告別碎片化！Model Context Protocol為AI代理帶來標準化與可擴展性 原創
引言：AI工具調用的變革之路
在人工智能飛速發展的今天，AI代理（AI Agents）已經成為我們生活中不可或缺的一部分。從智能客服到代碼助手，從企業知識管理到個人生產力提升，AI代理的應用場景無處不在。然而，在AI代理與外部工具和數據源集成的過程中，一直存在著一個亟待解決的問題：如何實現高效、安全、可擴展且易于維護的工具調用？傳統的方法往往依賴于臨時的、特定于模型的集成方式，這不僅導致代碼庫碎片化，還增加了維護成本和開發難度。幸運的是，Model Context Protocol（MCP）的出現，為這一問題帶來了全新的解決方案。
傳統AI工具集成的困境
在MCP出現之前，大型語言模型（LLMs）主要依靠臨時的、特定于模型的集成方式來訪問外部工具。例如，ReAct方法將鏈式推理與顯式的函數調用相結合，而Toolformer則通過訓練模型來學習何時以及如何調用API。此外，像LangChain和LlamaIndex這樣的庫提供了代理框架，將LLM提示與自定義的Python或REST連接器包裝在一起，而Auto-GPT等系統則通過反復調用定制服務來分解目標為子任務。這些方法雖然能夠實現工具調用，但它們存在一個共同的問題：每增加一個新的數據源或API，就需要編寫一個獨立的包裝器，并且代理必須經過專門訓練才能使用它。這種碎片化的集成方式不僅難以維護，還限制了AI代理的可擴展性和靈活性。
Model Context Protocol（MCP）：AI工具調用的新標準
MCP是什么？
Model Context Protocol（MCP）的出現，正是為了解決上述問題。MCP是一種開放協議，旨在標準化AI代理發現和調用外部工具及數據源的方式。它定義了一個基于JSON-RPC的通用API層，連接LLM主機和服務器。簡單來說，MCP就像是AI應用的“USB-C接口”，任何模型都可以通過它訪問工具。通過MCP，組織可以實現與數據源和AI工具之間的安全雙向連接，取代了過去零散的連接器。
MCP的核心優勢
MCP的核心優勢在于它的標準化和復用性。與傳統方法不同，MCP將模型與工具解耦。代理（或主機）只需連接到一個或多個MCP服務器，這些服務器以標準化的方式暴露數據或功能。代理從服務器獲取可用工具的列表，包括它們的名稱、描述以及輸入/輸出模式，然后模型可以通過名稱調用任何工具。這種標準化的調用方式，不僅簡化了開發流程，還提高了系統的可維護性和可擴展性。
MCP的三個核心角色
MCP的開放規范定義了三個核心角色：
- 主機（Host）：用戶與之交互的LLM應用或用戶界面（例如聊天界面、IDE或代理編排引擎）。主機嵌入LLM并作為MCP客戶端。
- 客戶端（Client）：主機內部實現MCP協議的軟件模塊（通常通過SDK實現）。客戶端負責處理消息傳遞、身份驗證以及模型提示和響應的序列化。
- 服務器（Server）：提供上下文和工具的服務（可以是本地或遠程的）。每個MCP服務器可以包裝數據庫、API、代碼庫或其他系統，并向客戶端宣傳其功能。
MCP的設計靈感來源于在IDE中使用的語言服務器協議（LSP）。就像LSP標準化了編輯器如何查詢語言特性一樣，MCP標準化了LLM如何查詢上下文工具。通過使用通用的JSON-RPC 2.0消息格式，任何遵循MCP的客戶端和服務器都可以實現互操作，無論使用何種編程語言或LLM。
MCP的技術設計與架構
消息傳遞機制
MCP依賴于JSON-RPC 2.0來傳遞三種類型的消息：請求、響應和通知。這使得代理可以執行同步工具調用，同時接收異步更新。在本地部署中，客戶端通常會啟動一個子進程，并通過標準輸入/輸出（stdio傳輸）進行通信。相比之下，遠程服務器通常使用HTTP與服務器發送事件（SSE）來實時流式傳輸消息。這種靈活的消息傳遞層確保了工具可以被調用，并且結果可以返回，而不會阻塞主機應用程序的主工作流程。
標準化實體
根據MCP規范，每個服務器都暴露三種標準化的實體：資源、工具和提示。
- 資源（Resources）：可獲取的上下文片段，例如文本文件、數據庫表或緩存文檔，客戶端可以通過ID檢索它們。
- 工具（Tools）：具有明確定義輸入和輸出模式的命名函數，無論是搜索API、計算器還是自定義數據處理例程。
- 提示（Prompts）：可選的、更高層次的模板或工作流，用于指導模型進行多步驟交互。
通過為每個實體提供JSON模式，MCP使得任何有能力的大型語言模型（LLM）都可以解釋并調用這些功能，而無需專門的解析或硬編碼集成。
模塊化設計
