零 參考資料

• 視頻：10分鐘講清楚 Prompt, Agent, MCP 是什么?
• 視頻：MCP是啥？技術原理是什么？一個視頻搞懂MCP的一切
• 一文帶你 “看見” MCP 的過程，徹底理解 MCP 的概念
• 什么是MCP？技術原理是什么？教你15分鐘配置本地MCP服務

一 MCP概念

• MCP(Model Context Protocol)：模型上下文協議是由Anthropic公司于2024年11月推出的開放標準協議，旨在為大型語言模型（LLM）提供標準化的外部資源連接接口。它被類比為AI領域的"USB-C接口"，實現了模型與外部世界的雙向實時交互，解決了AI模型與數據源、工具之間的連接問題。

二 MCP核心架構和功能

• MCP遵循客戶端-服務器架構，包含三個核心組件：MCP主機（如AI應用或IDE）、MCP客戶端（協議客戶端）和MCP服務器（輕量級服務程序）。
  • MCP主機：代表任何提供 AI 交互環境的應用程序(如 Claude 桌面版、Cursor)，它能訪問工具和數據，并運行 MCP 客戶端。
  • MCP 客戶端：在主機內運行，使其能與 MCP 服務器通信。
  • MCP服務器：暴露特定功能并提供數據訪問。服務器通過標準協議暴露三類能力：工具（執行外部操作）、資源（提供數據訪問）和提示詞（預定義任務模板）。通信支持兩種傳輸層：stdio（標準輸入通道）用于本地進程通信，SSE（服務推送事件）用于遠程通信。
    

三 MCP VS OP(Others Protocol)

3.1 函數調用

• 函數調用（Function Calling）的工作原理：LLM 接收用戶的提示詞，LLM 決定它需要的工具，執行方法調用，后端服務執行實際的請求給出處理結果，大語言模型根據處理結果生成最終給用戶的回答。
• 不同的 API 需要封裝成不同的方法，通常需要編寫代碼，很難在不同的平臺靈活復用。
  

3.2 模型上下文協議

• 模型上下文協議（MCP）是一個開放標準，方便地連接AI助手與數據所在的系統，包括內容存儲庫、業務工具和開發環境。幫助前沿模型產生更好、更相關的響應。
• MCP相當與AI 應用程序的 “USB-C端口”。就像 USB-C 為連接設備與各種外設提供了標準化方式，MCP為 AI 模型連接不同數據源和工具提供了標準化方法。

3.3 MCP VS Others Protocol

3.3.1 MCP與Function Calling的對比優勢

• MCP協議相比Function Calling具有更強大的標準化和通用性。Function Calling是AI平臺特定的函數調用機制，需要為每個模型單獨開發適配代碼，而MCP作為開放協議標準，任何支持MCP的模型都可以直接使用現有服務。Function Calling在處理多輪對話和復雜需求時表現不佳，而MCP通過分層處理能力支持復雜、多步對話和統一上下文管理。

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3.3.2 MCP與AI Agents的協同關系

• MCP為AI Agents提供了標準化的基礎設施。傳統AI Agent需要手動編碼集成各種工具，而MCP通過協議標準化使Agent能夠自動發現和使用各種服務。AI Agent可以利用MCP提供的功能描述理解更多上下文，并在各種平臺/服務自動執行任務，形成"Agent使用MCP理解服務，通過Function Calling執行操作"的協作模式。

3.3.3 MCP與A2A協議的互補性

• MCP和Google的A2A協議(Agent to Agent Protocol)形成互補的技術棧。MCP主要解決單個AI模型與外部環境的交互問題，而A2A專注于多智能體間的協作。在實際應用中，這兩種協議可以協同工作，例如智能制造場景中，MCP負責設備數據采集，A2A協調多個Agent的決策流程，共同構建更復雜的AI系統。

