MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是一种标准化协议,用于让大语言模型(LLM)安全地访问外部数据源与工具。借助 MCP 服务器,模型可以调用数据库、日历、云资源、社交媒体、API 等能力,从而突破“只能生成语言”的局限,成为能“做事”的智能代理。本文从定义、机制、架构、开源资源、能力接口、对比分析、实际场景、挑战与未来趋势等多个维度出发,全面解析 MCP 的设计思路与工程实践,为 AI 开发者打造可扩展、安全、标准化的 AI 工具接入中枢提供一份落地参考。
MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是一种标准化协议,用于让大语言模型(LLM)安全地访问外部数据源与工具。借助 MCP 服务器,模型可以调用数据库、日历、云资源、社交媒体、API 等能力,从而突破“只能生成语言”的局限,成为能“做事”的智能代理。本文从定义、机制、架构、开源资源、能力接口、对比分析、实际场景、挑战与未来趋势等多个维度出发,全面解析 MCP 的设计思路与工程实践,为 AI 开发者打造可扩展、安全、标准化的 AI 工具接入中枢提供一份落地参考。