MCP（模型通信协议）由 Anthropic 团队构思，其灵感来源于语言服务器协议 (Language Server Protocol, LSP)，旨在标准化人工智能 (AI) 应用程序与外部扩展之间的通信。它的基本设计强调模型驱动的工具调用、完全的用户控制，并支持三种类型的交互：工具、资源和提示。该协议利用 JSON-RPC 进行双向通信，与 OpenAPI 互补，并有望在未来专注于有状态的交互和安全授权。开发人员可以使用 AI 辅助来加速服务器构建，生态发展促进跨公司协作和多样化的应用场景。
起源与灵感：解决 AI 应用集成挑战
MCP 协议的出现是为了解决 AI 应用程序及其扩展中遇到的复杂的 MxN 集成挑战。受到语言服务器协议 (LSP) 的启发，该协议彻底改变了代码编辑器集成，Anthropic 试图创建一个标准化协议，以促进 AI 模型与外部工具或服务之间的无缝通信和互操作性。
LSP 协议是一个基础元素，可以实现代码编辑器和语言服务器之间的顺畅通信。此功能提供诸如自动完成、错误检测和导航之类的基本功能。Anthropic 团队将这种经过验证的策略应用于 AI 领域，认识到标准化通信协议具有简化 AI 模型与各种外部工具和服务集成的潜力。
目标是简化先前复杂且通常是临时的 AI 应用程序与外部资源集成过程。在没有标准化协议的情况下，开发人员面临着为他们希望合并的每个工具或服务创建自定义集成的艰巨任务。这种方法不仅耗时，而且容易出现错误和兼容性问题。MCP 协议旨在通过为 AI 应用程序和外部扩展提供一个通用框架来通信和交换数据来缓解这些挑战。
通过建立标准化协议，MCP 旨在降低与将 AI 应用程序与外部资源集成相关的复杂性和开销，从而使开发人员能够专注于构建创新且具有影响力的 AI 解决方案。
核心设计原则：赋能用户和模型
MCP 协议的核心设计围绕三个关键原则：模型驱动的工具调用、资源和用户操作绑定以及坚定的用户控制。
模型驱动的工具调用： 此原则规定，工具应仅由 AI 模型调用，而不是直接由用户调用（提示目的除外）。这确保了模型保留对执行流程的控制，并且可以协调各种工具的使用以实现其目标。通过将工具调用责任委托给模型，MCP 协议可以实现更复杂和自动化的工作流程。
资源和用户操作绑定： 此原则强调将资源与特定用户操作相关联的重要性。这确保了用户可以清楚地了解和控制 AI 模型正在访问和操作的资源。通过将资源绑定到用户操作，MCP 协议可以提高 AI 交互的透明度和责任性。
坚定的用户控制： 此原则强调了授予用户对 MCP 操作完全控制的重要性。用户应该能够监视、管理甚至覆盖 AI 模型所采取的操作。这确保了 AI 系统始终与用户的偏好和意图保持一致。
这些核心设计原则共同构成了一个更加以用户为中心和透明的 AI 生态系统。通过赋予用户控制权并确保 AI 模型以负责任和负责的方式运行，MCP 协议可以增强对 AI 技术的信任和信心。
与 OpenAPI 的互补关系：为任务选择合适的工具
OpenAPI 和 MCP 不是相互竞争的技术，而是服务于不同目的的互补工具。关键在于为手头的特定任务选择最合适的工具。
用于复杂交互的 MCP： MCP 在涉及 AI 应用程序之间丰富交互的场景中表现出色。它具有处理复杂工作流程和协调多个工具使用的能力，使其非常适合诸如自动决策、个性化推荐和智能流程自动化之类的任务。
用于 API 规范解析的 OpenAPI： 当目标是使模型能够轻松读取和解释 API 规范时，OpenAPI 表现出色。它的标准化格式和全面的文档使其成为诸如数据检索、服务集成和应用程序开发之类的任务的理想选择。
通过了解每种协议的优势，开发人员可以就为给定任务使用哪种工具做出明智的决定。在某些情况下，混合方法可能是最有效的，可以利用 MCP 和 OpenAPI 的优势来实现最佳结果。
通过 AI 辅助快速构建：简化服务器开发
AI 辅助编码是加速 MCP 服务器构建的宝贵资产。通过利用大型语言模型 (LLM) 的强大功能，开发人员可以大大减少构建和部署符合 MCP 标准的服务器所需的时间和精力。
代码片段生成： 在初始开发阶段，开发人员可以将 MCP SDK 中的代码片段馈送到 LLM 的上下文窗口中。然后，LLM 可以分析这些代码片段并生成用于构建服务器的代码。这种方法使开发人员可以快速建立基本的服务器框架并在后续阶段对其进行迭代。
详细信息优化： 虽然 LLM 可以为服务器开发提供坚实的基础，但必须完善和优化生成的代码。开发人员应仔细检查代码，以确保其满足应用程序的特定要求并遵守性能和安全性的最佳实践。
通过将 AI 辅助编码的速度和效率与人类开发人员的专业知识相结合，组织可以加速基于 MCP 的 AI 解决方案的开发和部署。
未来方向：拥抱有状态并平衡复杂性
AI 应用程序、生态系统和代理的未来正日益趋向于有状态。这种范式转变既带来了机遇，也带来了挑战，并且是 Anthropic MCP 核心团队内部持续辩论的主题。
有状态优势： 有状态使 AI 系统能够跨多个交互维护和利用上下文信息。这样可以实现更加个性化、自适应和高效的交互。例如，有状态的 AI 助手可以记住过去的对话和偏好，从而提供更相关和有用的响应。
复杂性权衡： 虽然有状态提供了许多好处，但它也带来了更高的复杂性。管理和维护状态可能具有挑战性，尤其是在分布式和动态环境中。在有状态的好处和相关的复杂性之间取得平衡至关重要。
Anthropic 团队致力于探索和解决与有状态相关的挑战，确保 MCP 协议可以有效地支持有状态的 AI 应用程序，同时保持其易用性和可伸缩性。
生态系统开发：促进协作和开放标准
MCP 协议有望成为社区驱动的开放标准，其中包含多家公司的贡献和各种各样的应用程序。这种协作方法将确保该协议与 AI 社区不断变化的需求保持相关性和适应性。
多家公司贡献： 多家公司参与 MCP 协议的开发可以促进创新，并确保该协议反映了各种观点和用例。
多语言 SDK 支持： 提供多种编程语言的 SDK 使开发人员可以更轻松地采用 MCP 协议并将其集成到现有项目中。
社区驱动的开发： MCP 协议对社区驱动的开发的承诺确保了它始终能够响应 AI 社区的需求，并且以使所有利益相关者受益的方式发展。
通过促进协作、推广开放标准和拥抱社区驱动的开发，MCP 协议正在为更加开放、可互操作和创新的 AI 生态系统铺平道路。