3.3.4 MCP與傳統API的技術革新

• 相比傳統API，MCP實現了三大突破：模塊化設計支持即插即用，降低60%以上開發成本；跨框架兼容性消除技術棧差異；二進制通信格式使延遲降低40%，帶寬利用率提升35%。MCP還解決了API的版本兼容性和高耦合性問題，成為AI時代的通信新范式。
  
• 與傳統API相比，MCP標準化程度高（統一協議替代定制代碼）、支持雙向交互、本地和遠程資源均可訪問、AI優化設計（返回結果更易處理）。如，用API獲取天氣需解析復雜JSON，而MCP天氣服務器直接提供簡潔預報結果。

3.3.5 MCP的生態優勢

• MCP構建了豐富的插件生態，官方和社區提供了涵蓋GitHub、Slack、AWS等領域的現成MCP Server。開發者無需重復造輪子，通過開源項目即可建立強大的AI Agent生態。這種標準化生態池的構建，使得資源整合效率提升300%，遠超過傳統封閉式插件體系。

3.3.6 MCP的安全與可控性

• MCP在安全性上具有獨特優勢：允許敏感數據留在本地，開發者可自行設計接口控制數據傳輸；內置標準化安全實踐，相比傳統API的分散安全方案更可靠；通過嚴格的訪問控制和數據加密措施，有效防止數據泄露和誤操作。這些特性使其特別適合企業級應用。

3.3.7 MCP與其他主流AI協議的詳細對比表格

對比維度	MCP協議	Function Calling	A2A協議	傳統API
協議類型	開放標準協議 (Anthropic主導)	平臺專屬機制 (如OpenAI)	開源協議 (Google主導)	廠商自定義接口
核心功能	模型與工具/數據的標準化交互	模型調用預定義函數	多智能體協作通信	系統間數據交換
架構設計	客戶端-服務器三層架構 (Host/Client/Server)	模型內置函數注冊機制	P2P點對點架構	客戶端-服務端雙向調用
通信方式	支持STDIO/SSE雙通道，JSON-RPC 2.0格式	平臺專用JSON格式	HTTP+JSON-RPC	REST/gRPC等
擴展性	★★★★★ 動態發現工具，即插即用	★★☆☆☆ 需硬編碼函數列表	★★★★☆ 智能體動態注冊	★★☆☆☆ 需版本迭代
開發效率	一次集成支持所有兼容工具 (效率提升70%)	需為每個平臺單獨開發 (效率低)	中等，需實現AgentCard規范	每個API需獨立開發 (成本最高)
典型延遲	本地<50ms，遠程100-300ms	50-100ms (平臺內調用)	200-500ms (跨平臺通信)	100-1000ms (受網絡影響大)
數據安全	支持本地化處理，敏感數據可不出域	依賴平臺安全策略	基于W3C DID的身份認證	需自行實現加密/認證
多輪交互	原生支持復雜任務鏈 (如"查天氣→建議穿搭→叫車"自動串聯)	僅支持單次函數調用	通過任務狀態機管理多步協作	需手動維護會話狀態
典型應用	Claude訪問本地文件/Cursor調用GitHub	ChatGPT插件功能	跨企業智能體協作	移動App調用云服務
生態成熟度	快速成長 (GitHub 3.5萬星標，8000+注冊Server)	各平臺割裂 (OpenAI/Claude互不兼容)	早期階段 (主要Google生態)	高度成熟但碎片化
2025市場份額	38% (增速最快)	45% (主流平臺仍依賴)	12%	5% (逐漸被替代)

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1. MCP在標準化程度和開發效率上顯著領先，特別適合需要頻繁對接新工具的AI應用場景。
2. Function Calling仍是平臺內置功能的優選方案，但存在生態封閉的局限性。
3. A2A在多Agent協同領域不可替代，與MCP形成互補關系。
4. 傳統API正被新型協議替代，僅在存量系統中保留價值。

