是什么?
Model Context Protocol(模型上下文协议), 简称 MCP。MCP 不是框架, 而是一个通用开源标准协议
早期开发外部工具的时候, 每个 ai 服务提供商都有自己的工具调用协议导致一个工具对接每个厂商都需要重新一套对接流程。这个时候,Anthropic 提出了 MCP 的标准, 解决了这个问题
MCP 就类似于外部工具的 USB 接口, 统一了所有服务商提供商的标准, 让开发只需要对接一次就可以让所有 ai 调用, 实现了 "即插即用"、"功能解耦"
和Function Call有什么区别?
Function Call 本质上来说还是 "硬编码集成"。在多智能体时代, 如果多个智能体都需要用同一个功能就需要在每个智能体上写一遍同样的代码, 而 MCP 作为外部工具只需要写一遍代码就可以让多个智能体调用
工作流程
第一阶段-初始化(获取工具说明)
Agent 初始化的时候会用 JSON-RPC 协议向所有 MCP Server 请求工具说明书。MCP Server 返回标准 JSON 格式的说明书
第二阶段-决策(大模型规划)
Agent 把用户原始问题和标准化的工具说明书列表发给 LLM, 然后 LLM 根据这些信息响应一个清晰的工具调用指令
第三阶段-调用(执行与结果回传)
Agent 收到指令会请求对应的 MCP Server 工具, 工具把执行结果返回 Agent
第四阶段-总结(生成最终回复)
Agent 把所有信息 (原始问题 +MCP 调用 +MCP 调用结果) 汇总发给 LLM,LLM 基于这些信息生成最终回复,Agent 输出最终结果给用户
本质
LLM ---> 决策者、规划者
Agent ---> 中介, 负责协调统筹 LLM 和工具
MCP Server ---> 工具