模型上下文协议（MCP）应用与发展调研

MCP简介：定义、提出背景与要解决的问题

MCP提出旨在简化LLM与多种工具/数据源集成：左图为传统每个模型对接每个工具（NxM）造成复杂连接，右图为使用MCP统一接口连接。

模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）是一种开放标准，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间提供统一的连接方式

Anthropic公司于2024年11月首次推出并开源了MCP协议，得到了OpenAI、Google DeepMind和Microsoft等多家机构的支持，被称为AI应用的“USB-C接口”

MCP的提出背景在于现有LLM普遍面临“信息孤岛”问题：模型缺乏对实时数据和外部系统的直接访问，导致每当需要让模型利用某个新工具或数据库时，开发者都必须手工编写特定的集成代码。这种碎片化集成方式难以扩展，被称为“N×M集成问题”，即N个AI系统对接M个工具需要N×M种定制集成

MCP正是为了解决这一痛点而生，通过提供一个通用的开放协议，取代过去零散不兼容的集成接口，让AI系统以更简单可靠的方式获取所需的数据和上下文信息

从应用层面看，MCP要解决的是LLM“孤立封闭”的局限。典型的大型语言模型（如Claude、ChatGPT等）在与现实世界系统交互时存在两大难题：

其一，终端用户无法直接让模型访问自己的实时数据或业务工具，不得不反复复制粘贴内容供模型处理；其二，开发者与企业需要面对“NxM问题”，不同LLM厂商有各自的插件或工具接口，导致要针对每个模型和每个工具分别开发适配器，重复劳动且维护成本高

因此，MCP的愿景是在模型和外部世界之间架起一座标准化桥梁，相当于为AI助手提供一个“万能遥控器”来连接各种数据源

通过MCP，开发者不再需要为每个模型/工具组合单独造轮子，LLM也可以摆脱信息孤岛，实现对实时数据的访问和多步骤任务的执行。

MCP的技术架构、标准规范与核心机制

MCP采用客户端-服务器双向架构：AI应用内置MCP客户端，通过STDIO或HTTP+SSE与各种MCP服务器通信，每个服务器封装一种外部工具或数据源

MCP采用客户端-服务器（client-server）架构，部分理念借鉴自IDE中的“语言服务器协议（LSP）”

这一架构将AI模型所在的应用（客户端）与外部工具服务（服务器）解耦，以标准协议进行通信。其核心技术要素包括：

主控应用 (Host Application)：即与用户交互的AI应用本身，例如Claude桌面版、支持AI助手的代码编辑器或聊天界面等

主控应用负责启动MCP会话、承载LLM，对用户请求进行处理。

MCP客户端：内嵌于主控应用中，用于按照MCP协议与外部服务器建立连接。它充当模型与外部工具之间的翻译桥梁，将模型的请求转换为MCP消息并发送给相应服务器

例如Claude Desktop内置了MCP客户端，用于连接本地或远程的MCP服务器。

MCP服务器：独立的服务进程，封装对某类数据源或工具的访问能力，并通过MCP协议向客户端暴露功能接口

通常每个MCP服务器聚焦一种集成，例如GitHub仓库访问、PostgreSQL数据库查询、Slack消息接口等。服务器实现可以由工具提供商官方开发（官方连接器）或社区开发（第三方连接器）。

传输层 & 通信标准：MCP定义了统一的通信方式，支持本地和远程两种传输模式——本地集成可采用标准输入输出（STDIO），远程集成则通过HTTP请求+服务器推送事件（SSE）流式响应。

无论传输层如何，所有MCP消息都遵循JSON-RPC 2.0规范进行编码，确保请求、响应格式的一致性。

在MCP体系中，服务器需要以机器可读的模式描述其能力。具体来说，MCP服务器会公布一组可用的“函数”或“工具”的模式描述（Schema），通常采用JSON Schema或OpenAPI风格，定义每个功能的名称、参数和返回结构。

当MCP客户端连接服务器时，会先进行协议握手和功能发现，获知该服务器提供哪些操作（例如“查询数据库”或“获取文件”等）。此后，当用户向AI提出请求（例如询问某文件的内容），模型可以根据上下文选择调用适当的MCP工具。

