1. 背景

随着大语言模型（LLM, Large Language Model）的应用越来越广泛，一个核心问题逐渐凸显：

• 模型在对话或推理时，往往只能依赖有限上下文窗口。
• 外部工具、知识库、应用接口如何统一接入模型，缺乏标准协议。

为了解决这一问题，OpenAI 等社区提出了 MCP（Model Context Protocol），旨在建立一种通用的标准，让模型能够与外部数据源、工具和应用生态进行高效、安全、灵活的交互。

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2. 什么是 MCP

MCP（Model Context Protocol）是一种 开放标准协议，用于定义模型与外部世界交互的方式。
它的目标是：

• 为 LLM 提供 统一的上下文接口。
• 支持模型调用外部数据、API、工具。
• 提高可扩展性和安全性，避免厂商锁定。

一句话理解：
👉 MCP 是大语言模型与外部系统之间的“标准通信协议”。

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3. 核心功能

MCP 协议定义了模型与外部资源交互的基本方式，主要包括：

1. 资源管理

   • 统一描述外部数据源（数据库、文件系统、知识库、API 等）。
   • 模型可以通过 MCP 请求这些资源的上下文。

2. 工具调用（Tool Invocation）

   • 定义标准化的“工具调用”接口。
   • 不论是数据库查询、网络请求还是本地运算，模型都能通过相同方式访问。

3. 上下文注入（Context Injection）

   • 自动将外部上下文注入模型对话。
   • 避免模型“遗忘”重要信息。

4. 安全与可控性

   • 限制模型的调用权限。
   • 通过协议层做访问控制，防止越权。

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4. MCP 的架构

MCP 通常由三部分组成：

1. 模型（Model）

   • 负责语言理解与生成。
   • 通过 MCP 请求外部资源。

2. 客户端（Client）

   • 作为桥梁，管理上下文。
   • 调度请求，保证安全。

3. 服务端（Server, MCP Provider）

   • 提供资源和工具。
   • 可以是数据库、API、知识库或企业应用。

架构可以理解为：模型 ⇄ 客户端（MCP 协议）⇄ 外部系统

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5. 应用场景

MCP 在实际应用中有非常广的潜力，例如：

• 智能问答系统
  模型通过 MCP 从知识库获取信息，回答更准确。

• 企业应用集成
  LLM 可以调用 ERP、CRM、数据库等系统。

• 多模态扩展
  模型可以通过 MCP 接入图像识别、语音识别服务。

• 个性化助手
  通过 MCP 访问用户日历、邮件、文档，提高智能性。

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6. 总结

• MCP（Model Context Protocol）是为了解决 LLM 上下文受限与外部系统接入难题 而提出的开放协议。
• 它的核心作用是：标准化模型与外部数据/工具交互的方式。
• MCP 有望成为 AI 应用的基础标准，推动大模型与企业系统、知识库、工具的深度融合。