版权声明

• 本文原创作者：谷哥的小弟
• 作者博客地址：http://blog.csdn.net/lfdfhl

1. MCP概述

1.1 定义与目标

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准协议。它旨在解决AI大模型与外部工具、数据源及API之间的标准化交互问题，为AI智能体提供类似“万能插头”的统一接口，简化复杂集成流程，推动AI生态的互操作性和可扩展性。具体而言，其目标是打破AI系统与数据之间的孤岛状态，让模型能够更高效、更安全地获取上下文信息，从而生成更准确、更相关的回答。

1.2 发展背景

随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）逐渐成为AI研究与应用的核心。然而，早期的模型主要依赖静态训练数据，其能力受限于训练时的知识边界，无法直接获取实时数据或与外部系统交互。这种“孤岛式”特性在实际应用中暴露出一系列问题：模型无法理解用户的历史上下文、无法调用外部工具执行任务、也无法动态更新知识库。

随着AI应用场景的复杂化，例如多轮对话系统、代码生成工具和企业级数据分析，开发者开始尝试通过定制化的API或插件将模型与外部数据源连接。然而，这种方法带来了显著的集成挑战。每个数据源（如Google Drive、Slack或内部数据库）都需要独立的接口开发，导致重复劳动和维护成本激增。这种“点对点”集成的NxM问题（N个模型对接M个数据源）使得系统扩展性受限，开发效率低下，同时也增加了安全性和一致性管理的难度。

进入2020年代，AI的发展进入了一个新阶段，业界开始关注如何让模型从“被动回答”转向“主动执行”。这一转变催生了对标准化协议的需求，类似软件工程中的HTTP或语言服务器协议（LSP）。LSP的成功为开发工具提供了一个范例：通过统一的协议，编辑器与编程语言支持之间的集成从NxM问题简化为M+N问题，极大地提升了生态系统的协同效率。AI领域同样需要类似的解决方案，以打破数据孤岛、简化集成流程。

与此同时，开源社区和企业对AI生态的互操作性提出了更