一文剖析基于 MCP 的 AI 应用技术架构全景视图：从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、应用架构层 原创

1、基于 MCP 的 AI 应用技术架构全景图

MCP 已经成为业界的标准，基于 MCP 的 AI 应用技术已经在具体的业务场景落地实践，本文通过梳理基于 MCP 的 AI 应用技术架构的全景视图，让你全面了解 AI 应用技术的各个层次，从基础实施层、云原生层、模型层、应用技术层、应用架构层、到应用层，如下图所示，揭示基于 MCP 的 AI 应用技术如何在不同的层面上协同工作，推动产业应用的落地。

一、 基础设施层

AI 大模型技术发展离不开坚实的基础设施支持，涵盖了 GPU、CPU、RAM、HDD、Network 等关键硬件设施。这些硬件设备为 AI 大模型的训练与推理提供了关键的运算资源和存储能力。

1.1、 GPU（图形处理单元）的作用

GPU 针对并行计算进行了优化，非常适合深度学习以及执行复杂计算任务。与传统 CPU 相比，GPU 在处理大规模数据时具有显著优势，特别是在图像处理和神经网络训练领域。

1.2、 CPU（中央处理单元）的重要性

CPU 作为通用处理器，承担了大部分的计算任务。虽然在并行处理方面不及GPU，但 CPU 在执行逻辑运算和控制任务时表现高效，构成了计算机系统的关键部分。

1.3、 RAM（随机存取存储器）的功能

RAM 提供了计算过程中快速读写数据的临时存储空间。其主要职责是存放正在运行的程序和数据，使得 CPU 能够迅速访问这些信息，从而提升整体的计算效率。

1.4、 HDD（硬盘驱动器）的角色

HDD 承担着存储大量训练数据和模型文件的任务。尽管其访问速度不及RAM，但 HDD凭 借较大的存储容量，成为长期保存数据的主要设备。

1.5、 Network（网络）的角色

Network 为 AI 大模型的预训练、微调、推理、应用访问提供分布式的通信基础设施。

二、 云原生层

2.1、 弹性伸缩层

基于 Docker 容器和 K8S 的弹性云原生架构，为 AI 大模型的预训练、微调、推理以及 AI 应用的部署，提供了高扩展、高可用的云环境，从而根据访问量的情况动态伸缩。

三、模型层

这一层主要由大语言模型、视觉-语言模型、小模型等构成。

3.1、 大语言模型（LLMs）

大语言模型的运用大语言模型，比如：DeepSeek R1，具备处理及生成自然语言文本的能力。这些模型通过海量训练数据学习语言规律，能够执行包括文本创作、翻译、摘要在内的多种自然语言处理任务。

3.2、 视觉-语言模型的融合 

视觉-语言模型结合了视觉与语言信息，能够理解和创造跨模态内容。这种模型不仅能够处理文字信息，还能识别和生成图像、视频等视觉内容，广泛应用于图像标注、视频解析等领域。

3.3、 智能文档理解的实现 

智能文档理解技术通过解析文本和非结构化数据，实现对文档内容的深入理解。它能够自动抓取关键信息，执行文档的分类和提炼工作，从而为文档管理及信息检索提供智能化支持。

3.4、 多模态检测与分类的技术 

多模态检测与分类技术整合了多种数据类型，以实现更精确的分类和检测。通过融合文本、图像、音频等多种模态的信息，该技术提升了模型的精确度和稳健性，并在安全监控、医疗诊断等多个领域得到了广泛应用。

四、应用技术层

4.1、 MCP 技术

MCP（Model Context Protocol）是由 Anthropic 公司提出的一种协议，旨在解决不同大语言模型（LLM）与不同外部工具集成的标准化问题。通过MCP，开发者能够以一种统一的方式将各种数据源和工具连接到 AI 大模型，从而提升大模型的实用性和灵活性。

目前，MCP 生态已经得到了广泛的支持，包括 Anthropic 的 Claude 系列、OpenAI 的 GPT 系列、Meta 的 Llama 系列、DeepSeek、阿里的通义系列以及 Anysphere 的 Cursor 等主流模型均已接入 MCP 生态。

MCP 的架构设计

MCP 采用了客户端-服务器架构，主要包括以下几个核心组件：

1、MCP 主机（Hosts）

角色：这是需要访问数据的程序，例如Claude Desktop、各种IDE或AI工具。

功能：它们是MCP生态系统的入口点，负责向用户提供AI功能，并作为用户与AI模型之间的桥梁。

2、MCP 客户端（Clients）

角色：这些是协议客户端，负责维持与 MCP 服务器的1:1连接。

功能：它们处理通信细节，确保主机和服务器之间的数据传输顺畅，从而实现高效的数据交互。

3、MCP 服务器（Servers）

角色：这些是轻量级程序，每个服务器都通过标准化的 Model Context Protocol 暴露特定功能。

功能：服务器是 MCP 的核心，它们连接 AI 大模型与实际数据源，使模型能够访问和操作数据。

4、数据源

本地数据源：包括您计算机上的文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全地访问这些资源。

远程服务：通过互联网可用的外部系统（比如：通过 API），MCP 服务器可以连接这些系统，从而扩展模型的能力。

4.2、 Agent（智能体）技术

Agent 智能体技术就是利用大模型的推理能力对任务进行规划拆解，并使用外部的工具完成一件复杂的任务。

4.3、 RAG（检索增强生成）技术

RAG 技术融合了检索与生成两种方法，旨在提升信息生成的精准度。它利用检索到的相关信息来增强生成模型的效能，确保所生成内容的准确性与相关性。

4.4、 大模型微调（Fine-tuning）

大模型微调技术通过对模型进行细致调整，使其更好地适应特定任务需求。在特定任务的数据集上进行微调后，模型在相关任务上的性能可以得到显著提升，实现更精准和高效的处理。

4.5、 提示词工程（Prompt Engineering）

提示词工程专注于设计高效的提示语，以优化模型的输出结果。通过精心设计的提示词，可以引导模型生成更加符合预期的内容，从而提升生成文本的质量。

4.6、 思维链（Chain-of-Thought）技术

思维链技术模拟人类的思考过程，以增强模型的决策和推理能力。通过逐步推理和决策，该技术使得模型能够更有效地处理复杂问题，并做出更加合理的判断。

4.7、 数据工程技术

在应用技术层，还涵盖了数据抓取、清洗、构建向量库、实施访问控制等数据处理的全流程，这些环节确保了数据的质量和安全。这些基础步骤对于模型的训练和推理至关重要，它们有助于增强模型的性能和信赖度。

五、应用架构层

5.1、 工程技术架构

通过工程技术架构的设计解决 AI 应用高可用、高性能、高可靠。

5.2、 业务架构

针对业务场景选择合适的业务架构类型（RAG 架构、AI Agent 架构等选型）。

5.3、 云原生架构

解决 AI 应用弹性伸缩。

六、应用层

6.1、 增量应用

AI 应用的增量应用主要分为 RAG 类应用、Agent 类应用。

6.2、 存量应用

AI 应用的存量应用主要分为 OLTAP 类应用、OLAP 类应用。

本文转载自公众号玄姐聊AGI  作者：玄姐

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/X7g8mWDpK1dPBZrzMFZkOw​​