1.MCP是什么？

大模型 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司于2024年11月推出的一种开放协议标准，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务提供标准化的连接框架，解决数据孤岛问题并提升AI应用的实时交互能力。
MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。

github地址：https://github.com/modelcontextprotocol

2.使用场景

• 自动化开发：集成IDE与GitHub、数据库，实现需求解析→代码生成→PR提交的自动化流程，效率提升可达10倍。
• 跨平台数据整合：通过MCP Server连接Google Drive、企业数据库等，支持实时数据查询与处理。
• 智能代理协作：如客服系统动态调用外部工具生成解决方案，或结合地图API规划路线

3.技术架构

核心组成：

• MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 LLM 应用程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具）。
• MCP 客户端（MCP Clients）：在主机程序内部，与 MCP server 保持 1:1 的连接。
• MCP 服务器（MCP Servers）：为 MCP client 提供上下文、工具和 prompt 信息（主要开发工作量）。
• 本地资源（Local Resources）：本地计算机中可供 MCP server 安全访问的资源（例如文件、数据库）。
• 远程资源（Remote Resources）：MCP server 可以连接到的远程资源（例如通过 API）。

各组成协作示例：

1）当用户发送 prompt（例如：我要查询北京的天气） 到 MCP Hosts 时
2）MCP Hosts 会调用 MCP Client 与 MCP Server 进行通信，获取当前 MCP Server 具备哪些能力
3）然后连同用户的 prompt 一起发送给大模型，大模型就可以针对用户的提问，决定何时使用这些能力了。这个过程就类似，我们填充 ReAct 模板，发送给大模型
4）当大模型选择了合适的能力后，MCP Hosts 会调用 MCP Client 与 MCP Server 进行通信，由 MCP Server调用工具或者读取资源后，反馈给 MCP Client，然后再由 MCP Hosts反馈给大模型
5）由大模型判断是否能解决用户的问题。如果解决了，则会生成自然语言响应，最终由 MCP Hosts 将响应展示给用户