1 简介

本文从MCP 设计思想和实现原理的进行分析。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出的开源协议标准。

它旨在解决大型语言模型（LLM）与外部工具、数据源（如文件系统、数据库、API 等）之间的集成难题。它不是一种具体的工具，而是 AI 生态中的“通用接口”，类似于“AI 应用的 USB-C 接口”。

它允许 LLM 安全、可控地访问和操作外部资源，从而从“被动思考者”转向“主动执行者”。以下是对 MCP 设计思想和实现原理的深入剖析。

2 设计思想：

• 统一性、安全性和扩展性

MCP 的核心设计思想源于 AI 代理（Agent）开发的痛点：

传统 Function Calling（如 OpenAI 的工具调用）依赖应用层预定义工具，导致扩展性差、代码碎片化，且难以跨模型兼容。

MCP 则采用模型主导的调用方式（model-driven invocation），让 LLM 基于上下文自主推理决定调用哪个工具、参数和时机，这体现了 Agent 思维的核心——自主性和适应性。

• 统一性（Standardization）：

MCP 提供标准化协议，避免为每个数据源编写自定义适配器。无论连接文件系统还是第三方 API，都通过统一的客户端-服务器架构实现“即插即用”。

这类似于 HTTP 协议在 Web 中的作用：开发者无需重复造轮子，只需构建 MCP 服务器即可扩展 LLM 能力。

• 安全性（Security）：

MCP 强调“最小权限原则”和加密传输（基于 WebSocket）。服务器端控制访问范围（如只读文件、认证令牌），防止敏感数据（如 API 密钥）泄露。

协议支持 Scopes（作用域）机制，允许细粒度授权，例如只允许 AI 读取特定目录而非整个系统。

• 扩展性（Scalability）：

MCP 支持三种核心功能——Tools（工具执行，如运行脚本）、Resources（资源查询，如文件内容）和 Prompts（提示模板），可动态扩展。

设计时考虑了异步通信和状态管理，适用于实时交互场景。Anthropic 的黑客松实验（如控制 3D 打印机或实现“记忆功能”）验证了其潜力，推动社区构建 3000+ 开源 MCP 服务器。

这些思想使 MCP 成为 AI 生态的“事实标准”，类似于当年 OpenAI API 的影响力：一旦形成网络效应，后续迭代可快速修复缺陷。

4. 实现原理：

• 客户端-服务器架构与协议流程

MCP 的实现基于WebSocket 通信的客户端-服务器模型，协议消息采用 JSON 格式，确保跨平台兼容。

核心组件包括 MCP Client（集成在 LLM 应用中，如 Claude Desktop 或 Cursor IDE）、MCP Server（暴露外部资源的桥接器）和 MCP Host（LLM 模型本身）。

• 架构概述：

MCP Client：作为中介，负责与 LLM 和 Server 通信。支持多服务器连接（MultiServerMCPClient），每个会话无状态（stateless），工具调用后自动清理资源。

MCP Server：轻量级服务端，实现 Tools/Resources/Prompts 接口。例如，一个文件系统 MCP Server 可暴露 read_file(path) 工具，LLM 调用时 Server 执行实际操作并返回结果。

MCP Host：LLM（如 Claude）通过 Client 发送请求，接收响应后融入上下文。

• 协议流程（生命周期）：

初始化：Client 连接 Server，建立 WebSocket 会话，协商认证（OAuth 或 API Key）。
发现（Discovery）：LLM 查询可用 Tools/Resources（如列出文件列表）。
调用（Invocation）：LLM 自主生成 JSON 请求，

例如：

  text{
    "type": "tool_call",
    "tool": "read_file",
    "params": {"path": "/game/assets/player.json"}
  }

Server 执行并返回结果（如文件内容）。

响应与迭代：LLM 基于结果继续推理，支持异步回调。整个过程透明：LLM 无需知晓底层实现细节。
清理：会话结束，释放资源。

4 小结

异步与并行：支持多工具并发调用，适用于复杂任务。

错误处理：标准化异常格式（如 {“error”: “Permission Denied”}），便于调试。

SDK 支持：Anthropic 提供 Python/JS SDK（如 mcp 库），社区有 LangChain 适配器，便于集成。

与传统工具的区别：Function Calling 是“应用驱动”（预定义工具），MCP 是“模型驱动”（LLM 决策），更灵活，但需 LLM 支持（如 Claude 4 的 interleaved thinking）。