一文读懂MCP协议：大模型AI-Agent的USB-C接口

在AI重构传媒行业价值链的时代，内容生产、分发与用户触达的效能，正从单点效率升级为算法驱动的全局智能协同。然而，海量数据孤岛、多平台接口的烟囱式开发等瓶颈，仍在制约技术资源的AI化融合。

在AI重构传媒行业价值链的时代，内容生产、分发与用户触达的效能，正从单点效率升级为算法驱动的全局智能协同。然而，海量数据孤岛、多平台接口的烟囱式开发等瓶颈，仍在制约技术资源的AI化融合。

本文深入拆解MCP协议，从技术架构到行业场景化实践，为您揭示如何用"一次连接，全局调用"的下一代接口标准，释放传媒数据资产的真正潜能——让技术资源不再成为创意与效率的枷锁，而是驱动增长的新引擎。

【本文由@bexzhang主笔， @osli修订， 来源：腾讯云智慧传媒 】

一、MCP起源

背景与痛点

AI应用进入深水区后，模型与外部数据/工具的集成呈现"烟囱式开发"（每个模型需单独对接不同数据源），导致开发成本高、安全性差、扩展困难。AI 模型和已有系统集成发展缓慢，一方面是企业级的数据很敏感，大多数企业都要很长的时间和流程来动；另一个方面是缺少一个开放的、通用的、有共识的协议标准。

市面上虽然有一些框架支持 Agent 开发，例如 LangChain Tools, LlamaIndex 或者是 Vercel AI SDK，需编写大量定制代码，难以规模化。

LangChain 和 LlamaIndex 整体发展混乱，代码的抽象层次过高，在实际开发中，只要业务一旦开始复杂，糟糕的代码设计带来了非常糟糕的编程体验。项目过于追求商业化了，忽略了整体生态的建设。

Vercel AI SDK 代码抽象的比较好，但是也只是对于前端 UI 结合和部分 AI 功能的封装还不错，最大的问题是和 Nextjs 绑定太深了，对其它的框架和语言支持度不够。

诞生与目标

提出者：Anthropic公司（Claude的开发者）于2024年11月底发布并开源。https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol

核心目标：建立类似USB-C的标准化协议，统一AI模型与外部资源的交互接口，实现"一次集成，处处运行"。解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。

技术演进时间线：

二、MCP的概念和优势

MCP定义

MCP是一种开放协议，通过标准化语言和接口，实现AI模型与外部数据源/工具的无缝交互，核心功能包括：

• 统一翻译器：将不同数据源的API转换为模型可理解的标准化请求。
• 安全连接层：支持本地与远程资源访问，数据无需上传至云端。

这个协议的发布最好机会应该是属于 OpenAI 的，如果 OpenAI 刚发布 GPT 时就推动协议，相信大家都不会拒绝，但是 OpenAI 变成了 CloseAI，只发布了一个封闭的 GPTs，这种需要主导和共识的标准协议一般很难社区自发形成，一般由行业巨头来主导。

通俗类比概念

“万能遥控器"比喻

想象每个企业系统都是不同品牌的智能家电（电视、空调、音响），原本每个设备都需要专属遥控器（定制接口）。MCP就像一个预置了所有家电协议的万能遥控器：AI助手拿着这个遥控器，既能让"电视"播放监控视频（调用安防系统），也能让"空调"调节数据温度（调整服务器负载），还能让"音响"播报业务报告（触发语音合成）——所有操作都通过统一按键（标准化指令）完成，无需再为每个设备寻找专用遥控器。

“AI的USB-C接口"比喻

官方将MCP比作AI领域的USB-C接口。类比来看，不同的AI助手就像不同的电子设备，以前每个设备需要不同的数据线连不同的外设（比如老式手机数据线各不相同），而MCP提供了一个统一的细窄接口，让AI能够即插即用各种外设。例如，通过MCP，一个AI助手今天可以连U盘（数据库），明天插打印机（邮件系统），后天接显示器（报告生成）——接口都一样，只是功能不同。就像USB-C让我们少了无数转换头和线缆，MCP也让AI集成少了无数专有API和脚本。对于终端用户来说，这意味着AI助手将变得更加多才多艺且使用方便，因为背后复杂的连接都被这个看不见的"USB-C"标准屏蔽掉了。

MCP的优势

MCP（Model Context Protocol）是专为大语言模型（LLMs）应用设计的上下文协议，针对LLM应用中常见的数据孤岛与工具集成痛点，MCP提供以下关键能力：

• 生态-MCP 提供很多现成的插件， AI 可以直接使用。
• 统一性-不限制于特定的 AI 模型，任何支持 MCP 的模型都可以灵活切换。
• 数据安全-可以自行设计接口确定传输哪些数据。

MCP 与 Function Calling 的区别

三、MCP的核心原理和技术架构

核心架构

MCP采用客户端-服务器的分布式架构，它将 LLM 与资源之间的通信划分为三个主要部分：客户端、服务器和资源。客户端负责发送请求给 MCP 服务器，服务器则将这些请求转发给相应的资源。这种分层的设计使得 MCP 协议能够更好地控制访问权限，确保只有经过授权的用户才能访问特定的资源。官方架构图如下：

