1 什么是 MCP 技术？#

MCP，全称 Model Context Protocol（模型上下文协议），是一种开放标准协议，最早由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出，旨在让大型语言模型（LLM）能够以标准化的方式无缝连接外部工具和数据源。

可以把 MCP 理解为 AI 界的“USB-C 接口”或“HTTP 协议”：它统一了 AI 模型与外部世界（如数据库、API、文件系统等）交互的方式，让开发者和用户不需要为每种工具或数据源单独开发适配接口，而是“插上就能用”。

2 MCP 的核心作用#

• 标准化接口：让 AI 模型和各种外部资源之间的通信变得统一、简单。
• 高效扩展：开发者只需遵循 MCP 协议，就能让 AI 应用轻松接入新的工具或数据源，无需重复开发。
• 多模态支持：不仅支持文本，还能处理图片、音频等多种数据类型。
• 上下文管理：让 AI 模型能高效管理多轮对话和复杂的上下文信息。

3 MCP 的技术架构（0 基础易懂版）#

MCP 采用典型的“客户端 - 服务器”架构，分为三个主要角色：

4 MCP 的工作流程#

1. 初始化连接：Host 中的 MCP Client 与 MCP Server 建立连接。
2. 请求资源/工具：当 AI 模型需要外部数据或功能时，Client 向 Server 发出请求。
3. 执行操作：Server 根据请求，执行相应操作（如查数据库、运行代码）。
4. 返回结果：Server 将结果返回给 Client，Client 再传递给 AI 模型。
5. AI 继续处理：AI 模型用这些数据继续完成用户任务。

5 MCP 能做什么？#

• 让 AI 自动查找和分析本地或远程文件
• 让 AI 直接调用数据库、Web API、执行代码等
• 让 AI 与各种外部系统（如 CRM、OA、邮件等）无缝集成
• 支持开发自己的 AI Agent（智能体），并快速扩展其能力

6 为什么 MCP 重要？#

• 极大降低开发难度：以前每接一个新工具都要写很多集成代码，有了 MCP 只需遵循协议即可。
• 让 AI 应用更强大：AI 模型不再是“信息孤岛”，能实时访问和操作各种数据和工具。
• 推动 AI Agent 爆发：MCP 让智能体开发和扩展变得前所未有的简单。

7 MCP 架构简化理解#

MCP 采用客户端 - 服务器（C/S）架构，包含三个核心角色 ：

8 工作原理：一步步举例#

9 场景举例：AI 助手查天气#

1. 用户提问 你在 AI 助手（Host）里输入：“帮我查下明天北京的天气。”

2. 客户端转发请求 Host 中的 MCP Client 收到请求，发现需要用到“查天气”这个工具，于是向 MCP Server 发起调用请求 。

3. 服务器处理请求 MCP Server 收到请求，调用天气 API 获取北京明天的天气数据

4. 返回结果 MCP Server 把查到的天气数据返回给 Client，Client 再传回 Host。

5. AI 助手答复 Host 把天气结果整理后，用自然语言回复你：“明天北京多云，最高温度 28℃。”

10 核心流程总结#

• 连接建立：Host 通过 Client 连接 Server，发现有哪些工具可用。
• 能力发现：Client 向 Server 请求“你能做什么”，Server 返回工具清单（如查天气、查文件等）。
• 工具调用：AI 模型根据用户需求，通过 Client 调用 Server 上的相关工具 。
• 结果整合：Server 返回结果，Client 转交 Host，AI 模型用这些数据生成最终答复 。

11 关键术语简明解释#

• Tools（工具）：AI 可以调用的具体功能（如查天气、发邮件）。
• Resources（资源）：AI 可以访问的数据内容（如本地文件、数据库）。
• Prompts（提示）：预设的任务模板或指令，帮助 AI 更好地理解和操作工具 。

12 总结类比#

• 过去，AI 和每个外部系统都要单独“造轮子”对接，开发量大、难维护。
• 有了 MCP，AI 和工具都只需遵循 MCP 协议，就像所有设备都用 USB 接口，插上即用，极大简化了集成和扩展。

一句话总结：MCP 让 AI 像插 USB 一样，安全、标准地访问和调用各种外部工具和数据，实现“万物互联”的 AI 应用体验。