MCP 与 Agent 的区别是什么？一文弄懂 MCP 的方方面面！

MCP 是什么意思？

要说 2025 年 AI 领域炙手可热的概念，非 MCP 莫属！MCP 虽然不像大语言模型代际升级那般惊艳，但它给 AI 领域带来的影响却是长期且深远的。

MCP，是 Model Context Protocol 的英文缩写，即模型上下文协议，它与我们更为熟悉的“HTTP”，同属协议的范畴，区别在于，HTTP 定义了 Web 客户端与 Web 服务器之间的通信方式，而 MCP 是 AI 应用程序的一个标准化层，可与外部服务（如工具、数据库和预定义模板）进行有效通信，某种程度上定义了 LLM 大语言模型与外部服务的交互规范。

MCP架构

01 MCP 的架构和工作原理

MCP 的架构设计非常精巧，主要由三个核心角色构成：MCP Host（MCP 主机）、MCP Client（MCP 客户端）和 MCP Server（MCP 服务器）。

MCP Host（MCP 主机）：通常是指我们正在使用的 AI 应用程序，比如 AI 代码编辑器 Cursor、桌面 AI 助手 Claude Desktop 等。它是整个交互的发起方和最终用户界面。

MCP Client（MCP 客户端）：位于 MCP 主机内，帮助 LLM 与 MCP 服务器进行通信。它将 LLM 的请求转换为 MCP 可处理的格式，并将 MCP 的回复转换为 LLM 可理解的格式。

MCP Server（MCP 服务器）：为 LLM 提供上下文、数据和功能的外部服务。它通过连接数据库和 Web 服务等外部系统来帮助 LLM，将这些系统的响应转换为 LLM 可理解的格式，从而协助开发者提供多样化的功能。

MCP 的核心功能是允许大语言模型请求外部工具协助回答查询或完成任务。举一个例子，如果你向 AI 助理发出以下指令：“在我们的数据库中查找最新的销售报告，并将其通过电子邮件发送给我的同事。”

对于这个需求，MCP 在这过程中起到的作用如下——

请求与工具发现：LLM 明白其本身无法访问数据库或发送电子邮件。它使用 MCP 客户端搜索可用工具，并在 MCP 服务器上找到了两个相关工具：database_query 工具和 email_sender 工具。

工具调用：LLM 生成结构化请求来使用这些工具。首先，它会调用 database_query 工具，并指定报告的名称。然后，MCP 客户端会将此请求发送到相应的 MCP 服务器。

外部操作与数据返回：MCP 服务器接收请求，将其转换为面向公司数据库的安全 SQL 查询，并检索销售报告。然后，它会将这些数据格式化后发送回 LLM。

第二个操作与响应生成：现在已获得报告数据，LLM 调用 email_sender 工具，提供经理的邮箱地址和报告内容。邮件发送后，MCP 服务器会确认操作已完成。

最终确认：LLM 向你提供最终回应：“我已找到最新的销售报告，并通过邮件发送给你的同事。”

02 常用的 MCP 工具有哪些？

在众多 MCP 工具中，有两款来自设计领域的 MCP 工具尤为引人注目，它们就是 Pixso MCP 和墨刀 MCP。这两个 MCP 工具的出现，标志着 AI 的能力已经深入到专业的设计工作流中，正在彻底改变设计师与开发者过往的协作方式。

① Pixso MCP：设计到代码一键即达

Pixso 作为一站式的在线协同设计工具，提供覆盖白板、原型、设计三大功能模块的产品设计解决方案，致力于把产品设计得更美好。Pixso MCP 的推出，是其在 AI 领域迈出的重要一步。Pixso MCP 的定位非常清晰，成为连接设计稿与前端代码的自动化桥梁。

通过 Pixso MCP 这个强大的 MCP 工具，开发者可以在各自熟悉的 AI 编程环境中（如 Cursor、Windsurf 以及 VS Code 等），直接用自然语言向 AI 下达指令，让 AI 读取 Pixso 设计稿的详细信息，并快速生成符合设计规范的前端代码。

Pixso MCP 的核心功能：

-设计稿生成代码：为选中的容器（设计稿）生成代码，实现设计到代码的转变

-提取结构化数据：将容器对应的前端代码、图片数据直接发送至客户端

-设计规范与样式同步：可同步设计文件中的本地及云端样式库，帮助开发侧保持样式一致性

-变量系统调用：读取并管理文件中的变量集与变量详情（如颜色、间距、字号等），支持设计样式统一与主题切换

-交互逻辑解析：支持自动识别交互事件（如跳转、切换状态），为智能原型或开发自动化提供支撑

Pixso MCP 的 10 个内置工具深度解析

为了满足不同场景下的设计数据获取需求，Pixso MCP 内已集成 10 个工具，为设计稿转代码提供全方位支持——

getFileInfo 文件信息获取：这个工具可以帮你快速获取 Pixso 设计文件的基本信息，包括文件名称、创建时间、修改时间、作者信息等元数据。当你需要批量处理多个设计文件，或者建立设计资源管理系统时，这个工具就显得格外有用。