• MCP Host（主机应用）：Hosts 是指 LLM 启动连接的应用程序，像Cursor、Claude、Desktop、Cline 这样的应用程序。
• MCP Client（客户端）：客户端是用来在 Hosts 应用程序内维护与 Server 之间 1:1 连接。一个主机应用中可以运行多个MCP客户端，从而同时连接多个不同的服务器。
• MCP Server（服务器）：独立运行的轻量程序，通过标准化的协议，为客户端提供上下文、工具和提示，是MCP服务的核心。
• 本地数据源：本地的文件、数据库和 API。
• 远程服务：外部的文件、数据库和 API。

这种架构下，AI主机通过MCP客户端同时连接多个MCP服务器，每个服务器各司其职，提供对一种数据源或应用的标准化接入。这样设计有几个好处：一是模块化，增加或移除某个数据源只需启用或停用对应的服务器，不影响AI主体或其他部分；二是解耦，AI模型与具体数据源实现隔离开，通过协议交互，不直接依赖数据源的内部细节；三是双向通信，不仅AI可以请求数据源，某些情况下数据源也能要求AI执行操作或生成内容，从而支持更复杂的交互流程。

工作流程

1. 初始化连接：客户端向服务器发送连接请求，建立通信通道。
2. 发送请求：客户端根据需求构建请求消息，并发送给服务器。
3. 处理请求：服务器接收到请求后，解析请求内容，执行相应的操作（如查询数据库、读取文件等）。
4. 返回结果：服务器将处理结果封装成响应消息，发送回客户端。
5. 断开连接：任务完成后，客户端可以主动关闭连接或等待服务器超时关闭。

通信方式

MCP定义了一套基于JSON-RPC 2.0的消息通信协议。核心特点如下：

• 传输灵活：原生支持两种传输方式——进程管道的STDIO（本地场景）和SSE+HTTP POST（网络通信），同时允许开发者自定义其他传输通道。
• 消息透明：采用纯JSON格式封装三种消息类型——请求（带唯一ID）、响应（含结果/错误）和通知（无回复）。每条消息包含方法名和参数，类似函数调用，直观表达"执行操作/获取数据"等行为。
• 开发友好：相比二进制协议（如gRPC），JSON消息可人工阅读，配合结构化日志更易调试。协议层自动处理请求响应匹配、错误传递和并发管理，开发者只需关注业务逻辑。

关键机制 – “Primitives”（原语）概念：MCP将AI与外部系统交互的内容抽象为几类原语，以此规范客户端和服务器各自能提供的功能。

MCP服务器可以提供三种原语：

• Prompts（提示）：预先编写的提示词或模板，相当于一段指导性文字片段，可以插入到模型的输入中去影响其行为。例如服务器可以提供一个"代码审查提示模板"，供模型在阅读代码时使用。
• Resources（资源）：结构化的数据或文档内容，可供客户端读取并提供给模型作为上下文。例如从数据库查询到的一条记录、用户的笔记文档内容等，都是资源类型。资源类似于"只读文件"，模型可以请求某个资源，服务器会返回相应的数据内容。
• Tools（工具）：可以被模型调用的可执行操作或函数。这是MCP最强大也最具互动性的部分，模型可以要求服务器执行某个工具函数来获取信息或改变外部状态，比如调用"发送邮件"工具发送一封邮件，调用"查询天气"工具获取天气数据等。由于工具调用可能带来副作用和安全风险，MCP规定模型调用工具必须经由用户批准后才执行。换言之，工具就像模型可用的"按键"，但每次按键需要真人确认，避免模型滥用外部操作权限。

MCP客户端提供两种原语能力用于辅助服务器完成复杂任务：

• Roots（根）：这是一种由客户端提供的文件系统入口或句柄。服务器可以通过Root来访问客户端这侧的本地文件或目录内容。例如客户端可以授权服务器读取某个文件夹（作为Root），那么服务器就能代表模型浏览那个文件夹下的文件内容（通常仍以资源形式提供给模型）。Roots机制确保服务器只能访问经授权的本地数据范围，增强安全性。
• Sampling（采样）：这一机制允许服务器向客户端发起请求，要求客户端这侧的LLM模型生成一段文本（即一次补全/推理）。简单说，服务器也可以"反过来"调用模型，让模型基于一些额外提示执行推理。Sampling可以用于构建多轮交互的智能Agent：服务器在执行某工具过程中，发现需要模型进一步推理决定下一步时，就可以用Sampling请求模型产出结果，再继续后续操作。不过Anthropic也强调应谨慎使用这一机制，始终保持人类在环监督，以避免AI代理失控循环调用模型。Sampling机制并非所有MCP服务器均支持，需依赖客户端实现。

