多角度深度解析MCP

MCP概念引入
MCP的核心技术
MCP的应用场景
MCP的未来趋势
结束语

MCP概念引入

概念

Model Context Protocol (MCP)是开放协议，实现LLM与外部数据源和工具集成。MCP标准化LLM获取上下文信息的方式，定义权威性要求，基于TypeScript方案。实现指南和示例见modelcontextprotocol.io。术语解释遵循BCP 14 [RFC2119] [RFC8174]。
MCP标准化应用共享上下文信息、公开工具和构建工作流。使用JSON-RPC 2.0消息通信，包括主机、客户端和服务器。MCP受LSP启发，标准化AI应用中的上下文和工具集成。
基础协议使用JSON-RPC，支持有状态连接和功能协商。服务器提供资源、提示和工具，客户端提供采样。
附加工具支持包括配置管理、进度跟踪、任务取消、错误报告和日志记录。
安全性与信任考虑包括用户同意、数据隐私、工具安全和LLM采样控制。实现者应构建用户同意流程，记录安全性影响，实施访问控制和数据保护，遵循安全最佳实践，考虑隐私影响。

MCP的起源

MCP起源于2023年初，当时一些人工智能研究者着手探索如何高效处理模型上下文信息。经过一年多的努力，他们在2024年11月推出了模型上下文协议（MCP）。这一新技术迅速在开发者和AI社区中获得关注，被视为解决模型理解和应用问题的关键。

MCP的发展历程

自推出以来，MCP迅速发展。最初，它用于优化客户端体验，例如提升聊天机器人对话的自然度。随后，MCP在服务端的大数据处理和分析中得到了广泛应用。目前，MCP已拓展至自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域，并在个性化推荐、内容生成及决策支持等方面展现出巨大潜力。

MCP前景预测

意图理解，实现人类意图到物理世界的闭环。 MCP有潜力成为连接人工智能与现实世界的关键桥梁，提高模型理解力，推动人机交互创新。然而，其发展也面临诸多挑战，如隐私、数据安全和伦理问题。

MCP的核心技术

技术原理

MCP基于JSON-RPC 2.0协议，采用TypeScript方案。MCP的核心技术包括：http sse，用于实时数据流传输。MCP还支持有状态连接和功能协商，以实现更智能的模型。

技术组件

主机

主机进程充当容器和协调器：

创建和管理多个客户端实例
控制客户端连接权限和生命周期
强制实施安全策略和同意要求
处理用户授权决策
协调 AI/LLM集成和采样
管理跨客户端的上下文聚合
服务端

服务器提供专门的上下文和功能：
通过 MCP 原语公开资源、工具和提示
独立运营，职责集中
通过客户端接口请求采样
必须遵守安全约束
可以是本地进程或远程服务

客户端

每个客户端都由主机创建，并维护一个隔离的服务器连接：

为每个服务器建立一个有状态会话
处理协议协商和能力交换
双向路由协议消息
管理订阅和通知
维护服务器之间的安全边界

能力协商

Model Context Protocol 使用基于功能的协商系统，其中客户端和服务器在初始化期间显式声明其支持的功能。功能确定在会话期间哪些协议功能和基元可用。

服务器声明的功能
- 资源订阅
- 工具支持
- 提示模板
客户端声明的功能
- 采样支持
- 通知处理
协商规则
- 双方必须在整个会话期间尊重声明的能力。
- 可以通过协议的扩展来协商其他功能。
功能解锁的具体协议特性
- 已实施的服务器功能必须在服务器的功能中公布。
- 发出资源订阅通知需要服务器声明订阅支持。
- 工具调用要求服务器声明工具功能。
- 采样要求客户端声明其功能中的支持。

此功能协商可确保客户端和服务器清楚地了解支持的功能，同时保持协议的可扩展性。

sequenceDiagram

    Host->>Client: 初始化客户端
    Client->>Server: 使用功能初始化会话
    Server-->>Client: 返回支持的功能

    rect rgba(255,255,0,0.1)
        note over Client,Server: 具有协商功能的活动会话
    end

    loop 用户或模型发起的动作
        Client->>Server: 请求（工具/资源）
        Server-->>Client: 响应
        Client->>Client: 更新UI或响应模型
    end

    loop 转发到AI
        Client->>Server: 请求（采样）
        Server-->>Client: AI响应
        Client->>Client: 响应
    end

