人工智能 （AI） 不断发展，其中一个出现巨大增长的领域是大型语言模型 （LLM） 与各种数据源、工具和服务的集成。然而，跨各种平台和环境实现平稳一致的集成一直是开发人员面临的挑战。这就是模型上下文协议 （MCP） 的用武之地。
MCP 通过 spring-ai-mcp 实验项目启动并稳步推进，已成为希望构建由 LLM 提供支持的智能系统、代理和工作流的开发人员的游戏规则改变者。通过提供将 AI 模型连接到多个数据源和工具的统一方法，MCP 简化了原本复杂且分散的集成过程。让我们深入了解为什么这如此重要，以及模型上下文协议如何塑造 AI 开发的未来。
什么是模型上下文协议 （MCP）？
模型上下文协议 （MCP） 是一种功能强大且灵活的协议，是将大型语言模型 （LLM） 连接到不同外部系统、API 和工具的基础。MCP 提供了一个标准化框架，可确保 LLM 与外部资源之间的顺畅通信，使开发人员能够构建智能代理和复杂的工作流程，而无需担心数据集成的底层复杂性。
MCP 提供了一组协议和接口，可消除将 AI 模型链接到各种服务所涉及的困难。开发人员无需担心如何与不同的数据源和工具交互，而是可以依靠 MCP 来确保一切无缝运行。
LLM 的 MCP 的主要优势
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Easy Connectivity
的预构建集成MCP 通过提供越来越多的预构建集成来简化集成过程。这些集成使您的 LLM 能够轻松连接到外部工具、数据源和服务。无论是数据库、API 还是专业服务，MCP 都能确保 LLM 可以毫无摩擦地访问它并与之交互。 -
在提供商
之间切换的灵活性 在不同 LLM 提供商和供应商之间切换的能力至关重要。MCP 使开发人员能够以最少的麻烦更换提供商，确保您的应用程序保持灵活性并适应 AI 技术的未来发展。 -
用于刀具发现和执行的标准化接口MCP
为刀具发现和执行提供标准化接口，简化了查找和与外部系统交互的过程。这使开发人员能够快速构建和修改包含各种工具和服务的工作流程，而无需担心专有的集成方法。 -
无缝的模型到数据通信
由于 LLM 通常需要与外部数据源合作以增强其功能，因此 MCP 充当了将它们无缝连接的桥梁。无论您是提取数据进行训练，还是在模型执行期间提供实时输入，MCP 都能确保模型与外部系统之间的顺畅通信。
Spring AI 中 MCP 的演变
spring-ai-mcp 项目于去年 11 月作为一项实验性计划开始，现已发展成为 MCP Java SDK 的核心部分。此 SDK 是 Spring AI 团队与 David Soria Parra 以及 Anthropic 的同事合作的成果，旨在使 #MCP 成为 Java 生态系统中的官方标准。
MCP Java SDK 具有多种功能，使其功能强大且适用于开发人员：
MCP Java SDK 的核心能力：
同步和异步 MCP 客户端/服务器实施：这使开发人员可以灵活地处理 AI 模型与外部系统之间的通信，从而确保时间敏感型任务和长时间运行的任务都得到妥善管理。
协议版本兼容性协商：确保向后和向前兼容性，因此您的应用程序可以随着时间的推移而发展，而不会破坏现有集成。
使用更改通知发现和执行工具：让您随时了解工具集的更改，确保您的工作流程保持最新状态。
使用 URI 模板进行资源管理：通过允许动态处理资源及其关联的 URI 来简化资源管理。
根列表管理和通知：管理资源并提供更新，让开发人员了解环境的变化。
提示处理和管理：允许对模型输入和输出进行复杂处理，确保您与模型的交互尽可能高效。
采样支持：通过支持各种采样策略来促进 AI 模型交互，从而更好地控制模型行为和输出。
多种运输选项，灵活性高
MCP Java SDK 支持多种传输机制，允许开发人员选择最适合其应用程序架构的方法：
基于 Studio 的传输：这种传输方法非常适合基于进程的通信，简单而高效。
基于 Java HttpClient 的 SSE 客户端传输：非常适合在 Web 应用程序中处理服务器发送的事件 （SSE）。
基于 Servlet 的 SSE 服务器传输：使用 SSE 支持基于 Servlet 的应用程序进行实时通信。
特定于 Spring 的传输：对于 Spring 开发人员，有两个选择：
- WebFlux SSE 传输：
专为使用 Spring
构建的应用程序中的反应式 HTTP 流而设计 - WebFlux.WebMVC SSE 传输：
最适合使用 Spring MVC 的传统基于 servlet 的应用程序。
为什么 MCP 对 AI 的未来至关重要
MCP 不仅仅是一个 LLM 集成工具，它还是一个框架，使开发人员能够轻松构建更智能、更强大的 AI 驱动型应用程序。该协议提供可扩展性、灵活性和可扩展性，同时促进 AI 模型与外部资源交互方式的一致性和标准化。
随着 AI 技术的不断发展并越来越多地融入我们的日常生活，像 MCP 这样的工具对于确保这些强大的模型能够有效地处理现实世界的数据和工具至关重要。无论您是在开发 AI 驱动的聊天机器人、推荐系统还是自主代理，MCP 都是可以将所有这些联系在一起的粘合剂，从而实现无缝、一致和高效的 AI 解决方案。观看 Josh Long 的视频
