随着大模型技术的不断发展，越来越多企业将其引入客服、金融、医疗、代码生成等实际业务中。然而，很多人在应用过程中发现一个问题：模型虽然聪明，但“记性不好”。它往往只能处理当下的输入，无法理解上下文，也很难记住用户的历史需求，结果就是——每次对话都像是“第一次见面”。这种脱节式的交互体验，正是当前大模型应用落地的一大障碍。而解决这一问题的关键，是一套被称为 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的架构。
MCP 并不是某种具体技术，而是一套系统性的设计思想。它的核心目标是：为大模型建立一个可控、可扩展的上下文管理体系，使其在处理任务时具备“记忆”能力和“情境感知”能力。简单来说，MCP 让模型在与用户交互的过程中，不再是简单的输入输出机器，而是一个能“记住你是谁、你在干什么、你之前说过什么”的智能助手。
在实际运作中，MCP 架构围绕着几个核心模块展开：用户请求进入系统后，首先由上下文管理器查询历史会话、用户偏好等相关信息；接着，系统会根据上下文判断当前任务类型——是一次普通问答？还是一个正在进行的多轮对话？或者是一个需要结合外部数据的分析请求？这些都由 MCP 的策略调度模块来完成。
随后，MCP 将用户当前输入与上下文整合，构造出精确的 Prompt，再提交给大模型（例如混元大模型）进行推理。得到模型响应后，系统还会对结果进行后处理，例如格式转换、数据提取，甚至结合业务规则进行结果增强。最后，MCP 会将本轮交互的内容反馈给上下文管理器，持续更新用户的“数字画像”，以便在下一轮交互中更精准地响应。
举个例子，在智能金融助手场景下，用户可能一开始询问“特斯拉的股价走势”，接着问“和苹果相比如何”，最后要求“生成一份投资报告”。如果没有 MCP，大模型每次都需要用户重新提供背景信息。而引入 MCP 后，系统可以自动记住用户关心的股票、分析维度和报告格式要求，在每一步都能基于上下文给出更贴切的回答，甚至主动补充用户可能忽略的关键信息。
MCP 的价值并不局限于对话的连贯性，它更深层次的作用，是为大模型提供了“决策依据”和“行为记忆”。这对于需要任务持续性和长期互动的应用场景至关重要。它不仅让模型变得“聪明”，更让模型变得“懂你”。
在未来，随着大模型与具体行业结合得越来越深，MCP 将不再是可选项，而是实现智能化落地的必要基础设施。谁掌握了更高效、更灵活的 MCP 架构，谁就掌握了大模型在行业落地的主动权。
