告别碎片化！Model Context Protocol为AI代理带来标准化与可扩展性 原创

引言：AI工具调用的变革之路

在人工智能飞速发展的今天，AI代理（AI Agents）已经成为我们生活中不可或缺的一部分。从智能客服到代码助手，从企业知识管理到个人生产力提升，AI代理的应用场景无处不在。然而，在AI代理与外部工具和数据源集成的过程中，一直存在着一个亟待解决的问题：如何实现高效、安全、可扩展且易于维护的工具调用？传统的方法往往依赖于临时的、特定于模型的集成方式，这不仅导致代码库碎片化，还增加了维护成本和开发难度。幸运的是，Model Context Protocol（MCP）的出现，为这一问题带来了全新的解决方案。

传统AI工具集成的困境

在MCP出现之前，大型语言模型（LLMs）主要依靠临时的、特定于模型的集成方式来访问外部工具。例如，ReAct方法将链式推理与显式的函数调用相结合，而Toolformer则通过训练模型来学习何时以及如何调用API。此外，像LangChain和LlamaIndex这样的库提供了代理框架，将LLM提示与自定义的Python或REST连接器包装在一起，而Auto-GPT等系统则通过反复调用定制服务来分解目标为子任务。这些方法虽然能够实现工具调用，但它们存在一个共同的问题：每增加一个新的数据源或API，就需要编写一个独立的包装器，并且代理必须经过专门训练才能使用它。这种碎片化的集成方式不仅难以维护，还限制了AI代理的可扩展性和灵活性。

Model Context Protocol（MCP）：AI工具调用的新标准

MCP是什么？

Model Context Protocol（MCP）的出现，正是为了解决上述问题。MCP是一种开放协议，旨在标准化AI代理发现和调用外部工具及数据源的方式。它定义了一个基于JSON-RPC的通用API层，连接LLM主机和服务器。简单来说，MCP就像是AI应用的“USB-C接口”，任何模型都可以通过它访问工具。通过MCP，组织可以实现与数据源和AI工具之间的安全双向连接，取代了过去零散的连接器。

MCP的核心优势

MCP的核心优势在于它的标准化和复用性。与传统方法不同，MCP将模型与工具解耦。代理（或主机）只需连接到一个或多个MCP服务器，这些服务器以标准化的方式暴露数据或功能。代理从服务器获取可用工具的列表，包括它们的名称、描述以及输入/输出模式，然后模型可以通过名称调用任何工具。这种标准化的调用方式，不仅简化了开发流程，还提高了系统的可维护性和可扩展性。

MCP的三个核心角色

MCP的开放规范定义了三个核心角色：

• 主机（Host）：用户与之交互的LLM应用或用户界面（例如聊天界面、IDE或代理编排引擎）。主机嵌入LLM并作为MCP客户端。
• 客户端（Client）：主机内部实现MCP协议的软件模块（通常通过SDK实现）。客户端负责处理消息传递、身份验证以及模型提示和响应的序列化。
• 服务器（Server）：提供上下文和工具的服务（可以是本地或远程的）。每个MCP服务器可以包装数据库、API、代码库或其他系统，并向客户端宣传其功能。

MCP的设计灵感来源于在IDE中使用的语言服务器协议（LSP）。就像LSP标准化了编辑器如何查询语言特性一样，MCP标准化了LLM如何查询上下文工具。通过使用通用的JSON-RPC 2.0消息格式，任何遵循MCP的客户端和服务器都可以实现互操作，无论使用何种编程语言或LLM。

MCP的技术设计与架构

消息传递机制

MCP依赖于JSON-RPC 2.0来传递三种类型的消息：请求、响应和通知。这使得代理可以执行同步工具调用，同时接收异步更新。在本地部署中，客户端通常会启动一个子进程，并通过标准输入/输出（stdio传输）进行通信。相比之下，远程服务器通常使用HTTP与服务器发送事件（SSE）来实时流式传输消息。这种灵活的消息传递层确保了工具可以被调用，并且结果可以返回，而不会阻塞主机应用程序的主工作流程。

标准化实体

根据MCP规范，每个服务器都暴露三种标准化的实体：资源、工具和提示。

• 资源（Resources）：可获取的上下文片段，例如文本文件、数据库表或缓存文档，客户端可以通过ID检索它们。
• 工具（Tools）：具有明确定义输入和输出模式的命名函数，无论是搜索API、计算器还是自定义数据处理例程。
• 提示（Prompts）：可选的、更高层次的模板或工作流，用于指导模型进行多步骤交互。

通过为每个实体提供JSON模式，MCP使得任何有能力的大型语言模型（LLM）都可以解释并调用这些功能，而无需专门的解析或硬编码集成。

模块化设计

MCP架构清晰地将职责分离到三个角色中。主机嵌入LLM并协调对话流程，将用户查询传递到模型中，并处理其输出。客户端实现了MCP协议本身，管理所有消息序列化、身份验证和传输细节。服务器宣传可用资源和工具，执行传入请求（例如列出工具或执行查询），并返回结构化结果。这种模块化设计，将AI和UI集成在主机中，协议逻辑在客户端中，执行在服务器中，确保了系统的可维护性、可扩展性和易于演进。

