

• 适用场景：主要用于本地服务通信。
• 工作方式：
  • MCP Client 启动 MCP Server 作为子进程，通过 stdin 和 stdout 进行数据交换。
  • 消息格式采用 JSON-RPC 2.0，适用于低延迟的本地工具调用。

4.2 SSE（Server-Sent Events，HTTP流式传输）

• 适用场景：适用于远程服务通信，支持实时数据推送。
• 工作方式：
  • 客户端通过 HTTP 长连接与 MCP Server 交互，使用 /sse 和 /messages 接口进行数据接收和发送。
  • 同样采用 JSON-RPC 2.0 格式，适用于需要持续更新的场景（如监控数据流）。

4.3 Streamable HTTP（可恢复流式HTTP）

• 适用场景：Anthropic 在 2025 年 3 月发布的 MCP 修订版中引入，优化了远程通信的稳定性和弹性。
• 工作方式：
  • 支持单一 MCP 端点同时处理 HTTP POST 和 GET 请求。
  • 通过 Mcp-Session-Id 头实现会话管理，支持批量请求、响应和断线恢复。

4.4 WebSocket（未来可能支持）

• 适用场景：Higress 等平台预测未来 MCP 可能采用 WebSocket 协议，以实现全双工实时通信。
• 优势：
  • 比 SSE 更灵活，支持双向实时数据交换，适用于高交互性场景（如实时协作、游戏AI）。

5. MCP的应用场景

1. 智能办公：AI通过MCP访问本地文件、数据库，自动生成会议摘要或更新日程。
2. 电商交易：百度优选MCP支持AI智能体完成商品推荐、比价、下单全流程。
3. 医疗健康：卓世医疗通过MCP整合IoT设备数据，实现实时健康监测与问诊服务。
4. Web3 AI：去中心化MCP服务器（如DeMCP）结合区块链，确保数据安全与激励机制。

6. 行业影响

• 科技巨头布局：阿里云、腾讯云、百度、字节跳动等均已接入MCP生态，提供预置服务（如高德地图、微信读书MCP插件）。
• 开发者生态：GitHub已有超3000个MCP Server项目，形成活跃的开源社区。
• 未来趋势：MCP可能成为AI基础设施，类似HTTP之于互联网，推动AI从对话型向任务执行型演进。

7. 总结

MCP的崛起标志着AI从“纯模型能力”向“上下文感知+工具调用”的范式转变，正在重塑智能应用的开发方式。通过标准化接口、灵活的通信协议和广泛的应用场景，MCP有望成为下一代AI交互的核心协议，推动AI技术的进一步普及和深化应用。