一、MCP 解决了什么痛点？
在 MCP 出现之前，AI 应用调用外部工具（如数据库、API）存在三大问题：
碎片化：每个模型需单独适配工具（如 OpenAI Function Calling vs Claude Tool Use）
高耦合：工具逻辑与模型代码深度绑定，难以复用
上下文丢失：多轮调用时状态管理复杂
MCP 的核心目标：
定义一套与模型无关的标准化协议，让任意 AI 模型通过统一接口调用任意工具。
二、协议架构：Client/Server 解耦设计
核心角色定义
三、协议通信流程拆解
步骤 1：Client 发起请求
Client 发送 结构化 JSON 到 MCP Server，包含：
context：历史对话/当前状态（协议核心！）
tool_name：目标工具标识符
parameters：工具调用参数
{ "context": { "user_id": "u123", "session_id": "s456", "history": [{"role": "user", "content": "查询北京天气"}] }, "tool_name": "get_weather", "parameters": {"city": "北京", "unit": "celsius"}}
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步骤 2：Server 调用工具
Server 根据 tool_name 路由到注册的工具函数，注入上下文并执行：
# MCP 工具注册示例（Python）@mcp_tool(name="get_weather")defweather_api(city: str, unit: str, context: dict) -> dict: # 可访问 context["user_id"] 做权限校验 return fetch_weather(city, unit) # 调用真实 API
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步骤 3：流式返回结果
通过 Server-Sent Events 流式返回，支持大结果分块传输：
HTTP/1.1 200 OKContent-Type: text/event-stream
event: result_chunkdata: {"progress": 30, "text": "正在获取数据..."}
event: final_resultdata: {"temp": 25, "humidity": 60}
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四、关键技术特性解析
1. 上下文传递
核心价值：在多轮交互中保持状态连续性
// Server 可返回新上下文{"result": "...", "updated_context": {"selected_city": "北京"}}
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2. 工具动态发现
Client 启动时通过 /registry 接口拉取 Server 的工具清单：
// GET http://mcp-server/registry{ "tools": [ { "name": "get_weather", "description": "查询城市天气", "parameters": { "city": {"type": "string", "required": true}, "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]} } } ]}
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3. 安全控制
在工具执行前进行权限校验：
defweather_api(city: str, context: dict): user_token = context.get("user_token") ifnot validate_token(user_token, scope="weather:read"): raise MCPError(code=403, message="无权访问天气服务")
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五、对比传统方案：为什么选择 MCP？
六、实战：快速验证 MCP 流程
1. 启动 Mock 服务
pip install fast-mcpfast-mcp --tools demo_tools.py
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2. 发起请求（cURL 示例）
curl -X POST http://localhost:8000/execute \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "tool_name": "get_weather", "parameters": {"city": "上海"}, "context": {"user_id": "test"} }'
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3. 观察响应
{ "result": {"temp": 28, "condition": "sunny"}, "updated_context": {"last_city": "上海"}}
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七、协议演进方向（2025+）
多模态扩展：支持图像/音频作为工具输入输出
智能体协作：MCP Server 可嵌套调用其他 MCP Server
边缘计算：轻量化客户端运行在 IoT 设备
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