模型上下文协议（MCP）：大模型应用开发的统一语言

大模型（LLM）正以前所未有的速度渗透到我们日常使用的各种应用中，例如能够提供实时反馈的智能IDE、可以自动发起Pull Request的聊天机器人，以及能够自动应用品牌色的设计工具。然而，这些应用与各种工具和服务集成时，往往需要针对每一种集成编写定制代码，包括独立的API客户端、独特的鉴权方式，以及复杂的流处理代码。模型上下文协议（MCP）的出现，旨在解决这一痛点，它通过建立一种通用的通信语言（基于JSON-RPC）和两种连接方式（通过标准输入/输出stdio本地连接，或通过Streamable HTTP远程连接），使得任何支持MCP的应用都能与同样支持MCP的工具或服务协同工作，从而避免了为每个集成编写定制连接代码的繁琐过程。本文将深入探讨MCP的工作原理、核心优势及其在实际应用中的潜力。

1. MCP的架构设计：主机、客户端与服务器

架构是理解MCP的关键。MCP将整个系统分解为三个核心组件：主机进程（Host Process）、MCP客户端（MCP Clients）和MCP服务器（MCP Servers），每个组件都承担着明确的职责。

• 主机进程（Host Process）：这是用户直接交互的AI应用，例如Cursor、Claude Desktop或VS Code插件。它的主要职责包括启动大模型、启动MCP客户端、配置安全规则、整合结果并最终呈现给用户。简单来说，主机进程是整个MCP系统的“大脑”，负责协调和控制各个组件。

• MCP客户端（MCP Clients）：它们是运行在主机应用内部的小型连接器，每个客户端对应一个外部服务。MCP客户端的主要任务是确保通信双方遵循相同的协议（JSON-RPC），负责消息的发送和接收，并且维护独立的数据，以防止不同服务之间的数据混淆。例如，如果你的应用需要访问GitHub和数据库，那么你会拥有两个独立的MCP客户端，分别与GitHub服务器和数据库服务器进行通信。

• MCP服务器（MCP Servers）：这些是AI应用使用的外部工具或服务。它们提供资源（例如文件或数据库）、工具（可以调用的函数）和提示（预定义的指令）。MCP服务器可以运行在本地（例如你的笔记本电脑上）或云端。一个MCP客户端对应一个MCP服务器的设计，是为了确保隔离性和安全性。例如，即使GitHub服务器被攻破，也无法访问你的数据库，因为它们是通过不同的MCP客户端连接的，并且具有严格的沙箱机制。

这种清晰的架构设计，使得MCP具备了良好的可扩展性和安全性。

2. MCP请求的生命周期：从初始化到最终结果

理解请求的生命周期有助于深入理解MCP的工作机制。当AI应用（主机）需要通过模型上下文协议（MCP）使用外部工具或服务（MCP服务器）时，会经历以下几个关键阶段：

1. 初始化（Initialization）：主机与MCP服务器建立连接，并使用JSON-RPC发送握手请求。握手请求中包含一个能力令牌（Capability Token），用于告知服务器主机的访问权限（例如，“在10分钟内对该GitHub仓库进行只读访问”）。

2. 模式发现（Schema Discovery）：服务器回复主机，提供一份资源、工具和提示的清单，以及所需的输入模式。主机通常会将这些信息缓存起来，以便大模型进行后续的调用规划。模式发现是至关重要的一步，它让主机能够了解服务器的能力，并根据这些能力进行后续的操作。

3. LLM规划（LLM Planning）：主机将工具信息以系统提示的形式提供给大模型，例如：“你可以调用以下工具以及它们期望的输入。”然后，大模型创建一个计划，一个按照正确的顺序执行的操作列表，并包含必要的输入。LLM规划是核心环节，它决定了如何利用可用的工具和资源来实现用户的目标。

4. 工具调用（Tool Invocation）：选定的MCP客户端将LLM的计划转换为JSON-RPC请求，并发送给相应的服务器。然后，客户端等待服务器的响应（或错误，如果出现问题）。

5. 流式结果（Streaming Results）：如果任务需要较长时间才能完成，服务器可以流式传输更新，例如状态消息或部分日志。当使用Streamable HTTP时，这些更新会以text/event-stream格式实时发送。流式结果提高了用户体验，让用户能够实时了解任务的进度。

6. 聚合与展示（Aggregation & Display）：一旦结果准备就绪，主机将所有内容重新组装，并将其发送回大模型。然后，模型使用这些信息为用户生成最终答案。

整个通信过程仅使用四种标准JSON-RPC消息类型，没有任何特殊的协议或hack，从而确保了从始至终的清晰和一致的消息传递。

3. VS Code中使用MCP修复Pull Request：一个实际案例

让我们通过一个实际案例来了解模型上下文协议（MCP）在IDE中的应用。假设你是一名开发者，想要使用AI来清理Pull Request中的异步问题。

1. 用户输入（User Input）：你在VS Code中输入命令：“Clean up async issues in my PR”。

2. LLM规划（LLM Planning）（由VS Code中的主机扩展完成）：

   • 要求本地linter服务器分析代码（通过使用本地stdio的lint_code）。
   • 从GitHub MCP服务器获取PR的详细信息（通过使用Streamable HTTP的get_pull_request）。
   • 使用两个结果来生成补丁。

