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就在這種情況下，Anthropic 在 2024 年底推出了一個叫做模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP）的新東西。這個協議的野心不小，它想做的事情就像編程語言里的 LSP（Language Server Protocol）一樣，為 AI 和工具之間的互動設定一個標準，讓 AI Agent 能動態地發現、選擇和組織工具，甚至還支持人在操作過程中插手。

自從 MCP 推出以來，它的發展速度非?？?，社區里已經出現了好幾千個 MCP 服務器，能連接到 GitHub、Slack 甚至 Blender 這樣的 3D 設計工具。像 Cursor、Claude Desktop 這樣的應用也開始支持 MCP 了，只要裝上新的服務器，就能擴展它們的能力。

—1—MCP 架構設計剖析

1、MCP 架構設計剖析

MCP 架構設計分為核心組件、傳輸層和通信、MCP 服務器生命周期等構成，下面詳細剖析之。

1.1 核心組件

MCP 架構由三個核心組件組成：MCP 主機（MCP Host）、MCP 客戶端（MCP Client）和 MCP 服務器（MCP Server）。這些組件協同工作，以促進 AI 應用、外部工具和數據源之間的無縫通信，確保操作的安全性和正確管理。

如圖 2 所示，在典型工作流程中，用戶向 MCP 客戶端發送提示詞，客戶端分析意圖，通過 MCP 服務器選擇適當的工具，并調用外部 API 來檢索和處理所需的信息，然后通知用戶結果。

1.1.1 MCP 主機

MCP 主機是一個 AI 應用，它在運行 MCP 客戶端的同時，為執行基于 AI 的任務提供環境。它集成交互工具和數據，以實現與外部服務的順暢通信。

比如：

Claude Desktop 用于 AI 輔助內容創建。
Cursor 是一個 AI 驅動的 IDE，用于代碼補全和軟件開發，以及執行復雜任務的 AI Agent。

MCP 主機承載 MCP 客戶端，并確保與外部 MCP 服務器通信。

1.1.2 MCP 客戶端

MCP 客戶端在主機環境中充當中介，管理 MCP 主機與一個或多個 MCP 服務器之間的通信。

它向 MCP 服務器發起請求，查詢可用功能，并獲取描述服務器能力的響應。
這確保了主機與外部工具之間的無縫互動。

此外，MCP 客戶端還：

處理來自 MCP 服務器的通知，提供有關任務進度和系統狀態的實時更新。
執行采樣，收集有關工具使用和性能的數據，使優化和明智的決策成為可能。

MCP 客戶端通過傳輸層與 MCP 服務器通信，促進主機與外部資源之間的安全、可靠的數據交換和順暢互動。

1.1.3 MCP 服務器

MCP 服務器使 MCP 主機和客戶端能夠訪問外部系統并執行操作，提供三種核心能力：工具、資源和提示詞。

工具：啟用外部操作。
- 工具允許 MCP 服務器調用外部服務和 API，代表 AI 大模型執行操作。
- 當客戶端請求操作時，MCP 服務器識別適當的工具，與服務互動，并返回結果。
- 比如：如果 AI 大模型需要實時天氣數據或情感分析，MCP 服務器連接到相關 API，檢索數據，并將其傳遞給主機。
資源：向 AI 大模型公開數據。
- 資源提供 MCP 服務器可以向 AI 大模型公開的結構化和非結構化數據集的訪問。
- 這些數據集可能來自本地存儲、數據庫或云平臺。
提示詞：用于工作流程優化的可重用模板。
- 提示詞是 MCP 服務器生成和維護的預定義模板和工作流程，以優化 AI 響應并簡化重復任務。