看完这10张动图，你会彻底理解 MCP 的架构原理！ 原创

10张动图深度剖析 MCP 架构原理

最近，模型上下文协议（MCP）特别火，你可能已经听说过了。

今天，我们来搞懂它到底是个啥。

简单来说，MCP 就像是给你的 AI 应用准备的一个 USB-C 接口。

就像 USB-C 提供了一个标准化的方式来连接各种配件一样，MCP 标准化了你的 AI 应用如何连接到不同的数据源和工具。

让我们稍微深入一点，从技术角度来剖析。

MCP 的核心是客户端-服务器架构，一个主机应用可以连接到多个服务器。

它有三个关键部分：主机（Host）、客户端（Client）和服务器（Server）。

在我们深入之前，先简单了解一下👇

主机代表任何 AI 应用（比如：Claude 桌面版，Cursor），它提供了 AI 交互的环境，访问工具和数据，并运行 MCP 客户端。

MCP 客户端在主机内部运行，以实现与 MCP 服务器的通信。

最后，MCP 服务器展示了特定的能力和提供数据访问，比如：

• 工具：让大语言模型（LLMs）通过你的服务器执行操作。
• 资源：将你的服务器上的数据和内容暴露给 LLMs。
• 提示词：创建可重用的提示词模板和工作流程。

理解客户端-服务器通信对于构建你自己的 MCP 客户端-服务器至关重要。

所以，我们来理解一下客户端和服务器是如何通信的。

在我们一步步分解之前，先看一个示意图...

首先，我们有功能交换，其中：

• 客户端发送一个初始请求来了解服务器的功能。
• 服务器然后响应它的功能细节。
• 例如，一个天气 API 服务器，当被调用时，可以回复可用的“工具”，“提示词模板”，以及客户端可以使用的其他资源。

一旦这个交换完成，客户端确认成功连接，进一步的消息交换继续进行。

这是这种设置如此强大的原因之一：

在传统的 API 设置中：

• 如果你的 API 最初需要两个参数（比如：天气服务的位置和日期），用户将他们的应用程序集成以发送带有这些确切参数的请求。
• 后来，如果你决定添加第三个必需参数（比如：温度单位，摄氏度或华氏度），API 的结构就改变了。
• 这意味着你 API 的所有用户都必须更新他们的代码以包含新参数。如果他们不更新，他们的请求可能会失败，返回错误，或提供不完整的结果。

MCP 的设计解决了这个问题：

• MCP 引入了一种与传统 API 截然不同的动态和灵活的方法。
• 例如，当一个客户端（比如：一个 AI 应用，如 Claude 桌面版）连接到一个 MCP 服务器（比如：你的天气服务）时，它发送一个初始请求来了解服务器的功能。
• 服务器响应有关其可用工具、资源、提示词和参数的详细信息。比如：如果你的天气 API 最初支持位置和日期，服务器将这些作为其功能的一部分进行通信。

• 如果你后来添加了一个单位参数，MCP 服务器可以在下一次交换期间动态更新其功能描述。客户端不需要硬编码或预定义参数——它只需查询服务器的当前功能并相应地调整。

这样，客户端就可以即时调整其行为，使用更新的功能（比如，在请求中包括单位），而无需重写或重新部署代码。

到此，我希望你彻底理解 MCP 的作用。

未来，我将探索创建自定义 MCP 服务器并围绕它们构建实践演示。敬请期待！

本文转载自​​玄姐聊AGI​​  作者：玄姐​​​