MCP 深度解析
套用一句關于幺半群的名言："MCP 是一種開放協議，用于標準化應用程序向 LLM 提供上下文的方式，問題何在？"但即使花數小時閱讀 MCP 的定義并實操示例，仍難以清晰把握其具體運作流程：LLM 負責什么？MCP 服務器做什么？MCP 客戶端的角色是什么？數據流如何流動？決策點位于何處？本文將深入解析 MCP 的本質、工作原理，并通過完整的分步示例展示各組件如何協同工作，以及每一步的具體操作。
具體而言，我們部署了一個故意包含漏洞的 Cloudflare Worker。該錯誤在 Sentry 中觸發警報后，Visual Studio Code（VS Code）內運行的 AI 助手（Cline）通過托管的 Sentry MCP 服務器提取堆棧跟蹤信息，通過本地 GitHub MCP 服務器創建對應的 GitHub 問題，修補代碼，提交修復并重新部署 —— 所有操作均在人工審批下完成。MCP 將集成工作從 M×N 定制橋接模式簡化為 M+N 適配器模式，但也帶來了延遲、安全審查和學習曲線等成本。
為何需要 MCP
當 AI 助手需要協調現實系統（如用于監控的 Sentry、代碼管理的 GitHub、工單系統 Jira、數據庫 Postgres 等?
