AI 正在飞速演进，大型语言模型（LLM）和 AI 系统的能力日益增强。然而，这些AI系统无法访问实时信息或专业工具。
这种局限性使得 AI 在很多场景下难以提供真正相关、准确、有用的回应。这正是 Model Context Protocol（模型上下文协议，简称 MCP）发挥作用的关键所在。
MCP 使得 AI 模型能够与外部数据源、工具和环境建立连接，从而实现信息与能力在 AI 系统与现实数字世界之间的沟通。这种互操作性对于推动真正实用的 AI 应用的发展与落地至关重要。
1. 什么是 MCP
MCP 常被称作“AI 应用领域的 USB-C”。就像 USB-C 为各种外设和计算设备之间的连接提供了统一的接口标准一样，MCP 为 AI 模型与外部能力之间的连接提供了一套统一的协议标准。
这一标准化带来了如下生态效益：
- 用户：在不同 AI 应用中获得更加一致、顺畅的体验
- AI 应用开发者：能快速接入不断增长的工具与数据生态系统
- 工具和数据提供者：只需开发一次，即可被多个 AI 应用复用
- 整个生态系统：提升互操作性、加速创新、减少碎片化
一对多集成难题 MxN
M×N 集成问题是指：我们需要将 M 个不同的 AI 应用与 N 个不同的外部工具或数据源进行对接，如果没有标准化协议，就需要开发 M×N 个自定义集成（下图左）。而有了标准化协议之后，就可以简化为M+N（下图右）。
- 没有 MCP 时，M x N
每一个 AI 应用都需要为每个工具或数据源编写独立的对接逻辑。
每个连接都是定制化的，维护成本高
不同模型和工具之间接口风格各异，极易出错
集成难度随组合数量（MxN）快速上升，难以规模化
- 有了 MCP后，M + N
MCP 通过定义标准化接口，将集成问题转化为 M+N 的问题：
每个 AI 应用 仅需实现一次 MCP 客户端
每个工具或数据源 仅需实现一次 MCP 服务端
这样一来，不管有多少工具与模型，彼此都能“即插即用”，大幅降低开发和维护成本。
2. 核心术语解读
2.1 MCP架构
MCP由三个核心组件构成：应用端（Host）、客户端（Client） 和 服务器（Server）。每个组件都有明确的角色和职责。
1) Host 应用端
用户直接使用的 AI 应用，被称为“应用端”。它负责与用户交互，并协调（orchestrate）整个请求流程。比如ChatGPT、Claude 桌面端、Cursor、Cherry Studio等。
应用端（Host）负责连接 MCP Server，并在用户请求、LLM 推理与外部工具之间起到中枢作用。
2) Client 客户端
客户端是应用端内部的一个子模块，专门用于与服务端（Server）交互的组件。一个客户端与一个服务端保持一对一连接，负责协议级的通信细节，是应用端与外部工具之间的中介。
许多文档将 Client 与 Host 混用，但严格来说：Host 是整体应用，Client 是应用内部的子模块。
3) Server 服务端
一个外部程序或服务，通过 MCP 协议向AI模型暴露其能力（capabilities）。这些能力可能是函数、数据源，或者是预定义的交互模板。
2.2 能力类型（Capabilities）
一个 AI 应用的价值最终体现在它能够调用的能力（Capabilities）上。MCP 协议支持连接任何具备服务能力的软件，最常见的四类能力包括：
- Tool 工具
可由 AI 模型调用的函数，用于执行操作或获取计算结果。比如：返回指定城市天气的函数。 - Resource 资源
只读型的数据源，提供背景知识或上下文。比如：科研助手的论文资料库。 - Prompt 提示词
预设的提示结构或工作流，引导用户与 AI 之间的交互方式。比如：总结摘要的提示模板。 - Sampling 递归调用
由服务端发起的请求，要求客户端进行推理，实现内容的自我审查与迭代。比如：写作应用在输出后自动进行改写建议。
示例：AI代码助手
AI 代码助手MCP 能力组合可包括以下：
Tool 工具： 代码解释器
执行大模型编写代码的工具函数
Resource 资源：文档资料
存放应用相关 API 文档的资源库。
Prompt 提示词：代码风格
引导模型按特定风格生成代码的提示词。
Sampling 递归调用：代码审核
允许模型回顾已生成代码并进一步改进的流程。
掌握这些核心概念和术语，将帮助你有效地理解和使用 MCP 协议。
在下一节，我们将进一步介绍 MCP 的架构组成、通信机制以及能力定义，帮助你全面构建基于 MCP 的 AI 应用生态。
原文地址：https://www.cnblogs.com/mcpmarket/p/18962150
