你是否也曾有过这样的体验：兴致勃勃地和AI助手聊得火热，却发现它像金鱼一样，刚说过的话转眼就忘？ “提醒我今天晚上买牛奶。” “实际上，改到明天早上吧。” “今天我的待办事项是什么？” 然后AI助手却一脸茫然地回复你：“你好！你没有任何任务。 要买牛奶吗？” 这就是典型的GoldfishGPT，友好是友好，但记忆力堪忧。 问题的根源在于缺乏上下文。而解决之道，就是本文要探讨的模型上下文协议(MCP)，它是连接用户和AI之间记忆和逻辑的桥梁，能有效防止你的AI助手患上“短期记忆丧失症”。
什么是模型上下文协议 (MCP)？
模型上下文协议 (MCP) 是一种轻量级、结构化的方法，旨在使 AI 模型在整个对话过程中始终保持知情。 简单来说，MCP就像是给AI助手装上了一个外置大脑，能够记住之前的对话内容，理解用户的意图，并根据上下文做出相应的反应。 MCP帮助你的AI助手：
- 知道它在和谁说话（用户身份）。
- 记住过去的互动（对话历史）。
- 理解模糊的指令，例如 “它” 或 “那件事”（指代消解）。
- 连接到各种工具，例如日历或待办事项列表（工具访问）。
- 使对话像真正的助手一样流畅地进行。
可以将MCP视为用户和 AI 之间的短期记忆 + 逻辑层。如果没有MCP，AI就只能根据当前输入的 prompt 进行回复，而无法联系到之前的对话。这就像在玩一场“你说一句，我答一句”的游戏，毫无连续性和智能性可言。
MCP 的实际应用：一个简单的待办事项机器人示例
为了更直观地理解MCP的作用，我们来看一个简单的待办事项机器人的例子。 假设你构建了一个基本的任务助手，它只通过聊天添加和管理任务。
以下是正常的 User Interaction:
- 用户：“添加‘买牛奶’，今天下午 6 点。”
- 用户：“实际上，将其移至明天早上。”
- 用户：“我的待办事项清单上有什么？”
以下是可能发生的情况：
- ❌ 没有 MCP：“您没有任何任务。”“‘它’是什么？”“明天对我来说是个谜。”
- ✅ 有 MCP：“好的。 已将‘买牛奶’重新安排到明天上午 9 点。”“您明天有 1 个任务：买牛奶。”
这个例子清晰地展示了MCP在理解用户意图、保持上下文连贯性方面的巨大作用。 没有 MCP，AI助手就像一个只会鹦鹉学舌的工具，而有了MCP，它就能真正理解你的需求，并为你提供个性化的服务。
MCP 背后追踪的关键信息
MCP之所以能够让AI助手如此智能，是因为它在后台追踪了各种关键信息，并将这些信息整合到模型中，从而使模型能够更好地理解用户意图。 MCP主要追踪以下关键信息：
- 用户身份： 识别谁在说话。 这使得 AI 能够区分不同用户的请求，并为每个用户维护独立的上下文。 例如，如果一个家庭的多个成员使用同一个AI助手，MCP可以确保每个成员的任务和偏好不会混淆。
- 任务历史： 了解 “刚刚添加了什么”。 这使得 AI 能够理解后续指令，例如 “删除上次添加的任务”。
- 指代消解： 解释 “它” = ‘买牛奶’。 这使得 AI 能够理解用户使用代词或省略语的指令，例如 “将 它 移到明天”。
- 时间解析： “明天早上” → 9:00 AM。 这使得 AI 能够理解各种时间表达方式，例如 “下周一” 或 “今天下午”，并将其转换为机器可理解的时间格式。
- 工具访问： 可以与数据库或日历对话。 这使得 AI 能够访问外部工具，例如日历、待办事项列表或联系人列表，从而扩展其功能。
总而言之：上下文 = 记忆 + 解释 + 个性。 MCP将这些信息结合起来，使 AI 能够更好地理解用户意图，并提供更个性化和智能化的服务。
构建 MCP 系统的核心组件
即使是一个简单的AI助手，也可以使用以下核心组件来构建一个基本的MCP系统：
- 上下文存储 (Context Store)： 存储用户的记忆、任务和会话信息。这是 MCP 的核心，负责存储和管理所有的上下文信息。 例如，可以使用数据库或缓存来存储这些信息。