getPages 页面列表获取：一个完整的设计项目通常包含多个页面，比如首页、详情页、个人中心等。通过这个工具，你可以一次性获取文件中所有页面的列表及其基本信息，方便 AI 理解整个项目的结构。

getNodeChildren 子节点获取：设计稿是一个层级结构，每个容器下面可能包含多个子元素。这个工具让 AI 能够递归地遍历设计稿的层级结构，获取某个节点下所有子节点的信息，这对于理解复杂布局至关重要。

getComponents 组件列表获取：现代 UI 设计强调组件化思维，一个按钮、一个卡片都可能被定义为可复用的组件。这个工具能够列出设计文件中所有定义的组件及其详细信息，帮助开发者快速建立组件库。

getCodeSnippets 代码片段生成：这是 Pixso MCP 最实用的工具之一。你可以指定设计稿中的某个节点，这个工具会自动生成对应的代码片段（支持 HTML、CSS、Vue 等多种格式），开发者可以直接复制使用，极大地加速了从设计到开发的转化过程。

getExportSettings 导出设置获取：设计师在 Pixso 中通常会为不同的图层设置导出规则，比如某个图标需要导出为 PNG 格式的 1x、2x、3x 三种尺寸。这个工具可以读取这些导出配置，让自动化脚本能够按照设计师的意图批量导出资源。

getNodeDSL 结构化数据访问：DSL（领域特定语言）是一种描述设计稿结构的标准化数据格式。这个工具返回设计稿中节点的 DSL 数据，包含了节点的所有属性、样式、约束等信息，是实现高级自动化功能的基础。

getVariants 组件变体获取：在 Pixso 中，一个按钮组件可能有多个变体，比如默认状态、悬停状态、禁用状态等。这个工具能够获取组件的所有变体信息，让 AI 在生成代码时能够正确处理不同的交互状态。

getVariableSets 变量集获取：设计系统通常会定义一套设计变量（本地变量），如主题色、字体大小、间距等。这个工具可以列出当前设计文件中所有的变量集及其 ID，为后续的变量读取提供索引。

getVariables 变量详情获取：在获取了变量集 ID 之后，你可以使用这个工具进一步获取该变量集下所有变量的详细信息，包括变量名、变量值、变量类型等。这让 AI 能够理解设计系统的规范，并在生成代码时自动应用这些变量，确保代码与设计的一致性。

这 10 个工具共同构成了 Pixso MCP 的强大能力矩阵，覆盖了从宏观的文件结构到微观的样式细节，从静态的设计数据到动态的交互逻辑，几乎涵盖了设计转代码过程中的所有需求。

② 墨刀 MCP：AI 赋能原型设计

与 Pixso 侧重于 UI 设计不同，墨刀是一款更专注于产品原型和交互设计的工具。因此，墨刀 MCP 的核心能力也围绕着“原型设计”这一场景展开。墨刀 MCP 致力于让 AI 成为产品经理和开发者的智能原型助手，实现从一个模糊的想法快速到一个可交互的高保真原型。

墨刀 MCP 这个 MCP 工具同样功能强大，它提供了 3 大核心能力：

生成设计说明：在很多项目中，清晰的需求文档是成功的一半。你可以直接向墨刀 MCP 描述你的产品想法，它能自动为你生成一份包含界面结构、功能流程和交互逻辑的详细设计说明文档。

生成原型 HTML：这是墨刀 MCP 最具颠覆性的功能。基于你的文字描述，AI 可以直接生成一个完整、可交互的高保真原型 HTML 文件。这意味着你甚至不需要打开设计工具，就能获得一个可以用来演示和测试的原型。

HTML 导入墨刀项目：AI 生成的 HTML 原型并不是终点。通过墨刀 MCP，你可以将这个 HTML 文件一键导入到墨刀的工作台中，它会自动转换成可编辑的墨刀工程文件。产品经理和设计师可以在此基础上进行二次创作和精细化调整，实现了 AI 与人类设计师的无缝协作。

墨刀 MCP 的接入方式同样便捷，通过简单的命令行即可在 Claude Desktop 等工具中完成配置。对于需要快速验证产品想法、制作高保真原型的团队来说，墨刀 MCP 这款 MCP 工具提供了一种前所未有的高效工作模式。

