MCP模型
一、概述
两个互联领域的重大挑战：
第一、Agent与Tools(工具)的交互： Agent需要调用外部工具和API、访问数据库、执行代码。（MCP解决）
第二、Agent与其他Agent（其他智能体或用户）的交互：Agent需要理解其他Agent的意图，协同完成任务、与用户进行自然的对话。（A2A解决）
不加入MCP，则大模型只能进行对话。
落地
千帆过境的大模型之争，被MCP统一。
1.MCP能干什么？
对于程序员来说
举例1：开发部署
开发者通过自然语言指令“部署新版本到测试环境”，触发 MCP 链式调用 GitLab API（代码合并）、Jenkins API（构建镜像）、Slack API（通知团队）。
举例2：SQL查询
开发者通过自然语言输入，比如“查询某集团部门上个季度销售额”，就能查询出数据库的数据，并结合大模型进行回答，不再需要编写 SQL，MCP 自动转换为精准 SQL 语句并执行。
举例3：manus智能体
Manus的每一次任务处理都至少需要调用网页搜索、网页访问、网页信息获取、本地文件创建、代码解释器等几十个外部工具。 这里就暴露了两个问题。
- 问题1：可供大模型调用的工具不足。
- 问题2：调用工作量很大。
借助 MCP，只要支持了该协议，就能轻松将各种数据源和工具连接到 LLM。
对于大众用户来说
举例1：旅游规划
当我要去旅行时，旅行规划助手通过MCP同时调用天气API（获取目的地气象）、交通API（查询航班动态）、地图API（规划路线），AI自动生成带实时数据的行程方案。
举例2：联网搜索
我们在与LLM交互时，经常需要联网搜索最新信息以减少幻觉。然而，这里也存在问题：
- 并非所有聊天机器人都支持联网功能
- 即使支持联网，也可能不包含你习惯使用的搜索引擎。
- 在没有MCP的情况下，用户只能等待开发者添加特定搜索引擎的支持。
- 有了MCP后，只需简单配置，就能将所需服务接入当前使用的聊天机器人。
举例3：业绩查询
用户询问“查询上季度营业额”，MCP自动组合调用CRM系统API（获取客户数据）+ 财务系统API（调取报表）+邮件 API（发送总结报告）。
2.MCP是什么？
2.1 MCP的理解
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），2024年11月底，由Anthropic推出的一种开放标准。旨在为大语言模型（LLM）提供统一的、 标准化方式与外部数据源和工具之间进行通信。
- 传统AI集成的问题：这种为每个数据源构建独立连接的方式，可以被视为一个M*N问题。
- 问题：架构碎片化，难以扩展，限制了AI获取必要上下文信息的能力MCP
- 解决方案：提供统一且可靠的方式来访问所需数据，克服了以往集成方法的局限性。
MCP作为一种标准化协议，极大地简化了大语言模型与外部世界的交互方式，使开发者能够以统一的方式为 AI 应用添加各种能力。
官方文档：https://modelcontextprotocol.io/introduction
| 特征 | MCP | TCP/IP、HTTPS |
|---|---|---|
| 作用 | 标准化AI模型与上下文来源/工具之间的数据交互方式 | 标准化设备之间的网络通信方式 |
| 目标 | 让不同模型应用可以用统一方式访问资源/工具 | 让不同设备、系统可以互通数据 |
| 好处 | 消除碎片化集成、形成生态闭环 | 解决设备互联、实现互联网基础 |
阿里全面拥抱MCP：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market
2.2 哪些平台支持MCP查询
github查看：
- MCP官方资源：https://github.com/modelcontextprotocol/servers
- MCP热门资源：https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
其它平台：
- Glama：https://glama.ai/mcp/servers
- Smithery：https://smithery.ai
- cursor：https://cursor.directory
- MCP.so：https://mcp.so/zh
- 阿里云百炼：https://bailian.console.aliyun.com/?tab=mcp#/mcp-market
这里有两点：
-
第1，随着越来越多的Server接入MCP协议，未来AI能够直接调用的工具将呈现指数级增长，这能从根源上打开Agent能力的天花板。未来 AI 生态系统将变得更加开放和强大。
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第2，目前社区的 MCP Server 还是比较混乱，有很多缺少教程和文档，很多的代码功能也有问题，大家只能凭经验和参考官方文档了。
3.程序员如何使用MCP？
3.1 MCP应用场景
| 应用领域 | 典型场景 | MCP价值 | 代表实现 |
|---|---|---|---|
| 智能编程助手 | 代码生成、BUG修复、API集成 | 安全访问本地代码库、CI/CD系统 | Cursor、VS Code插件 |
| 数据分析工具 | 自然语言查询数据库、可视化生成 | 安全查询内部数据库、连接BI工具 | XiYanSQL-MCP、数据库MCP服务器 |
| 企业知识管理 | 知识库查询、文档生成、邮件撰写 | 安全访问内部文档、保护隐私数据 | 文件系统MCP、Email-MCP |
