1. 背景

隨著大語言模型（LLM, Large Language Model）的應用越來越廣泛，一個核心問題逐漸凸顯：

• 模型在對話或推理時，往往只能依賴有限上下文窗口。
• 外部工具、知識庫、應用接口如何統一接入模型，缺乏標準協議。

為了解決這一問題，OpenAI 等社區提出了 MCP（Model Context Protocol），旨在建立一種通用的標準，讓模型能夠與外部數據源、工具和應用生態進行高效、安全、靈活的交互。

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2. 什么是 MCP

MCP（Model Context Protocol）是一種 開放標準協議，用于定義模型與外部世界交互的方式。
它的目標是：

• 為 LLM 提供 統一的上下文接口。
• 支持模型調用外部數據、API、工具。
• 提高可擴展性和安全性，避免廠商鎖定。

一句話理解：
👉 MCP 是大語言模型與外部系統之間的“標準通信協議”。

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3. 核心功能

MCP 協議定義了模型與外部資源交互的基本方式，主要包括：

1. 資源管理

   • 統一描述外部數據源（數據庫、文件系統、知識庫、API 等）。
   • 模型可以通過 MCP 請求這些資源的上下文。

2. 工具調用（Tool Invocation）

   • 定義標準化的“工具調用”接口。
   • 不論是數據庫查詢、網絡請求還是本地運算，模型都能通過相同方式訪問。

3. 上下文注入（Context Injection）

   • 自動將外部上下文注入模型對話。
   • 避免模型“遺忘”重要信息。

4. 安全與可控性

   • 限制模型的調用權限。
   • 通過協議層做訪問控制，防止越權。

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4. MCP 的架構

MCP 通常由三部分組成：

1. 模型（Model）

   • 負責語言理解與生成。
   • 通過 MCP 請求外部資源。

2. 客戶端（Client）

   • 作為橋梁，管理上下文。
   • 調度請求，保證安全。

3. 服務端（Server, MCP Provider）

   • 提供資源和工具。
   • 可以是數據庫、API、知識庫或企業應用。

架構可以理解為：模型 ? 客戶端（MCP 協議）? 外部系統

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5. 應用場景

MCP 在實際應用中有非常廣的潛力，例如：

• 智能問答系統
  模型通過 MCP 從知識庫獲取信息，回答更準確。

• 企業應用集成
  LLM 可以調用 ERP、CRM、數據庫等系統。

• 多模態擴展
  模型可以通過 MCP 接入圖像識別、語音識別服務。

• 個性化助手
  通過 MCP 訪問用戶日歷、郵件、文檔，提高智能性。

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6. 總結

• MCP（Model Context Protocol）是為了解決 LLM 上下文受限與外部系統接入難題 而提出的開放協議。
• 它的核心作用是：標準化模型與外部數據/工具交互的方式。
• MCP 有望成為 AI 應用的基礎標準，推動大模型與企業系統、知識庫、工具的深度融合。