MCP的交互模型与代理工作流

使用MCP的代理遵循一个简单的发现和执行模式。当代理连接到MCP服务器时，它首先调用​​list_tools()​​​方法，以检索所有可用的工具和资源。客户端随后将这些描述集成到LLM的上下文中（例如，通过将它们格式化为提示）。此时，模型已经知道这些工具的存在以及它们所需的参数。当代理决定使用某个工具（通常是受到用户查询的触发）时，LLM会发出一个结构化的调用（例如，一个包含​​"call": "tool_name", "args": {...}​​​的JSON对象）。主机识别这是一个工具调用，客户端随后向服务器发出相应的​​call_tool()​​请求。服务器执行工具并返回结果，客户端再将这个结果输入到模型的下一个提示中，使其看起来像是额外的上下文。

这种工作流取代了脆弱的临时解析方式。代理SDK会在每次运行代理时调用MCP服务器的​​list_tools()​​​方法，使LLM能够了解服务器上的工具。当LLM调用工具时，SDK会在后台调用服务器的​​call_tool()​​函数。这个协议透明地处理了发现→提示→工具→响应的循环。此外，MCP还支持可组合的工作流。服务器可以定义多步骤的提示模板，其中一个工具的输出可以作为另一个工具的输入，从而使代理能够执行复杂的序列。未来版本的MCP和相关SDK将增加诸如长会话、有状态交互和计划任务等功能。

MCP的实现与生态系统

实现语言无关性

MCP是一个实现无关的协议。官方规范在GitHub上维护，同时提供了多种语言的SDK，包括TypeScript、Python、Java、Kotlin和C#。开发者可以使用他们喜欢的技术栈编写MCP客户端或服务器。例如，OpenAI的代理SDK提供了类，使得从Python轻松连接到标准MCP服务器成为可能。InfraCloud的教程展示了如何设置一个基于Node.js的文件系统MCP服务器，从而使LLM能够浏览本地文件。

开源服务器与生态系统

越来越多的MCP服务器已经作为开源项目发布。Anthropic发布了许多流行服务的连接器，包括Google Drive、Slack、GitHub、Postgres、MongoDB以及使用Puppeteer的网络浏览等。一旦一个团队为Jira或Salesforce构建了一个服务器，任何符合标准的代理都可以使用它，无需重新开发。在客户端/主机方面，许多代理平台已经集成了MCP支持。例如，Claude Desktop可以连接到MCP服务器，Google的代理开发工具包将MCP服务器作为Gemini模型的工具提供者，Cloudflare的代理SDK增加了McpAgent类，使得任何FogLAMP都可以成为具有内置身份验证支持的MCP客户端。即使是像Auto-GPT这样的自动代理也可以接入MCP：代理不再需要为每个API编写特定的函数，而是使用MCP客户端库来调用工具。这种向通用连接器的趋势，预示着一个更加模块化的自主代理架构。

在实践中，这个生态系统使得任何给定的AI助手都可以同时连接到多个数据源。我们可以想象一个代理，在一次会话中，使用一个MCP服务器访问企业文档，另一个用于CRM查询，还有一个用于设备上的文件搜索。MCP甚至能够优雅地处理命名冲突：如果两个服务器都有一个名为“analyze”的工具，客户端可以对它们进行命名空间划分（例如，“ImageServer.analyze”与“CodeServer.analyze”），从而使两者都能被使用而不会发生冲突。

MCP相较于传统范式的优势

MCP带来了许多传统方法所缺乏的关键优势：

标准化集成

MCP为所有工具提供了一个单一协议。在过去，每个框架或模型都有自己的工具定义方式，而MCP使得工具服务器和客户端能够就JSON模式达成一致。这消除了为每个模型或每个代理编写单独连接器的需求，简化了开发流程，并消除了为每个工具输出编写自定义解析逻辑的需要。

动态工具发现

代理可以在运行时通过调用​​list_tools()​​动态发现工具，学习可用功能。当添加新工具时，无需重启或重新编程模型。这种灵活性与那些在启动时就将可用工具硬编码的框架形成了鲜明对比。

互操作性与复用性

由于MCP是模型无关的，同一个工具服务器可以为多个LLM客户端提供服务。通过MCP，组织可以为服务实现一个连接器，并使其与任何符合标准的LLM一起工作，从而避免了供应商锁定，减少了重复的工程工作。

可扩展性与维护性

MCP极大地减少了重复工作。开发者不再需要为十个模型编写十个不同的文件搜索函数，而是编写一个MCP文件搜索服务器。对该服务器的更新和修复将使所有模型中的所有代理受益。

可组合生态系统

MCP使得独立开发的服务器能够形成一个市场。公司可以发布其软件的MCP连接器，允许任何AI与他们的数据集成。这鼓励了一个类似于Web API的开放连接器生态系统。

