本文梳理了 MCP Server 在企业 AI 架构中的核心定位与落地实践。本文从企业引入大模型面临的工程挑战出发,深入解析了 MCP Server 如何作为 AI 控制中枢,统一管理 Prompt、Schema、工具调用、RAG 知识库与权限审计。通过 VS Code 智能协作、GitLab Issue 自动整理、RAG 问答等真实案例,白皮书总结了一套可复制、可演进的 MCP 工程化方法,为企业构建稳定、可控、可扩展的 AI 系统提供完整参考。
本文梳理了 MCP Server 在企业 AI 架构中的核心定位与落地实践。本文从企业引入大模型面临的工程挑战出发,深入解析了 MCP Server 如何作为 AI 控制中枢,统一管理 Prompt、Schema、工具调用、RAG 知识库与权限审计。通过 VS Code 智能协作、GitLab Issue 自动整理、RAG 问答等真实案例,白皮书总结了一套可复制、可演进的 MCP 工程化方法,为企业构建稳定、可控、可扩展的 AI 系统提供完整参考。