03 MCP 与 Agent 两者有什么区别？

MCP 和智能体都是 AI 领域炙手可热的热词，很多人容易将 MCP 和智能体混为一谈，但实际上它们是两个不同层面的概念。

AI 智能体是一个能够感知环境、进行决策并执行动作的自主实体。你可以把它想象成一个拥有“大脑”（大语言模型）和“手脚”（各种工具）的机器人。它的目标是完成你设定的某个任务，比如“帮我预订一张明天去上海的机票”。

MCP（模型上下文协议）则更像是一套“通用语言”或“标准接口”。它并不直接执行任务，而是为 AI 智能体提供了一个标准化的框架，让 AI 的“大脑”能够顺畅地与外部的“手脚”（也就是各种工具、数据和系统）进行沟通和协作。如果说 AI 智能体是“工人”，那么 MCP 就是那个统一了所有工具接口和操作规范的“工具箱说明书”。

简单来说，MCP 是实现 AI 智能体能力的关键基础设施。它解决了 AI 在与外部世界交互时遇到的“语言不通”、“接口不一”的难题，让 AI 智能体可以“即插即用”地调用成千上万的外部工具，从而极大地扩展了 AI 的应用边界。没有 MCP，每个 AI 智能体可能都需要为每一个工具单独开发适配器，这无疑是巨大且重复的工程。而有了 MCP，整个 AI 工具生态得以建立和繁荣。

04 哪些 AI 工具支持 MCP 协议？

MCP 作为一个开放协议，已经获得了全球范围内众多 AI 工具和平台的支持。这些工具覆盖了从代码编辑器到桌面助手，从开发框架到智能体平台的各个领域。

① AI 编程工具

Cursor 作为一款 AI 驱动的代码编辑器，在其 Composer 功能中全面支持 MCP 工具。开发者可以在编写代码的同时，让 AI 调用各种 MCP 服务器来获取数据、执行操作。Cursor 同时支持 STDIO 和 SSE 两种传输协议，灵活性很高。

Cline 是 VS Code 中的一款自主编码助手，它对 MCP 的支持非常全面，包括工具和资源两大类功能。开发者可以通过配置文件轻松添加各种 MCP 服务器，让 Cline 获得更强大的能力。

Windsurf Editor 是一款支持协作开发的编辑器，通过其 AI Flow 功能支持 MCP 工具。它特别适合团队协作场景，多人可以共同使用同一套 MCP 工具链。

Zed 编辑器也加入了 MCP 的支持行列，其提示以斜杠命令的形式出现，使用起来非常直观。

② 桌面 AI 助手

Claude Desktop 作为 Anthropic 的官方桌面应用，提供了最全面的 MCP 支持。用户可以通过简单的配置，让 Claude 连接到本地的各种工具和数据源，实现与本地系统的深度集成。

5ire 是一款开源的跨平台桌面 AI 助手，支持 Windows、macOS 和 Linux。它通过 MCP 协议连接各种工具与数据源，并提供了本地知识库、使用分析等特性。

DeepChat 是连接 AI 与个人世界的智能助手，支持多模型云服务和本地模型部署。它具备多通道聊天并发支持、完整的 Markdown 渲染、本地文件处理等特性，并全面支持 MCP。

ChatWise 是一款注重隐私保护的 AI 助手，支持任意 LLM 模型。它具备多模态聊天、网页搜索、MCP 工具集成等功能，数据完全本地存储。

eechat 是一款简单易用的本地部署 LLM 工具，可以一键集成、管理、运行多种 MCP 工具。它提供可视化配置，内置 Node 和 Python 运行环境，兼容 Claude 和 Cursor 配置，非常适合小白用户。

③ 大模型和开发框架

OpenAI 在其最新的 Agents SDK 和 ChatGPT 桌面应用中已经加入了对 MCP 的支持。开发者可以轻松为其智能体集成 MCP 工具，极大地扩展了 GPT 的能力边界。

Microsoft Copilot Studio 是微软的智能体构建平台，它也明确宣布集成了 MCP。企业可以通过 Copilot Studio 构建连接各种内部系统的智能应用。

Sourcegraph Cody 通过 OpenCTX 支持 MCP 资源，让开发者在代码搜索和理解过程中能够访问更广泛的上下文信息。

④ 智能体平台和框架

BeeAI Framework 是一个用于构建、部署智能体工作流的开源框架，全面支持 MCP 协议。

Goose 是一个开源 AI 智能体，专门用于自动化编码任务，它通过 MCP 连接各种开发工具。

LibreChat 是一个开源、可定制的 AI 聊天 UI，支持多种大模型，并全面支持 MCP 工具集成。

mcp-agent 是一个专门用于使用 MCP 构建智能体的框架，它简化了智能体的开发流程。

fast-agent 是一个 Python 智能体框架，完整支持多模态 MCP，适合构建复杂的 AI 应用。

Genkit 是一个跨语言 SDK，用于构建生成式 AI 功能，它也支持 MCP 协议。

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