MCP 经常被一句话概括成“AI 应用的 USB-C 接口”。

这个比喻有用，但如果你要真的把系统接进去，还要理解四个核心词：

Host
Client
Server
Primitives: Tool / Resource / Prompt

OpenClaw 也可以通过 MCP 暴露会话，或者消费外部 MCP server 提供的工具和上下文。

先说结论：MCP 是 AI 应用和外部系统之间的标准协议

官方 MCP 文档说，MCP 是一个开源标准，用来把 AI 应用连接到外部系统，例如本地文件、数据库、搜索引擎、计算器、工作流和提示模板。

它不规定模型怎么推理，也不规定 Agent 怎么规划。

它规定的是：

AI 应用如何发现外部能力
如何读取上下文
如何调用工具
如何获取 prompt 模板
如何通过标准 transport 通信

参与者：Host、Client、Server

MCP 是 client-server 架构。

MCP Host
  AI 应用本体，例如 IDE、桌面助手、Agent 平台

MCP Client
  Host 内部维护到某个 MCP Server 的连接

MCP Server
  提供上下文和能力的程序，可以本地运行，也可以远程运行

一个 Host 可以连接多个 Server，每个连接通常有一个 MCP Client。

在 OpenClaw 语境下，你可以把 OpenClaw 的某些 runtime 或桥接层理解为 MCP host/client 的一部分，也可以用 openclaw mcp serve 让 OpenClaw 作为 MCP server 暴露会话能力。

Transport：stdio 和 Streamable HTTP

MCP 标准 transport 主要有两类：

stdio
  客户端启动本地 server 进程，通过 stdin/stdout 交换 JSON-RPC 消息

Streamable HTTP
  server 作为独立 HTTP 服务，支持远程连接、认证和流式能力

重要细节：

stdio server 不要向 stdout 打普通日志
stdout 只能写 MCP JSON-RPC 消息
日志应该写 stderr

这是很多新手写 MCP server 会踩的坑。

Server primitives：Tool、Resource、Prompt

MCP Server 能暴露三类核心能力。

Tool

Tool 是模型可以调用的可执行函数。

例如：

get_weather
query_database
create_ticket
send_message

Tool 是 model-controlled：模型可以根据上下文决定调用哪个工具。但官方规范也强调，安全上应该有人能看到和拒绝工具调用。

Resource

Resource 是给模型看的上下文数据。

例如：

file:///project/schema.sql
db://customers/table-schema
notion://page/123

Resource 更偏 application-driven：应用可以让用户选择、搜索或自动加入资源。

Prompt

Prompt 是可复用的提示模板。

例如：

code_review
incident_summary
release_checklist

Prompt 更偏 user-controlled：通常像 slash command 一样由用户显式选择。

MCP 和 OpenClaw Skill 的区别

Skill 是教 Agent 如何使用能力。

MCP 是把外部能力通过协议暴露出来。

对比：

Skill
  说明、流程、脚本、经验、操作指南

MCP
  标准协议、工具、资源、提示模板、外部系统连接

很多时候二者会一起用：

MCP server 暴露 GitHub / Jira / Notion 工具
Skill 教 Agent 在什么场景如何组合这些工具

一个真实场景

你要把公司内部工单系统接给 OpenClaw。

MCP Server 可以暴露：

Tools:
  ticket.search
  ticket.create
  ticket.update_status

Resources:
  ticket://schema
  ticket://queue/today

Prompts:
  incident_summary
  escalation_review

Skill 则可以补充：

什么情况下查工单
什么情况下升级
哪些字段不能发到群聊
创建工单前要确认什么

常见误解

误解一：MCP 就是工具调用

不只是。它还有 Resource、Prompt、生命周期、transport 和能力协商。

误解二：MCP Server 一定是远程服务

不是。stdio 本地 server 很常见。

误解三：Resource 会自动进入模型上下文

不一定。应用决定如何选择、读取和注入。

误解四：Prompt 等于系统提示词

不完全。MCP Prompt 更像服务器提供的可复用模板，通常由用户或客户端选择。

最后总结

MCP 让外部系统用标准方式进入 AI 应用。

一句话总结：

Tool 负责动作，Resource 负责上下文，Prompt 负责模板，Server 负责把这些能力通过协议暴露给 Client。

本节作业

1. 用自己的话解释 Host、Client、Server。
2. 给一个外部系统分别设计一个 Tool、Resource、Prompt。
3. 解释 stdio MCP server 为什么不能随便写 stdout。
4. 区分 Skill 和 MCP 的职责。

下一节预告

下一节讲把一个外部系统接成 MCP 工具。

参考资料

• MCP Docs：What is MCP?
• MCP Docs：Architecture overview
• MCP Spec：Tools
• MCP Spec：Resources
• MCP Spec：Prompts
• OpenClaw Docs：MCP CLI

原文链接：MCP 基础：Server、Tool、Resource 和 Prompt | Harries Blog™