安全性与控制

该协议支持清晰的授权流程。MCP服务器描述其工具和所需权限范围，主机在暴露数据之前必须获得用户同意。这种明确的方法提高了可审计性和安全性，与自由形式的提示相比有了显著提升。

MCP的行业影响与实际应用场景

MCP的采用正在迅速增长。主要供应商和框架已经公开投资于MCP或相关代理标准。组织正在探索将MCP用于将内部系统（如CRM、知识库和分析平台）集成到AI助手中。

开发者工具

代码编辑器和搜索平台（如Zed、Replit、Sourcegraph）利用MCP使助手能够查询代码库、文档和提交历史，从而提供更丰富的代码补全和重构建议。

企业知识与聊天机器人

帮助台机器人可以通过MCP服务器访问Zendesk或SAP数据，回答有关开放工单的问题，或基于实时企业数据生成报告，所有这些都具有内置授权和审计跟踪。

增强检索增强生成

RAG代理可以将基于嵌入的检索与专门的MCP工具（如数据库查询或图搜索）结合起来，从而克服LLM在事实准确性和算术方面的局限性。

主动助手

事件驱动的代理通过MCP调用日历和笔记工具，监控电子邮件或任务流，自动安排会议或总结行动项目。

在每种情况下，MCP都使得代理能够在不同的系统之间无缝扩展，无需重写集成代码，提供了可维护、安全且互操作的AI解决方案。

与传统范式的比较

与ReAct对比

ReAct风格的提示将操作指令直接嵌入到自由文本中，需要开发者解析模型输出并手动处理每个动作。而MCP为模型提供了一个使用JSON模式的正式接口，使客户端能够无缝管理执行。

与Toolformer对比

Toolformer将工具知识与模型的训练数据绑定在一起，需要重新训练才能支持新工具。而MCP将工具接口完全从模型中分离出来，能够在无需重新训练的情况下零样本支持任何注册工具。

与框架库对比

像LangChain这样的库简化了代理循环的构建，但仍然需要硬编码连接器。而MCP将集成逻辑转移到一个可复用的协议中，使代理更加灵活，减少了代码重复。

与自主代理对比

Auto-GPT代理通常将工具包装器和循环逻辑嵌入到Python脚本中。通过使用MCP客户端，这些代理无需为新服务编写特定代码，而是依赖于动态发现和JSON-RPC调用。

与函数调用API对比

尽管现代LLM API提供了函数调用能力，但它们仍然是特定于模型的，并且仅限于单轮交互。MCP将函数调用推广到任何客户端和服务器之间，支持流式传输、发现和多路复用服务。

MCP统一并扩展了以往的方法，提供了一个单一协议，实现了动态发现、标准化模式和跨模型互操作性。

MCP的局限性与挑战

尽管MCP具有巨大的潜力，但它仍在不断成熟中：

身份验证与授权

规范将身份验证方案留给了实现者。当前的解决方案需要在外部添加OAuth或API密钥，这可能会在没有统一身份验证标准的情况下使部署变得复杂。

多步骤工作流

MCP专注于离散的工具调用。协调长运行、有状态的工作流通常仍然依赖于外部调度器或提示链，因为协议缺乏内置的会话概念。

大规模发现

在大型环境中管理许多MCP服务器端点可能会很繁琐。提出的解决方案包括知名URL、服务注册表和中央连接器市场，但这些尚未标准化。

生态系统成熟度

MCP是相对较新的，因此并非每个工具或数据源都有现有的连接器。开发者可能需要为特定系统构建自定义服务器，尽管协议的简单性使得这项工作相对较少。

开发开销

对于单一、简单的工具调用，MCP的设置可能感觉比直接API调用更繁琐。MCP的好处主要体现在多工具、长期生产系统中，而不是短期实验中。

许多这些差距已经由贡献者和供应商解决，计划增加标准化的身份验证扩展、会话管理和发现基础设施。

结语：MCP开启AI代理的新时代

Model Context Protocol（MCP）是AI代理设计中的一个重要里程碑。它为LLM访问外部工具和数据源提供了一个统一、可扩展且互操作的解决方案。通过标准化发现、调用和消息传递，MCP消除了为每个模型或框架编写自定义连接器的需求，使代理能够无缝集成各种服务。早期采用者已经在开发工具、企业聊天机器人和主动助手等领域中获得了MCP带来的可维护性、可扩展性和安全性的好处。随着MCP的不断发展，增加更丰富的身份验证、会话支持和注册服务，它有望成为AI连接的通用标准，就像HTTP对网络所做的那样。对于研究人员、开发者和技术领导者来说，MCP为更强大、灵活且面向未来的AI解决方案打开了大门。

本文转载自公众号Halo咯咯    作者：基咯咯

原文链接：​​https://mp.weixin.qq.com/s/4pnApsLRBA9G1f62G9lJTQ​​