整个调用过程如下：

模型经由MCP客户端向对应服务器发送JSON-RPC请求，调用特定功能；MCP服务器执行实际操作（如检索数据库或文件），然后返回结果给客户端。

模型将结果纳入自己的上下文，用于生成更准确有依据的回答。

这种机制使模型不必预先硬编码任何第三方API逻辑，能够在运行时动态发现和调用外部能力，实现了模型与工具间的松耦合和可组合性。 值得注意的是，MCP严格在AI应用层实现，对底层LLM并无侵入式要求。它利用LLM已有的函数调用能力，通过标准协议在LLM和外部工具之间传递结构化信息。因此，各种不同的模型（Claude、GPT-4、LLaMA等）只要通过其应用接入MCP，就能共享同一套工具生态。这类似于互联网采用HTTP统一协议后，浏览器和服务器可以独立演进但保持兼容。MCP的标准规范及SDK已开放，涵盖多种语言实现（如Python、TypeScript、Java、C# 等）供开发者使用。

MCP在现有AI智能体系统中的适配与集成

在MCP出现之前，各类开源AI Agent框架各自为政，采用不同的方法管理“工具使用”和“上下文记忆”，难以互操作。

例如，Auto-GPT/BabyAGI这类自治代理通过插件或硬编码方式调用浏览、文件等工具；LangChain提供Tools接口和记忆模块；微软Semantic Kernel有自己的技能函数机制等。这些差异导致开发者不得不针对每个平台重复实现功能集成，缺乏统一标准。

MCP的诞生为这一局面提供了出路——它可以作为各类Agent框架的通用“中间层”，让不同系统共享同一套工具接入协议。 目前，多个主流智能体平台已开始尝试适配MCP。

例如：

LangChain：社区提供了MCP的适配器，使基于LangChain的应用也能调用MCP服务器提供的工具。

这意味着，使用LangChain构建的链式流程，可以无缝对接任意MCP兼容的数据源或操作，大幅拓展了LangChain的插件生态。

OpenAgents：OpenAgents是一个开放的多智能体平台，其愿景与MCP高度契合。据报道OpenAgents已在关注MCP，并规划通过标准协议来协调多个Agent的工具使用和上下文共享。

LangGraph / MetaGPT 等多Agent框架：这些框架专注于多角色智能体的交互与状态管理，也在探索引入MCP层以管理复杂对话的长期上下文和工具接入。

通过在这些框架上实现MCP客户端，不同Agent可以动态调用各种MCP服务器，实现更灵活的协作。 Auto-GPT 等自治代理：虽然截至目前Auto-GPT核心代码尚未直接集成MCP，但MCP提供了一种可行方案，能将Auto-GPT的插件系统标准化。随着MCP生态壮大，不排除未来Auto-GPT或其衍生项目通过MCP访问网页、数据库等，使其插件更通用易用。

MCP作为一个底层协议，并不与具体Agent框架竞争，而是可以“嵌入”现有系统之上。开发者已经在LangChain、Semantic Kernel、OpenAgents、MetaGPT等框架中初步实现了MCP支持。

这使得原本彼此孤立的AI Agent生态出现融合的可能：一个工具接入一次开发，即可被不同Agent反复利用，而Agent的对话记忆、上下文管理也可通过统一协议在多个环境中共享。正因如此，MCP被视为智能体领域打破生态壁垒、实现标准化协作的重要一步。

MCP与函数调用（Function Calling）的区别与配合

函数调用是现代LLM提供的一项基础能力，允许模型根据需要调用由开发者预定义的函数接口（又称“工具使用”功能）。OpenAI的ChatGPT函数调用就是典型例子：开发者提供函数原型（名称、参数JSON模式等），一旦模型决定调用该函数，会产生日志JSON并由应用执行实际逻辑。然而，在没有MCP时，函数调用存在如下局限：

缺乏跨模型标准：每个模型/平台都有各自定义的函数接口规范。开发者需要为不同LLM分别编写JSON模式描述和函数handler，实现同一工具在多个模型间的适配。

例如，要同时支持GPT-4和Claude访问数据库，往往需要写两套函数描述和调用代码。

函数发现与共享困难：原生函数调用通常静态定义在应用内，模型无法动态发现新工具。每增加一个功能，必须手工将其加入模型的函数列表，并针对特定模型API配置。这导致工具无法在不同应用间方便复用。

