模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）正迅速成为将外部资源集成到自主代理工作流程中的决定性方法。虽然存在特定于大型语言模型（LLM）的替代方法，但MCP正迅速成为标准，类似于REST在集成方面的地位。
本指南专为Python开发者量身定制，旨在提供对MCP的透彻理解，涵盖其基本原理和架构设计。我们将首先探讨MCP背后的动机及其总体结构，然后详细介绍服务器和客户端的动手实现。
解读模型上下文协议
MCP由Anthropic于2024年11月推出，是一个开放标准，精心设计用于优化AI模型与外部工具、数据仓库和各种资源之间的交互。
Anthropic设想MCP作为LLM的通用连接器，类似于USB-C在硬件连接中带来的标准化。这使得开发者可以通过统一的协议将任何工具或数据源无缝集成到他们的AI应用程序中。通过采用与语言无关的理念，并提供Python、TypeScript、Java、Kotlin和C#等语言的软件开发工具包（SDK），MCP消除了对定制的一次性集成的需求。
MCP通过两个主要组件运行：服务器，用于公开工具、资源和提示；以及客户端，用于促进AI模型与这些服务器之间的连接。通信通过HTTP上的JSON-RPC进行，可适应同步和异步工作流程。安全是重中之重，通过显式权限和本地优先设计确保隐私。MCP已获得主要AI平台的支持，并正在促进快速的生态系统增长，将其定位为构建稳健的、上下文感知的AI代理的基础技术。
诸如LangChain、OpenAI Agent SDK、Google Agent Developer Kit和Microsoft Copilot Studio等框架和平台原生支持MCP。
深入了解MCP服务器和客户端
自主代理工作流程依赖于两个关键要素来实现自主运行：当前数据和对现有系统的访问。数据作为上下文提供给LLM，以提供事实信息，进而帮助LLM做出明智的决策。一旦决定采取行动，就需要对系统进行编程访问，通常以API的形式公开，这些API作为工具可用。
值得注意的是，MCP服务器和客户端可以独立于任何LLM运行。当客户端与LLM集成时，它将成为自主代理工作流程的基石。
在MCP架构中，服务器抽象了对数据和工具的访问。例如，可以将数据库作为资源集成到MCP服务器中。客户端拥有对此资源的只读访问权限，用于数据检索。资源还支持参数，以应用过滤器或限制与客户端共享的数据。例如，员工工资单信息是资源的理想选择。
除了资源之外，MCP服务器还公开了工具，这些工具使客户端能够执行超出单纯数据检索范围的操作。虽然资源提供只读访问权限，但工具可以促进API的调用，从而操纵数据或执行操作。调用Stripe API来完成支付交易就是一个很好的工具示例。
除了资源和工具之外，MCP服务器还可以充当预定义提示的存储库。客户端可以检索这些提示并将其发送到LLM，从而确保提示的一致性和标准化存储库。
可以查询MCP服务器以获取其公开的资源、工具和提示的列表，从而提供基本的发现机制。总而言之，MCP服务器可以将资源、工具和提示公开给客户端，而客户端的操作则由开发者自行决定。
MCP客户端驻留在主机应用程序中，例如聊天机器人或代理。主机应用程序的示例包括Claude Desktop和Cursor AI。开发者可以使用多个与一个或多个MCP服务器交互的客户端来构建自主代理应用程序。
可以创建MCP客户端而无需与LLM交互。但是，客户端可以作为LLM访问MCP服务器的强大渠道。
在典型的工作流程中，主机应用程序（例如聊天机器人或代理）连接到MCP服务器，检索可用的资源和工具，并以合适的格式将其呈现给LLM。
根据提示，LLM可能会恢复到主机以通过MCP客户端访问资源或调用工具。大多数自主代理框架（例如OpenAI Agents SDK和Google ADK）通过使LLM和主机应用程序之间的往返无缝来抽象此功能。
深入研究MCP服务器和客户端之间的通信
通信协议是MCP架构的一个基本方面。 MCP服务器支持两种传输协议：STDIO和服务器发送事件（SSE）。
STDIO传输协议
当使用STDIO作为传输协议时，MCP客户端直接调用MCP服务器并提供必要的参数。然后，它捕获服务器的输出（该输出已写入控制台），并将其传输到主机应用程序。
在这种情况下，客户端和服务器共享相同的进程。服务器只需执行命令并立即退出。每次客户端调用服务器时，此过程都会重复。本质上，客户端和服务器在进程内运行，而不涉及任何远程调用或远程过程调用（RPC）。当客户端和服务器位于同一台计算机上时，此方法最适合，从而消除了由长时间运行的进程引起的延迟。因此，当使用STDIO传输时，MCP服务器和客户端保持1：1的连接。
服务器发送事件（SSE）传输协议
MCP支持的第二种传输协议是服务器发送事件（SSE）。它使服务器可以通过单个持久HTTP连接将实时更新推送到客户端。客户端启动连接后，服务器会在事件发生时流式传输数据，从而无需重复轮询。这种方法对于诸如实时新闻提要或通知之类的应用程序特别有效，在这些应用程序中，更新主要从服务器流向客户端。