四 MCP的執行流程

• MCP的工作流程包括連接初始化、消息交換和連接終止三個階段。消息類型分為請求-響應（如獲取工具列表）和通知（單向消息）。協議采用JSON-RPC 2.0標準，確保通信格式統一。例如，當AI需要調用外部工具時，會生成結構化JSON請求，服務器處理后返回標準化響應。
  
• 首先需要在主機上自動或手動配置 MCP 服務，當用戶輸入問題時， MCP 客戶端讓 大語言模型選擇 MCP 工具，大模型選擇好 MCP 工具以后， MCP 客戶端尋求用戶同意（很多產品支持配置自動同意），MCP 客戶端請求 MCP 服務器， MCP 服務調用工具并將工具的結果返回給 MCP 客戶端， MCP 客戶端將模型調用結果和用戶的查詢發送給大語言模型，大語言模型組織答案給用戶。

五 MCP的問題和前景

5.1 MCP的問題

1. 技術成熟度與性能瓶頸：MCP協議在實際部署中仍面臨顯著的延遲問題，特別是在跨云服務調用時平均響應時間達到300-500ms，難以滿足實時性要求高的場景（如高頻交易、工業控制）。協議棧的冗余設計導致小型設備（如邊緣AI盒子）的內存占用超過800MB，限制了在IoT領域的應用。
2. 安全與隱私風險：盡管MCP設計了數據不出域機制，但2025年Q1仍曝出三起嚴重漏洞：包括MCPServer的權限繞過漏洞（CVE-2025-0281）、協議中間人攻擊風險（未加密的SSE通道）、以及工具調用鏈污染問題（惡意服務器可注入虛假工具描述）。醫療金融等敏感行業因此暫緩大規模部署。
3. 生態碎片化 ：雖然OpenAI、Google等巨頭支持MCP，但各廠商實現存在隱性差異：Anthropic的v1.2協議擴展了動態工具注冊，而微軟Azure版本則閹割了本地文件系統訪問功能。這導致開發者需要編寫15-20%的兼容性代碼，違背了"一次編寫處處運行"的初衷。
4. 商業模式不清晰：MCPServer市場出現"公地悲劇"現象：GitHub上87%的開源Server缺乏持續維護，而商業化Server又面臨定價難題（按調用次數收費導致成本不可控）。早期明星項目如TextIn OCR服務已因虧損暫停免費額度。

5.2 MCP未來發展前景

1. 技術演進路線：MCP工作組已公布2.0路線圖，重點優化：量子加密傳輸（2026Q2）、邊緣計算支持（2025Q4）、以及神經符號系統集成（2027）。測試顯示新協議可使醫療影像分析場景的端到端延遲降低至80ms，滿足手術機器人需求。
2. 垂直行業突破 ：制造業將成為最大受益領域，通過MCP連接ERP+MES+PLC系統，寶馬工廠試點項目顯示設備故障預測準確率提升40%，工單處理時間縮短65%。另據Gartner預測，到2027年60%的企業AI項目將采用MCP作為核心集成層。
3. 新交互范式興起 ：“對話即操作”(Conversation as Operation)模式正在普及：阿里云數據顯示，接入MCP的釘釘用戶中，73%的審批/報銷流程已完全通過自然語言指令完成。這種變革可能重構現有企業軟件交互體系。
4. 標準戰爭與格局重塑 ：雖然當前MCP占據38%市場份額，但Google主導的A2A協議正通過"聯邦學習+多Agent"組合方案爭奪控制權。行業分析師認為，最終可能形成"MCP負責工具連接，A2A管理Agent協作"的二分格局。

5.3 關鍵數據展望

• 2026年全球MCP相關市場規模預計達$82億（CAGR 56%）
• 開發者工具領域滲透率將率先突破75%（VS Code等主流IDE已內置支持）
• 中國"AI新基建"計劃明確將MCP納入關鍵技術清單，預計帶動200億政府投資