生态割裂：各大厂商的函数调用接口互不兼容，如OpenAI有自家格式，Anthropic Claude则最初无原生函数调用（后来通过MCP实现类似功能）。开发者被迫选边站，无法编写一次工具就服务所有模型。

MCP与函数调用并非对立关系，而是建立在函数调用机制之上进行扩展和标准化。

MCP主要带来以下改进：

统一的函数描述标准：MCP规定了一套通用格式来描述工具（函数）的接口，不再局限于某一家模型提供商的定义。

开发者只需按照MCP规范编写一次函数的JSON模式和实现代码，即可供任意支持MCP的模型调用。

工具发现与注册协议：通过MCP，客户端可以在运行时查询服务器可用功能列表，实现工具的动态发现。

模型无需在初始化时预知所有可能的函数，而是可以根据用户请求逐步获取所需工具，大大提升灵活性。

“一处集成，到处运行”：MCP充当模型与工具间的通用适配层。任何遵循MCP的AI应用都能调用任何MCP服务器提供的功能。

这意味着一个MCP插件（如Slack消息读取工具）开发后，不仅Claude能用，未来ChatGPT、Bard等只要实现MCP客户端也都能直接使用，真正实现即插即用的跨模型工具生态。

换言之，函数调用解决了“LLM如何调用函数”的问题，而MCP进一步解决了“各模型如何以一致方式调用各类函数”的问题。MCP借助函数调用作为底层能力，提供了标准的封装和交互协议。

例如，OpenAI在其平台内引入的GPT Function Calling（又称GPT Actions）实现了特定生态内的工具调用，而MCP则将这一能力带到所有模型和应用，成为厂商无关的通用方案。

通过MCP，开发者不再被锁定在某一模型生态，模型也可以在无需特定硬编码的情况下自主“理解”何时调用何种工具，极大拓展了AI系统的可用性和上下文获取能力。

MCP的应用案例：与外部工具、数据源和平台的集成

MCP作为“AI的万能连接器”，已经在多个场景下得到实践，包括连接常用办公工具、开发者平台、数据库以及云服务等。以下是一些典型的应用案例：

协同办公与通信：通过MCP，LLM可接入办公套件和消息系统，实现信息查询和自动操作。例如，Anthropic提供了Google Drive的MCP服务器，允许AI直接读取企业云盘文件；Slack的MCP连接器可让AI读取/发送消息、检索频道历史等。

这使AI助手能够参与团队协作，如根据聊天内容总结讨论、从云盘提取数据回答问题等。

代码仓库与开发者工具：MCP在软件开发领域有广泛应用。GitHub MCP服务器支持AI对代码仓库执行操作，如检索代码、生成pull request等。

JetBrains公司官方集成了MCP，让其IDE中的AI助手可以通过自然语言完成代码读取、下断点、执行终端命令等操作。

此外，Git版本控制、Continue（JetBrains和VS Code的开源AI助手）和Sourcegraph Cody等也都支持通过MCP获取代码上下文，从而提高编码助理的智能程度。

数据库与信息检索：借助MCP，LLM能够直接查询数据库或知识库。官方提供的PostgreSQL MCP服务器允许AI执行只读SQL查询，从而安全地获取数据库内容用于回答问题。

类似地，社区开发了Notion笔记、向量数据库等连接器，AI可以实时检索企业知识库或文档内容，避免上下文窗口限制。这类应用属于检索增强生成（RAG）场景，通过MCP标准接口实现检索。

Web浏览与数据抓取：MCP的开放生态也覆盖网络数据获取。Apify（一家网页抓取平台）官方推出了MCP服务器，使AI能够调用其超过4,000个爬虫和自动化脚本（Actor），执行网页浏览、跨站数据抓取和内容爬取等任务。

这意味着AI助手可以在受到控制的环境下替代用户完成网络搜索、信息收集等工作，为用户提供最新的网上资讯汇总。

金融与其他API服务：Stripe（知名支付平台）开发了MCP集成，支持AI通过自然语言发出指令来创建发票、管理客户、处理退款等。

这类案例展示了将AI接入业务系统的潜力：客服聊天机器人可以直接操作支付系统，自动完成用户请求。同时还有大量社区构建的API接入，如天气查询、日历检索、地图服务等，使AI可以像人一样使用各种在线服务。 以上只是MCP生态的冰山一角。据统计，在MCP发布短短几个月内，社区已经涌现了上千种MCP服务器实现，连接了各类服务（Slack、GitHub、Google Drive、Notion、数据库等等）。