MCP架構清晰地將職責分離到三個角色中。主機嵌入LLM并協調對話流程，將用戶查詢傳遞到模型中，并處理其輸出。客戶端實現了MCP協議本身，管理所有消息序列化、身份驗證和傳輸細節。服務器宣傳可用資源和工具，執行傳入請求（例如列出工具或執行查詢），并返回結構化結果。這種模塊化設計，將AI和UI集成在主機中，協議邏輯在客戶端中，執行在服務器中，確保了系統的可維護性、可擴展性和易于演進。
MCP的交互模型與代理工作流
使用MCP的代理遵循一個簡單的發現和執行模式。當代理連接到MCP服務器時，它首先調用??list_tools()???方法，以檢索所有可用的工具和資源。客戶端隨后將這些描述集成到LLM的上下文中（例如，通過將它們格式化為提示）。此時，模型已經知道這些工具的存在以及它們所需的參數。當代理決定使用某個工具（通常是受到用戶查詢的觸發）時，LLM會發出一個結構化的調用（例如，一個包含??"call": "tool_name", "args": {...}???的JSON對象）。主機識別這是一個工具調用，客戶端隨后向服務器發出相應的??call_tool()??請求。服務器執行工具并返回結果，客戶端再將這個結果輸入到模型的下一個提示中，使其看起來像是額外的上下文。
這種工作流取代了脆弱的臨時解析方式。代理SDK會在每次運行代理時調用MCP服務器的??list_tools()???方法，使LLM能夠了解服務器上的工具。當LLM調用工具時，SDK會在后臺調用服務器的??call_tool()??函數。這個協議透明地處理了發現→提示→工具→響應的循環。此外，MCP還支持可組合的工作流。服務器可以定義多步驟的提示模板，其中一個工具的輸出可以作為另一個工具的輸入，從而使代理能夠執行復雜的序列。未來版本的MCP和相關SDK將增加諸如長會話、有狀態交互和計劃任務等功能。
MCP的實現與生態系統
實現語言無關性
MCP是一個實現無關的協議。官方規范在GitHub上維護，同時提供了多種語言的SDK，包括TypeScript、Python、Java、Kotlin和C#。開發者可以使用他們喜歡的技術棧編寫MCP客戶端或服務器。例如，OpenAI的代理SDK提供了類，使得從Python輕松連接到標準MCP服務器成為可能。InfraCloud的教程展示了如何設置一個基于Node.js的文件系統MCP服務器，從而使LLM能夠瀏覽本地文件。
開源服務器與生態系統
越來越多的MCP服務器已經作為開源項目發布。Anthropic發布了許多流行服務的連接器，包括Google Drive、Slack、GitHub、Postgres、MongoDB以及使用Puppeteer的網絡瀏覽等。一旦一個團隊為Jira或Salesforce構建了一個服務器，任何符合標準的代理都可以使用它，無需重新開發。在客戶端/主機方面，許多代理平臺已經集成了MCP支持。例如，Claude Desktop可以連接到MCP服務器，Google的代理開發工具包將MCP服務器作為Gemini模型的工具提供者，Cloudflare的代理SDK增加了McpAgent類，使得任何FogLAMP都可以成為具有內置身份驗證支持的MCP客戶端。即使是像Auto-GPT這樣的自動代理也可以接入MCP：代理不再需要為每個API編寫特定的函數，而是使用MCP客戶端庫來調用工具。這種向通用連接器的趨勢，預示著一個更加模塊化的自主代理架構。
在實踐中，這個生態系統使得任何給定的AI助手都可以同時連接到多個數據源。我們可以想象一個代理，在一次會話中，使用一個MCP服務器訪問企業文檔，另一個用于CRM查詢，還有一個用于設備上的文件搜索。MCP甚至能夠優雅地處理命名沖突：如果兩個服務器都有一個名為“analyze”的工具，客戶端可以對它們進行命名空間劃分（例如，“ImageServer.analyze”與“CodeServer.analyze”），從而使兩者都能被使用而不會發生沖突。
MCP相較于傳統范式的優勢
MCP帶來了許多傳統方法所缺乏的關鍵優勢：
標準化集成
MCP為所有工具提供了一個單一協議。在過去，每個框架或模型都有自己的工具定義方式，而MCP使得工具服務器和客戶端能夠就JSON模式達成一致。這消除了為每個模型或每個代理編寫單獨連接器的需求，簡化了開發流程，并消除了為每個工具輸出編寫自定義解析邏輯的需要。
動態工具發現
代理可以在運行時通過調用??list_tools()??動態發現工具，學習可用功能。當添加新工具時，無需重啟或重新編程模型。這種靈活性與那些在啟動時就將可用工具硬編碼的框架形成了鮮明對比。
互操作性與復用性
由于MCP是模型無關的，同一個工具服務器可以為多個LLM客戶端提供服務。通過MCP，組織可以為服務實現一個連接器，并使其與任何符合標準的LLM一起工作，從而避免了供應商鎖定，減少了重復的工程工作。
可擴展性與維護性
MCP極大地減少了重復工作。開發者不再需要為十個模型編寫十個不同的文件搜索函數，而是編寫一個MCP文件搜索服務器。對該服務器的更新和修復將使所有模型中的所有代理受益。