- 分发器 (Dispatcher)： 确定如何处理消息。这相当于一个“交通警察”，负责根据消息的类型和内容，将其路由到相应的处理模块。 例如，如果消息是添加任务的指令，则将其路由到任务管理模块。
- 引用解析器 (Reference Resolver)： 理解 “那个”、“它”、“最后一个”。这负责处理指代消解，将代词或省略语转换为具体的对象。 例如，将 “将 它 移到明天” 中的 “它” 解析为 “买牛奶”。
- 时间归一化器 (Time Normalizer)： 将 “下周一” 转换为 ISO 日期时间格式。这负责将各种时间表达方式转换为机器可理解的时间格式。 例如，将 “下周一” 转换为 “2023-10-30T00:00:00Z”。
- 工具适配器 (Tool Adapter)： 与您的 Notion、日历或数据库接口。这负责与外部工具进行交互，例如从日历中读取日程或将任务添加到待办事项列表中。
需要强调的是，你不需要使用大量的微服务来构建一个MCP系统。 重要的是，要对你的机器人需要哪些上下文以及如何传递上下文有一个清晰的计划。 即使是一个简单的MCP系统，也能显著提高AI助手的智能程度。
缺少 MCP 的后果：混乱与挫败
如果缺少MCP，你会遇到以下令人沮丧的情况：
- “提醒我关于旅行的事。”“对不起，我不明白你说的‘旅行’是什么意思。”
- “删除第二个任务。”“我没有‘第二个’的概念。”
- “我的清单上有什么？”“牛奶？也许？”
一个没有MCP的智能助手，就像一只只会鹦鹉学舌的鹦鹉。 它能够理解单个指令，但无法将指令联系起来，也无法理解用户的真实意图。 这会导致用户在使用过程中感到困惑和挫败。
MCP 的优势：智能、连贯与个性化
有了MCP，你将获得：
- 智能的、多轮对话。
- 链接任务和编辑的能力。
- 听起来像了解你的 AI（没有弄虚作假）。
MCP不仅提高了AI助手的智能程度，也使其更具个性化。 它可以记住你的偏好、你的任务和你的对话历史，从而为你提供更贴心和高效的服务。 这使得AI助手不再是一个冷冰冰的工具，而是一个真正能够理解你、帮助你的伙伴。
MCP 与大模型：相辅相成的关系
值得注意的是，MCP 并非与大模型相对立的技术，而是对其功能的有效补充。 大模型擅长于理解自然语言、生成文本和执行复杂的推理任务，而MCP则负责管理上下文信息、保持对话连贯性和提高用户体验。 可以将大模型比作一个拥有强大计算能力的大脑，而MCP则是一个记忆芯片和逻辑处理单元，它帮助大脑更好地理解和应用信息。 两者的结合，才能真正打造出既聪明又实用的 AI 助手。
如何选择合适的 MCP 方案？
目前，市场上已经出现了一些成熟的 MCP 解决方案，例如 LangChain 和 Semantic Kernel 等。 这些工具提供了各种组件和 API，可以帮助开发者快速构建 MCP 系统。 在选择 MCP 方案时，需要考虑以下因素：
- 易用性： 方案是否易于学习和使用？
- 灵活性： 方案是否能够满足你的特定需求？
- 可扩展性： 方案是否能够随着业务的增长而扩展？
- 性能： 方案的性能是否能够满足你的需求？
- 成本： 方案的成本是否合理？
建议开发者在选择 MCP 方案之前，先进行充分的调研和评估，并根据自己的实际情况选择最合适的方案。
结语
总而言之，模型上下文协议 (MCP) 是 AI 助手的记忆和推理桥梁。 它有助于：
- 🤖 多轮互动
- 🧠 任务或状态记忆
- 📆 时间理解
- 🤌 引用解析
- 🛠 工具使用
如果你希望你的机器人不仅仅是一个 prompt 填充器，那么你需要一个 MCP。 MCP 能够让你的AI助手告别金鱼记忆，成为一个真正智能、连贯和个性化的伙伴。 未来，MCP 将会成为 AI 助手的重要组成部分，并推动 AI 技术在各个领域的广泛应用。 掌握 MCP 技术，将会在大模型时代获得更大的优势，创造出更具价值的产品和服务。