Anthropic官方也提供了一系列预构建的MCP服务器，包括Google云端、Slack、Git仓库、Postgres数据库、无头浏览器Puppeteer等。

开发者可以根据需要选择现成的连接器，或参考这些示例自行开发新的MCP服务器，将自有工具/数据接入AI。同样地，通过Claude Desktop等支持MCP的客户端，用户还能让AI访问本地文件系统或运行本地命令。

比如让Claude阅读电脑中的文件并进行编辑等。这一切案例都表明，MCP正在将AI助手从封闭的文字对话扩展到实际操作层面，连接起丰富的外部功能，使之真正成为“能做事”的智能体而非只能聊天的模型。

支持MCP的组织、平台及其标准化现状

自MCP推出以来，多方业界力量对此表现出浓厚兴趣，形成了初步的支持生态：

Anthropic及早期合作伙伴：作为MCP的发起者，Anthropic已在自家产品Claude中深度集成了MCP（Claude Desktop原生支持MCP功能）。

此外，Block公司（原Square）和Apollo公司作为首批试点，将MCP接入了各自业务系统，以验证其在真实场景下的效果。

AI大厂参与：OpenAI、Google（DeepMind）、微软等AI领导者对MCP表现出支持和参与意愿，共同推动这一开放协议的发展。

虽然目前MCP主要由Anthropic主导，但这些巨头的关注预示着其有望朝行业标准方向演进。另有报道提及，Cloudflare等云平台也在研究MCP在其环境中的应用。

开发者工具厂商：多家DevTool公司已正式为自家产品添加MCP支持，包括Zed编辑器、Replit在线开发环境、Sourcegraph的代码助手Cody、Codeium代码补全工具以及JetBrains系列IDE等。

这些平台的共同目标是利用MCP让AI助手直接获取代码库、项目文件等上下文，从而提供更智能的编码支持。JetBrains更是与Anthropic合作开发了官方的MCP连接器，体现出对于该协议的认可。

开源社区与创业团队：除了官方和大厂，开源社区对MCP也十分活跃。MCP规范和参考实现的GitHub仓库在短时间内获得了大量关注（Star、Fork），开发者为不同语言构建了SDK，并分享最佳实践。

社区贡献了众多第三方MCP服务器（涵盖各种新工具），定期在论坛和Hackathon上交流经验。

同时，一些初创公司（如OpenAgents等）正尝试以MCP为基础打造跨应用的Agent平台，体现了行业对标准化协议的需求。

尽管MCP发展迅速，但目前它仍然不算一个正式的“行业标准”。首先，MCP虽然开源开放，但目前主要由Anthropic维护和推动，其规范在设计上围绕Claude模型及其应用展开。

一个真正的中立标准通常需要成立独立的治理组织、联合多方参与制定演进路线、通过正式标准化流程等。而MCP当前还没有这样的第三方管控机制。

其次，AI工具接入领域眼下面临“百家争鸣”：除了MCP，Google宣布了自己的**Agent-to-Agent (A2A)**协议，IBM也在开发内部的Agent Communication Protocol。

如果各大厂各推一套，反而可能导致生态再次分裂，而无法实现兼容互通。这意味着MCP要成为社区标准，仍需业界在观望中达成更多共识。 值得欣喜的是，目前MCP呈现出朝标准化迈进的良好势头。一方面，有越来越多的公司与项目加入MCP生态，为其背书（如Stripe、JetBrains等官方集成，以及微软等的兴趣参与）。

另一方面，MCP本身也在不断演进、完善安全实践，并积极征求社区反馈。

Anthropic方面表示希望将MCP打造成一个协作开放的项目，邀请AI开发者、企业用户共同参与，塑造安全、实用的上下文连接协议。

因此，尽管眼下MCP尚未正式“定标”，但其开放性和多方支持为未来成为事实标准奠定了基础。

MCP的发展前景、挑战和潜力展望

作为一项新兴技术协议，MCP展现出巨大的潜力，同时也面临一些挑战，需要在发展中逐步克服。 发展前景与潜力： 展望未来，MCP有望成为AI领域的关键基础设施，就像今日的REST API或gRPC之于微服务架构一样。