通过上述原语分类，MCP清晰地定义了模型与外部交互的意图类型。例如，让模型获取一段参考资料应该作为Resource提供，而不是混同于调用Tool；又如要求模型执行某操作就用Tool明确表示。这样的设计使AI系统的上下文管理更结构化：模型知道某段信息是只读资料还是可执行操作，用户也能对不同类型请求进行针对性地审批或监控。这比起简单地给模型一个隐式"工具插件"要透明得多。Anthropic的开发者指出，他们最初也考虑过是否把所有交互都当作"工具调用"统一处理，但最终认为Prompt和Resource这两类原语有其独特意义，能表达不同用途的功能，因此保留了多元的原语概念。

四、MCP Server分类及应用

MCP Server是MCP服务的核心，主要从官方、第三方以及社区MCP Server三个角度对关注度较高的应用进行细分。

1.官方MCP Server

（由 Model Context Protocol 核心团队维护，具备标准化协议实现和最佳实践）

核心基础设施

• modelcontextprotocol/server-filesystem（文件系统）：提供标准化文件访问接口，支持细粒度权限控制，基础能力标杆实现。https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/filesystem

拓展工具

• modelcontextprotocol/Google Drive（云端文件）：与 Google Drive 集成，允许列出、读取和搜索文件。https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/gdrive

AI增强工具

• modelcontextprotocol/aws-kb-retrieval-server（向量数据库）：官方向量检索方案，支持高维数据存储与相似性搜索。https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/aws-kb-retrieval-server

2.第三方MCP Server

（由专业厂商/团队维护，具备行业领域深度集成能力）

数据库服务

• Tinybird MCP Server（实时数据分析）：针对时序数据优化，提供低延迟 SQL 查询接口。https://github.com/tinybirdco/mcp-tinybir

云服务

• Qdrant MCP Server（向量搜索云服务）：企业级向量检索云服务，支持混合搜索和分布式部署。https://github.com/qdrant/mcp-server-qdrant/

AI服务

• LlamaCloud Server（大模型托管平台）：提供多模态模型调用接口，支持模型微调和推理监控。https://github.com/run-llama/mcp-server-llamacloud

开发工具服务

• Neo4j（图数据库）：图数据库服务，支持Cypher查询与知识图谱构建。https://github.com/neo4j-contrib/mcp-neo4j/

拓展工具服务

• Firecrawl （网页爬取）：支持抓取、爬取、搜索、提取、深入研究和批量抓取。https://github.com/mendableai/firecrawl-mcp-server?tab=readme-ov-file#firecrawl-mcp-server

3.社区MCP Server

（由开发者社区贡献，覆盖长尾需求和实验性场景）

本地工具集成

• punkpeye/mcp-obsidian（知识管理工具）：支持双向同步 Obsidian 笔记库，Markdown 内容解析优化。https://github.com/punkpeye/mcp-obsidian

自动化工具

• appcypher/mcp-playwright（浏览器自动化）：基于 Playwright 的网页操作自动化，支持动态 JS 执行。https://github.com/appcypher/awesome-mcp-servers#browser-automation

垂直领域工具

• r-huijts/mcp-aoai-web（艺术数据访问）：可通过自然语言交互访问荷兰国立博物馆的藏品，提供艺术品元数据检索。https://github.com/r-huijts/rijksmuseum-mcp

开发者工具

• sammcj/mcp-package-version（开发依赖管理）：实时查询 npm/pypi 包版本，防止幻觉版本建议。https://github.com/sammcj/mcp-package-version

隐私增强工具

• hannesrudolph/mcp-ragdocs（本地文档检索）：基于本地向量库的隐私安全文档检索方案。https://github.com/hannesrudolph/mcp-ragdocs

4.分类对比

补充说明：远程 MCP 连接的支持

官方文档中关于传输方式的描述可能会让部分开发者误解，认为 Remote MCP Connections（远程 MCP 连接）已经实现。实际上，当前的客户端和服务端都是在本地运行的。（当前如果需要连接远程服务器，需要在客户端-服务端连接后，由本地服务端再次向远程服务器发起连接）

这一点在官方的 2025 年路线图中有所提及https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap ：

实现 Remote MCP Connections是当前MCP项目组的最高优先级，允许客户端通过互联网安全地连接到 MCP 服务端。关键举措包括：

• 认证与授权 (Authentication & Authorization)：增加标准化的认证能力，特别是专注于 OAuth 2.0 支持。
• 服务发现 (Service Discovery)：定义客户端如何发现并连接到远程 MCP 服务器。
• 无状态操作 (Stateless Operations)：探讨 MCP 是否可以支持无服务器环境（serverless environments），在这种环境中，操作需要尽可能无状态。

参考文章：

[1]https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
[2]https://modelcontextprotocol.io/development/roadmap
[3]https://github.com/modelcontextprotocol
[4]https://mcp.so/servers
[5]https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
[6]https://github.com/appcypher/awesome-mcp-servers
[7]https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk
[8]https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers?tab=readme-ov-file#frameworks
[9]‍https://mp.weixin.qq.com/s/Toj2TudFNXx6_Z11zSRb2g