大模型——MCP 深度解析

MCP 深度解析

套用一句关于幺半群的名言:"MCP 是一种开放协议,用于标准化应用程序向 LLM 提供上下文的方式,问题何在?"但即使花数小时阅读 MCP 的定义并实操示例,仍难以清晰把握其具体运作流程:LLM 负责什么?MCP 服务器做什么?MCP 客户端的角色是什么?数据流如何流动?决策点位于何处?本文将深入解析 MCP 的本质、工作原理,并通过完整的分步示例展示各组件如何协同工作,以及每一步的具体操作。

具体而言,我们部署了一个故意包含漏洞的 Cloudflare Worker。该错误在 Sentry 中触发警报后,Visual Studio Code(VS Code)内运行的 AI 助手(Cline)通过托管的 Sentry MCP 服务器提取堆栈跟踪信息,通过本地 GitHub MCP 服务器创建对应的 GitHub 问题,修补代码,提交修复并重新部署 —— 所有操作均在人工审批下完成。MCP 将集成工作从 M×N 定制桥接模式简化为 M+N 适配器模式,但也带来了延迟、安全审查和学习曲线等成本。

为何需要 MCP

当 AI 助手需要协调现实系统(如用于监控的 Sentry、代码管理的 GitHub、工单系统 Jira、数据库 Postgres 等ÿ

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