随着大模型从纯文本对话进化为具备推理、规划和执行复杂任务的自主Agent，MCP将扮演连接它们与现实世界的“神经网络”角色，让AI真正行动起来而不只是输出文字。

可能出现的演进包括：

生态体系成熟：随着更多工具接入MCP，未来或将出现“MCP应用商店”或工具市场，各组织可以共享和复用标准化的AI工具组件。

这将极大降低构建AI应用的门槛，让开发者专注于业务逻辑而非重复造轮子。

自动化接口生成：借助AI自身的能力，可以自动为现有软件系统生成MCP接口描述（Schema）和绑定代码。

例如，让AI阅读一个系统的API文档后自动产出MCP服务器，使得旧有应用瞬间具备与LLM对接的能力。

安全与合规标准：社区可能制定MCP服务器的安全认证和最佳实践标准。

例如，对处理敏感数据的MCP工具进行认证，明确权限边界、防范数据泄露的措施等，提高企业采用MCP的信心。 可观测性和调试工具：未来或将出现图形化界面来监控和调试AI调用工具的过程。

这对于构建复杂AI代理系统非常重要，开发者可以直观查看模型为何调用某工具、输入输出是什么，从而调整提示词或权限配置。这将使AI行为更透明可控。

**面临的挑战： **要实现上述愿景，MCP当前需要应对若干关键挑战：

标准化与治理：如前所述，MCP尚缺乏独立的行业联盟来管理演进。如果主要由单一厂商掌控，企业可能担心绑定风险。

为避免重复的“格式之争”，业界需要就协议标准展开合作，促进各方案的融合或互通，否则MCP可能沦为众多协议之一而非统一标准。

安全性：让LLM连接外部工具既带来强大能力，也引入安全隐患。模型可能被恶意提示诱导滥用工具，造成数据泄露或破坏。

例如，通过MCP读取文件、调用支付接口等都存在敏感操作，如何实施权限控制、沙盒隔离和输出验证是重大课题

开发者需谨慎设计MCP服务器，限制高风险指令，并结合权限授权机制确保AI行为可控。

开发者体验：作为一项新技术，MCP目前的上手成本和开发者体验仍有改进空间。

部分早期使用者反馈，在复杂企业环境中部署MCP时，遇到工具接入调试难、日志追踪困难等问题，需要更多指导和工具支持。

随着社区的投入，文档、SDK和调试方案正在完善，但要大规模普及仍需降低使用门槛。

模型能力与可靠性：MCP再强也依赖模型正确地决定何时调用何工具。然而LLM有可能误判或被误导，出现调用错误工具、或在关键情境下遗漏调用的情况。这对模型的提示设计和系统容错提出要求。另外，当涉及多步骤操作时，还需解决模型的长期记忆和状态管理问题，使其在整个任务过程中保持一致的上下文（MCP本身提供了工具接口，但不直接解决Agent的长程规划问题，这可能需要配合记忆管理框架，如LangGraph等）。

MCP为“让AI连通一切”描绘了可行路径

它已经在短时间内展现出蓬勃生命力，汇聚了产业和社区的兴趣。尽管前路仍有挑战，但随着更多实践的积累和协议本身的完善，MCP的前景被广泛看好。许多专家认为，未来的AI应用将以MCP为基础构建，就像今天的Web应用离不开HTTP一样。

一旦这一开放协议趋于成熟并获得广泛认可，我们将迎来一个高度互联、协同工作的AI工具生态——在这个生态中，各种AI模型可以通过MCP自由访问所需的知识和能力，真正变成能够感知环境、持续执行任务的智能代理，让人类从繁琐操作中解放出来，专注于更具创造性的工作。

正如有评论所说：“如果说AI模型是大脑，那么MCP就是连接它们与外界的神经系统”。

随着MCP的发展，我们距离“AI为我所用、通达万物”的愿景也将更进一步。

参考来源：

Anthropic新闻稿：Introducing the Model Context Protocol Anthropic 官方文档：MCP 概览 Descope 技术指南：What Is the Model Context Protocol and How It Works GradientFlow 深度解读：Model Context Protocol: What You Need To Know LinkedIn 专栏：MCP – The Universal Bridge Between AI and External Systems VentureBeat 分析文章：MCP: A promising AI integration layer, but not a standard (yet) Stackademic 博文：The Secret Behind Smarter AI Agents Anthropic 开源资料：MCP 规范与示例代码