可組合生態系統
MCP使得獨立開發的服務器能夠形成一個市場。公司可以發布其軟件的MCP連接器，允許任何AI與他們的數據集成。這鼓勵了一個類似于Web API的開放連接器生態系統。
安全性與控制
該協議支持清晰的授權流程。MCP服務器描述其工具和所需權限范圍，主機在暴露數據之前必須獲得用戶同意。這種明確的方法提高了可審計性和安全性，與自由形式的提示相比有了顯著提升。
MCP的行業影響與實際應用場景
MCP的采用正在迅速增長。主要供應商和框架已經公開投資于MCP或相關代理標準。組織正在探索將MCP用于將內部系統（如CRM、知識庫和分析平臺）集成到AI助手中。
開發者工具
代碼編輯器和搜索平臺（如Zed、Replit、Sourcegraph）利用MCP使助手能夠查詢代碼庫、文檔和提交歷史，從而提供更豐富的代碼補全和重構建議。
企業知識與聊天機器人
幫助臺機器人可以通過MCP服務器訪問Zendesk或SAP數據，回答有關開放工單的問題，或基于實時企業數據生成報告，所有這些都具有內置授權和審計跟蹤。
增強檢索增強生成
RAG代理可以將基于嵌入的檢索與專門的MCP工具（如數據庫查詢或圖搜索）結合起來，從而克服LLM在事實準確性和算術方面的局限性。
主動助手
事件驅動的代理通過MCP調用日歷和筆記工具，監控電子郵件或任務流，自動安排會議或總結行動項目。
在每種情況下，MCP都使得代理能夠在不同的系統之間無縫擴展，無需重寫集成代碼，提供了可維護、安全且互操作的AI解決方案。
與傳統范式的比較
與ReAct對比
ReAct風格的提示將操作指令直接嵌入到自由文本中，需要開發者解析模型輸出并手動處理每個動作。而MCP為模型提供了一個使用JSON模式的正式接口，使客戶端能夠無縫管理執行。
與Toolformer對比
Toolformer將工具知識與模型的訓練數據綁定在一起，需要重新訓練才能支持新工具。而MCP將工具接口完全從模型中分離出來，能夠在無需重新訓練的情況下零樣本支持任何注冊工具。
與框架庫對比
像LangChain這樣的庫簡化了代理循環的構建，但仍然需要硬編碼連接器。而MCP將集成邏輯轉移到一個可復用的協議中，使代理更加靈活，減少了代碼重復。
與自主代理對比
Auto-GPT代理通常將工具包裝器和循環邏輯嵌入到Python腳本中。通過使用MCP客戶端，這些代理無需為新服務編寫特定代碼，而是依賴于動態發現和JSON-RPC調用。
與函數調用API對比
盡管現代LLM API提供了函數調用能力，但它們仍然是特定于模型的，并且僅限于單輪交互。MCP將函數調用推廣到任何客戶端和服務器之間，支持流式傳輸、發現和多路復用服務。
MCP統一并擴展了以往的方法，提供了一個單一協議，實現了動態發現、標準化模式和跨模型互操作性。
MCP的局限性與挑戰
盡管MCP具有巨大的潛力，但它仍在不斷成熟中：
身份驗證與授權
規范將身份驗證方案留給了實現者。當前的解決方案需要在外部添加OAuth或API密鑰，這可能會在沒有統一身份驗證標準的情況下使部署變得復雜。
多步驟工作流
MCP專注于離散的工具調用。協調長運行、有狀態的工作流通常仍然依賴于外部調度器或提示鏈，因為協議缺乏內置的會話概念。
大規模發現
在大型環境中管理許多MCP服務器端點可能會很繁瑣。提出的解決方案包括知名URL、服務注冊表和中央連接器市場，但這些尚未標準化。
生態系統成熟度
MCP是相對較新的，因此并非每個工具或數據源都有現有的連接器。開發者可能需要為特定系統構建自定義服務器，盡管協議的簡單性使得這項工作相對較少。
開發開銷
對于單一、簡單的工具調用，MCP的設置可能感覺比直接API調用更繁瑣。MCP的好處主要體現在多工具、長期生產系統中，而不是短期實驗中。
許多這些差距已經由貢獻者和供應商解決，計劃增加標準化的身份驗證擴展、會話管理和發現基礎設施。
結語：MCP開啟AI代理的新時代
Model Context Protocol（MCP）是AI代理設計中的一個重要里程碑。它為LLM訪問外部工具和數據源提供了一個統一、可擴展且互操作的解決方案。通過標準化發現、調用和消息傳遞，MCP消除了為每個模型或框架編寫自定義連接器的需求，使代理能夠無縫集成各種服務。早期采用者已經在開發工具、企業聊天機器人和主動助手等領域中獲得了MCP帶來的可維護性、可擴展性和安全性的好處。隨著MCP的不斷發展，增加更豐富的身份驗證、會話支持和注冊服務，它有望成為AI連接的通用標準，就像HTTP對網絡所做的那樣。對于研究人員、開發者和技術領導者來說，MCP為更強大、靈活且面向未來的AI解決方案打開了大門。
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