与REST相比，SSE提供了更低的延迟和更高的效率，因为REST要求客户端重复轮询服务器以获取新数据，从而增加了开销和延迟。 SSE还提供自动重新连接，并与大多数防火墙无缝集成，使其对于实时场景更加强大。
MCP利用SSE而不是WebSocket进行远程通信，主要是因为对于仅需要服务器到客户端流式传输的场景，SSE提供了一种更简单，更强大的解决方案。 SSE通过标准HTTP运行，从而简化了与防火墙和受限网络的集成。它还使服务器能够将实时更新推送到客户端，而无需管理全双工WebSocket连接的复杂性。
在MCP中，客户端到服务器的通信通过HTTP POST请求进行管理，而SSE处理从服务器到客户端的流式更新，这与AI工具和资源通知的典型交互模式一致。与双向且通常更复杂的WebSocket协议相比，此方法减少了开销，简化了实现，并提高了与现有基础结构的兼容性。
JSON-RPC：线路协议
虽然SSE充当通信技术，但JSON-RPC是MCP使用的线路协议。 JSON-RPC是一种轻量级的无状态协议，专为远程过程调用量身定制，非常适合AI工作流程中所需的快速，动态的交换。
在MCP中，每个交互（例如调用工具、获取数据或列出可用功能）都编码为JSON-RPC消息，其中包括方法名称、参数和用于跟踪响应的标识符。这种方法允许MCP客户端和服务器无缝通信，而与其底层实现语言无关，并确保所有请求、响应和通知都遵循可预测的、可互操作的格式。通过构建在JSON-RPC之上，MCP简化了集成，支持错误处理，并使开发者能够创建灵活的、可组合的自主代理工作流程，这些工作流程可以与各种外部工具和资源交互。
与STDIO传输协议不同，SSE可以支持由单个MCP服务器同时服务的多个客户端。当MCP服务器远程托管在平台即服务（PaaS）和无服务器运行时等环境中时，这尤其有利。
MCP的主要优点
标准化集成： MCP提供了一个统一的协议，用于将各种工具和数据源集成到AI应用程序中，从而无需自定义集成。
与语言无关： MCP的与语言无关的方法以及针对多种语言的SDK简化了跨不同平台的开发。
增强的安全性： MCP通过显式权限和本地优先设计来优先考虑安全性，从而确保数据隐私和保护。
实时更新： SSE支持使服务器可以向客户端发送实时更新，从而促进高效的数据流并减少延迟。
可伸缩性： MCP的SSE实现允许单个服务器同时为多个客户端提供服务，从而增强了可伸缩性和资源利用率。
简化的开发： 使用JSON-RPC作为线路协议简化了集成，支持错误处理，并实现了灵活的工作流程组合。
生态系统增长： MCP被主要AI平台采用正在推动快速的生态系统增长，使其成为AI开发的基础技术。
MCP的实际应用
聊天机器人： MCP使聊天机器人可以访问外部知识库、数据库和API，以提供更明智和相关的响应。
AI代理： MCP使AI代理能够与外部系统交互、自动化任务并做出数据驱动的决策。
数据集成： MCP简化了将各种数据源集成到AI应用程序中，从而实现全面的分析和见解。
工具编排： MCP促进了AI工作流程中各种工具和服务的编排，从而优化了性能和效率。
实时应用程序： MCP的SSE支持使实时数据流式传输可用于诸如财务分析、欺诈检测和预测性维护之类的应用程序。
实施MCP：分步指南
安装MCP SDK： 首先为首选编程语言（例如，Python、TypeScript）安装MCP SDK。
定义资源和工具： 确定MCP服务器将向客户端公开的资源和工具。
实施服务器逻辑： 开发服务器端逻辑以处理客户端对资源和工具的请求。
配置安全性： 实施适当的安全措施（例如，身份验证和授权）以保护您的数据和服务。
创建MCP客户端： 开发MCP客户端以连接到服务器并访问公开的资源和工具。
与LLM集成： 将MCP客户端与您的LLM集成，以启用对外部知识和功能的访问。
测试和部署： 彻底测试您的MCP实现并将其部署到您的生产环境。
MCP的未来趋势
增强的安全性： 正在进行的开发侧重于增强MCP的安全性功能，以应对新兴威胁并确保数据隐私。
改进的可伸缩性： 正在努力进一步提高MCP的可伸缩性和性能，以支持日益复杂的AI应用程序。
扩展的生态系统： 预计MCP生态系统将继续增长，新的工具、资源和平台将采用该协议。
与新兴技术的集成： MCP正在进行调整，以与联合学习和去中心化AI等新兴技术集成。
标准化工作： 正在进行的标准化工作旨在巩固MCP作为AI集成的行业标准。
通过了解MCP的原理、架构和实现，开发者可以释放AI的全部潜力，并构建利用外部知识、工具和服务的创新应用程序。随着AI格局的不断发展，MCP将在塑造智能系统的未来方面发挥越来越重要的作用。开发者必须接受此协议并利用其功能来创建更强大、上下文感知和通用的AI解决方案。随着社区的发展和新的用例的出现，MCP有望成为推动人工智能领域发展的关键技术。