大模型mcp

在大模型领域，MCP 是指模型上下文协议（Model Context Protocol）1。以下是关于它的详细介绍1：

• 起源与背景：2024 年 11 月 25 日由 Anthropic 公司发布。随着大模型的广泛应用，在处理长对话、多轮交互时面临上下文长度限制导致的信息丢失问题，以及不同模型 Function Call 的结构和参数格式不同，使得多模型集成、统一管理和标准化接入复杂繁琐，MCP 应运而生。
• 核心作用：可以将其比喻为 “AI 扩展坞”。MCP Server 作为智能中枢平台，能动态接入各类专业能力模块，如知识库、计算工具、领域模型等。当大语言模型需要完成特定任务时，可像 “即插即用” 般调用这些模块，实时获得精准的上下文支持，实现能力的弹性扩展，打破了传统 AI 模型的封闭性。
• 架构组成：遵循客户端 - 服务器架构。包括 MCP 主机，即发起请求的 AI 应用程序，如聊天机器人、AI 驱动的 IDE 等；MCP 客户端，在主机程序内部，与 MCP 服务器保持 1:1 的连接；MCP 服务器，为 MCP 客户端提供上下文、工具和提示信息，每个 MCP 服务器都专精于一类工作，如读写浏览器、读写本地文件、操作 Git 仓库等。
• 功能特点：
  • 标准化交互：定义了一套通用的消息格式和交互流程，打破不同 AI 模型和工具之间的壁垒，实现 “跨平台” 协作。
  • 自动化工作流：AI 可通过 MCP 自动化访问和操作外部工具，无需人工干预，提升工作效率。
  • 场景化应用拓展：为 AI 在各种场景下的应用提供可能，如编程辅助、数据分析、智能助手等。
  • 开放生态构建：开源特性鼓励开发者共同构建丰富的 MCP Server 工具生态，加速 AI 应用创新。
• 应用场景：在智能编程助手中，AI 助手利用 MCP Server 访问 IDE 的文件系统等，实现代码生成等功能；在智能文档处理中，AI 通过 MCP Server 访问文件系统等，自动化处理文档；在智能数据分析中，AI 借助 MCP Server 连接数据库等，进行数据分析；在智能助手场景中，结合多种 MCP Server，AI 助手可完成信息搜集等复杂任务。