    loop 通知
        Server-->>Client: 资源更新
        Server-->>Client: 状态变化
    end

    Client->>Host: 终止
    Client->>Server: 结束会话

技术优势

标准化的上下文集成
- MCP 提供了一种标准化的方式，使 LLM（大语言模型）能够与外部数据源和工具进行高效集成。通过定义权威性的要求和基于 TypeScript 的方案，MCP 简化了上下文信息的获取和处理。
基于 JSON-RPC 2.0 的通信协议
- 使用 JSON-RPC 2.0 作为基础通信协议，支持有状态连接和功能协商。这种设计使得 MCP 能够在客户端和服务器之间实现高效的双向消息传递，同时保持协议的灵活性和扩展性。
模块化架构
- MCP 的架构分为主机、客户端和服务端三个主要组件：
- 主机：负责协调多个客户端实例，管理权限和生命周期，并实施安全策略。
- 服务端：专注于提供特定的上下文和功能，如资源、工具和提示。
- 客户端：为每个服务器建立独立的会话，处理协议协商和能力交换。 - 这种模块化设计提高了系统的可维护性和可扩展性。
功能协商机制
- MCP 引入了基于功能的协商系统，在初始化期间明确声明客户端和服务器支持的功能。这种机制确保双方清楚了解支持的能力，同时允许通过协议扩展来引入新功能。
实时数据流传输
- 支持 HTTP SSE（Server-Sent Events）用于实时数据流传输，使 MCP 能够高效处理动态更新的上下文信息。
安全性与信任保障
- MCP 在设计中考虑了用户同意、数据隐私、工具安全和 LLM 采样控制等安全性问题。实现者需要构建用户同意流程，记录安全性影响，并遵循最佳实践以保护数据隐私。
跨领域适用性
- MCP 不仅适用于优化客户端体验（如提升聊天机器人对话的自然度），还在服务端的大数据分析、自然语言处理、计算机视觉和强化学习等领域展现出广泛应用潜力。
灵活的传输层支持
- MCP 支持多种传输方式，包括标准输入输出（Stdio）、SSE 和 WebSocket，满足不同场景下的通信需求。
强大的工具支持
- 提供附加工具支持，包括配置管理、进度跟踪、任务取消、错误报告和日志记录等功能，增强了开发者的使用体验。

这些技术优势使得 MCP 成为一种强大且灵活的协议，能够在 AI 应用中实现高效的上下文和工具集成，推动人机交互创新和模型理解力的提升。

MCP的应用场景

在各个领域中，MCP 的应用场景包括：提高 AI 应用的效率和准确性, 优化 AI 应用的体验和用户体验。

应用案例：
- Zed 编辑器通过 MCP 协议与 PostgreSQL 数据库集成，提供实时的上下文信息。
- 当用户输入 SQL 查询时，MCP 可以检测光标位置并提供相关建议，例如表名或列名的自动完成。
应用效果：
- 提高了 SQL 编写的效率和准确性。
- 减少了因错误表名或列名导致的查询失败。
应用前景：
- 随着 MCP 的普及，更多编辑器和 IDE 将支持类似的数据库集成功能。
- 未来可能扩展到其他类型的数据库（如 MongoDB、Redis 等）。

MCP的未来趋势

MCP的技术发展趋势

技术创新

一键接入功能：MCP引入了独特的”一键接入”技术，允许开发者只需少量代码即可快速集成MCP到现有系统中。这项创新大大降低了使用门槛，加速了MCP的普及和应用。
全面的消息支持：MCP最初仅支持文本和图片消息，现已扩展至音频消息，并计划在未来支持视频消息。这种全媒介支持使得MCP能够处理更复杂、更多样化的数据交互需求。
实时性增强：通过优化算法和协议设计，MCP实现了更低的延迟和更高的吞吐量，确保了数据传输的及时性和可靠性。

技术融合

HTTP集成：MCP巧妙地利用HTTP协议的普遍性和成熟性，同时在其基础上进行了必要的扩展和优化，以适应更复杂的场景需求。
OAuth认证：通过集成OAuth 2.0标准，MCP提供了强大的身份验证和授权机制，确保了数据传输的安全性。
无状态服务实现：MCP采用了无状态的服务架构，这不仅提高了系统的可扩展性，还增强了系统的容错能力。

技术普及

MCP因其灵活性、易用性和强大的功能，得到了广泛的认可和支持。目前，包括OpenAI、 Anthropic 在内的多家科技巨头都在其产品和服务中集成了MCP。

analysis of MCP