| 创意设计工具 | 3D建模、图形生成、UI设计 | 与专业软件无缝集成 | Blender MCP、浏览器自动化 |
| 工作流自动化 | 多系统协调、事件驱动流程 | 跨系统安全协作 | Cloudflare MCP、AWS自动化套件 |
3.2 使用前的准备工作
MCP的通信机制：
根据 MCP 的规范，当前支持两种通信机制（传输方式）：
- stdio(标准输入输出)：主要用在本地服务上，操作你本地的软件或者本地的文件。比如Blender这种就只能用Stdio因为他没有在线服务。MCP默认通信方式。
- SSE(Server-Sent Events)：主要用在远程通信服务上，这个服务本身就有在线的API，比如访问你的谷歌邮件，天气情况等。
MCP的通信机制：stdio方式
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优点
- 这种方式适用于客户端和服务器在同一台机器上运行的场景，简单。
- stdio模式无需外部网络依赖，通信速度快，适合快速响应的本地应用。
- 可靠性高，且易于调试
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缺点
- Stdio 的配置比较复杂，我们需要做些准备工作，你需要提前安装需要的命令行工具。
- stdio模式为单进程通信，无法并行处理多个客户端请求，同时由于进程资源开销较大，不适合在本地运行大量服务。（限制了其在更复杂分布式场景中的使用）
MCP的通信机制：SSE方式
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场景
- SSE方式适用于客户端和服务器位于不同物理位置的场景。
- 适用于实时数据更新、消息推送、轻量级监控和实时日志流等场景。
- 对于分布式或远程部署的场景，基于 HTTP和 SSE 的传输方式则更为合适。
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优点
- 配置方式非常简单，基本上就一个链接就行，直接复制他的链接填上就行
stdio的本地环境安装
stdio的本地环境有两种：
- 一种是Python 编写的服务，
- 一种用TypeScript 编写的服务。
分别对应着uvx 和 npx 两种指令。
第1种：若已配置Python环境，可使用以下命令安装：pip install uv
第2种：在Windows下可以通过PowerShell运行命令来安装uv。powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex”
验证：重启终端并运行以下命令检查是否正常：
uv --versionuvx --helpstdio的本地环境安装： npxNode.js下载的官网：https://nodejs.org/zh-cn
3.3 cursor中使用MCP
cursor中国区官网：https://www.cursor.com/cn
3.4 Cline中使用MCP
4.MCP的工作原理？
4.1 MCP的C/S架构
五个核心概念： MCP 遵循客户端-服务器架构（client-server），其中包含以下几个核心概念：
- MCP 主机(MCP Hosts)
- MCP 客户端( MCP Clients )
- MCP 服务器( MCP Servers )
- 本地资源( Local Resources )
- 远程资源( Remote Resources )
MCP主机
作为运行 MCP 的主应用程序，例如 Claude Desktop、Cursor、Cline 或 AI 工具。为用户提供与LLM交互的接口，同时集成 MCP Client 以连接 MCP Server。
MCP CLient
MCP client 充当 LLM 和 MCP server 之间的桥梁，嵌入在主机程序中，主要负责：
- 接收来自LLM的请求；
- 将请求转发到相应的
MCP server - 将
MCP server的结果返回给 LLM
常见的客户端
分为两类：
- AI编程IDE：
Cursor、Cline、Continue、Sourcegraph、Windsurf等。 - 聊天客户端：
Cherry Studio、Claude、Librechat、Chatwise等。
更多的Client参考这里：
- MCP Clients：https://www.pulsemcp.com/clientsAwesome
- MCP Clients：https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients/
MCP Server
每个 MCP 服务器都提供了一组特定的工具，负责从本地数据或远程服务中检索信息。是 MCP 架构中的关键组件。
与传统的远程 API 服务器不同，MCP 服务器既可以作为本地应用程序在用户设备上运行，也可部署至远程服务器。
比如你让助手：
- “帮我查航班信息” → 它调用航班查询 API
- “算一下 37% 折扣后多少钱” → 它运行计算器函数
作用：让 LLM 不仅能“说”，还能“做”（执行代码、查询数据等）。
MCP Server本质
本质是运行在电脑上的一个nodejs或python程序。可以理解为客户端用命令行调用了电脑上的nodejs或python程序。
- 使用 TypeScript 编写的 MCP server 可以通过 npx 命令来运行
- 使用 Python 编写的 MCP server 可以通过 uvx 命令来运行。
