什么是 Model Context Protocol
Model Context Protocol（MCP）是一种标准化协议，旨在让AI模型能够安全、高效地访问各种工具和数据源，从而极大地扩展它们的能力边界。
在传统的AI应用中，语言模型往往局限于训练数据中包含的知识，缺乏与外部世界交互的能力。MCP通过提供结构化的通信接口，使AI模型能够：
- 搜索最新信息
- 访问用户数据和文档
- 调用外部API和服务
- 执行计算和分析
- 管理文件和存储
MCP的核心理念是将AI能力与外部工具的功能相结合，在确保安全和隐私的前提下，创造更强大、更实用的AI应用。
MCP 的优势
拓展AI能力
MCP让AI模型能够使用各种工具和服务，大幅提升它们的实用能力和解决问题的范围。
安全可控
MCP提供细粒度权限控制，让用户可以精确控制AI对敏感数据和操作的访问权限。
开发友好
标准化接口和开发工具，简化AI与外部服务的集成流程，降低开发门槛。
互操作性
统一的协议让不同模型和服务可以无缝协作，推动AI生态系统的互通与繁荣。
MCP 技术架构
客户端层
MCP客户端库 • 模型集成 • 开发工具
协议层
通信标准 • 消息格式 • 安全机制
服务器层
MCP服务器 • 工具实现 • API封装
资源层
外部服务 • 数据源 • 工具API
MCP采用多层架构设计，每一层都有明确的职责和接口，共同构成了一个灵活、可扩展的AI工具访问框架：
客户端层
提供各种语言的MCP客户端库，使AI模型和应用能够方便地发送请求和处理响应。包含认证、请求构建和响应解析等功能。
协议层
定义标准化的通信格式和安全机制，确保AI模型与工具之间的通信既安全又高效。协议层规范了消息格式、错误处理和版本控制等内容。
服务器层
实现各种工具和数据源的访问接口，处理来自客户端的请求，执行相应的操作，并返回结果。服务器层负责鉴权、访问控制和资源管理。
资源层
包括各种外部API、数据库、文件系统等实际的资源，MCP服务器通过标准化接口与这些资源交互，为AI模型提供服务。
这种分层设计使MCP能够适应各种复杂场景，同时保持接口的一致性和安全性，为AI应用提供了强大而灵活的扩展能力。