MCP 协议核心功能详解
1. Resources（资源）
功能说明： Resources 是 MCP 协议中用于暴露结构化数据的机制。它允许服务器向客户端提供各种类型的数据资源，如文件内容、数据库记录、API 响应等。资源可以是静态的（如配置文件），也可以是动态的（如实时数据流）。
关键特性：
- 支持多种数据格式（文本、JSON、二进制等）
- 可以设置访问权限和缓存策略
- 支持资源的版本控制和更新通知
使用场景：
- 文档管理系统：暴露企业内部文档、知识库文章供 LLM 查询和引用
- 数据分析平台：提供实时业务数据、报表数据供 LLM 进行分析和洞察
- 配置管理：暴露应用配置文件，让 LLM 能够理解和修改系统设置
2. Prompts（提示词）
功能说明： Prompts 功能允许服务器预定义一组优化过的提示词模板，这些模板可以被客户端重复使用。这确保了与特定服务交互时使用最佳实践的提示词格式。
关键特性：
- 支持参数化提示词模板
- 可以包含上下文信息和约束条件
- 支持提示词的版本管理和 A/B 测试
使用场景：
- 代码生成服务：提供针对不同编程语言优化的代码生成提示词模板
- 客服系统：预定义处理常见问题的标准化提示词
- 内容创作：为不同类型的内容（博客、报告、邮件）提供专业的写作模板
3. Tools（工具）
功能说明： Tools 是 MCP 协议的核心功能之一，允许服务器暴露可执行的功能供 LLM 调用。这些工具可以执行各种操作，从简单的计算到复杂的系统操作。
关键特性：
- 强类型的参数定义和验证
- 支持同步和异步执行
- 内置错误处理和重试机制
- 支持工具的权限控制
使用场景：
- DevOps 自动化：提供部署、监控、日志查询等运维工具
- 数据处理：暴露数据清洗、转换、分析等数据处理工具
- 外部集成：调用第三方 API、发送通知、触发工作流等
4. Sampling（采样）
功能说明： Sampling 功能允许服务器参与 LLM 的文本生成过程，通过提供采样建议来影响模型的输出。这使得服务器可以基于特定领域知识或业务规则来引导生成结果。
关键特性：
- 实时干预文本生成过程
- 基于上下文的智能建议
- 支持概率调整和词汇过滤
使用场景：
- 专业术语生成：确保医疗、法律等专业领域的准确用词
- 品牌一致性：保持企业特定的语言风格和术语使用
- 安全过滤：防止生成不当或敏感内容
5. Roots（根目录）
功能说明： Roots 定义了服务器可以访问的文件系统或资源树的根目录。这提供了一种安全的方式来限制和管理服务器对文件系统的访问范围。
关键特性：
- 基于路径的访问控制
- 支持多个根目录配置
- 可以设置只读或读写权限
使用场景：
- 项目管理：限制 LLM 只能访问特定项目目录
- 安全隔离：为不同用户或应用创建独立的工作空间
- 版本控制：管理不同版本或分支的代码库访问
6. Transports（传输层）
功能说明： Transports 定义了客户端和服务器之间的通信方式。MCP 支持多种传输协议，确保在不同环境和需求下都能正常工作。
关键特性：
- 支持多种协议（HTTP、WebSocket、gRPC 等）
- 内置加密和认证机制
- 支持连接池和负载均衡
使用场景：
- 本地开发：使用进程间通信进行快速原型开发
- 云部署：通过 HTTPS 实现安全的远程访问
- 实时应用：使用 WebSocket 实现低延迟的双向通信
综合应用示例
一个典型的 MCP 应用可能会同时使用多个核心功能：
智能代码助手场景：
- 使用 Resources 暴露项目文档和代码库
- 通过 Tools 提供代码格式化、测试运行等功能
- 利用 Prompts 提供优化的代码审查和重构建议模板
- 通过 Sampling 确保生成的代码符合团队编码规范
- 使用 Roots 限制只能访问当前项目目录
- 通过 Transports 实现 IDE 插件与服务器的通信
这种组合使用让 MCP 协议能够构建功能强大、安全可控的 AI 应用系统。