3. 工具执行（Tool Execution）：

   • linter服务器实时流式传输代码警告（作为通知）。
   • GitHub服务器发送一个包含Pull Request（PR）元数据的干净JSON响应。

4. 合并一切（Merging Everything）：主机获取两个响应，合并信息，然后将其发送回LLM进行最终处理。

5. 最终结果（Final Result）：IDE显示一个可以提交的代码差异，清理了请求的异步问题。

在这个例子中，你只需要注册两个MCP客户端，并将它们的模式交给大模型，而无需编写任何自定义粘合代码。这极大地简化了开发流程，提高了效率。

4. MCP的核心优势：隔离性、可扩展性与快速增长的生态系统

模型上下文协议（MCP）之所以能够脱颖而出，归功于其独特的设计和由此带来的诸多优势。以下是MCP的几个关键优势：

• 隔离性（Isolation by design）：每个工具都在其沙箱中运行，因此不存在一个工具访问另一个工具的数据的风险，没有工具蔓延，也没有泄漏。这种隔离性极大地提高了安全性，防止了潜在的安全漏洞。

• 易于扩展（Easy to Scale）：使用stdio进行快速实验。当准备好跨多个主机进行扩展或部署时，切换到Streamable HTTP。stdio适用于本地开发和测试，而Streamable HTTP则更适合生产环境。

• 快速增长的生态系统（Growing Ecosystem）：已经有数十个MCP兼容的服务器可用于向量数据库、SQL工具和PDF处理等任务。并且支持正在迅速扩展，Windows、macOS和浏览器今年都将获得原生主机实现。这意味着你将拥有越来越多的工具和服务可以与你的AI应用集成。

这些优势使得MCP成为构建可靠、安全且可扩展的大模型应用的理想选择。

5. 深入JSON-RPC：MCP的通信基石

JSON-RPC是MCP协议的核心，它是一种轻量级的远程过程调用协议，使用JSON作为数据格式进行消息传递。MCP选择JSON-RPC的原因在于其简洁性、易于理解和广泛的支持。

JSON-RPC协议定义了几种基本的消息类型，用于实现客户端和服务器之间的通信：

• 请求（Request）：客户端发送给服务器的调用请求，包含方法名（method）和参数（params）。
• 响应（Response）：服务器对客户端请求的响应，包含结果（result）或错误信息（error）。
• 通知（Notification）：客户端发送给服务器的单向消息，不需要服务器的响应。
• 批处理（Batch）：允许客户端一次发送多个请求，服务器按顺序处理并返回响应。

MCP利用这些JSON-RPC消息类型来构建其通信协议，实现主机和服务器之间的信息交换。例如，当主机想要调用服务器上的一个工具时，它会发送一个包含工具名称和参数的JSON-RPC请求。服务器处理请求后，会返回一个包含结果或错误信息的JSON-RPC响应。

通过采用JSON-RPC作为通信协议，MCP简化了开发过程，提高了互操作性，并降低了学习成本。

6. Streamable HTTP：高效的远程连接方式

除了stdio之外，Streamable HTTP是MCP提供的另一种重要的连接方式。Streamable HTTP允许服务器将数据以流的形式实时发送给客户端，而无需等待整个响应完成。这对于需要长时间运行的任务或需要实时反馈的任务来说，至关重要。

Streamable HTTP通常使用text/event-stream格式来传输数据。在这种格式中，每个事件都包含一个类型（event）和数据（data）。客户端可以监听特定类型的事件，并根据事件数据进行相应的处理。

例如，当linter服务器分析代码时，它可以将代码警告以流的形式发送给客户端。客户端可以实时显示这些警告，而无需等待整个分析过程完成。

Streamable HTTP提高了效率，降低了延迟，并改善了用户体验，使其成为构建高性能大模型应用的理想选择。

7. IdeaWeaver：简化MCP设置的利器

虽然MCP具有诸多优势，但手动设置MCP仍然可能比较繁琐。IdeaWeaver的出现，旨在简化MCP的设置过程，让开发者能够轻松地启用MCP服务器。

IdeaWeaver是一个命令行界面（CLI）工具，可以通过简单的命令来设置MCP身份验证、启用MCP服务器和调用MCP工具。例如，要设置GitHub身份验证，只需运行ideaweaver mcp setup-auth github命令。要启用GitHub服务器，只需运行ideaweaver mcp enable github命令。要调用GitHub的list_issues工具，只需运行ideaweaver mcp call-tool github list_issues -args '{"owner": "100daysofdevops", "repo": "100daysofdevops"}'命令。

IdeaWeaver的特点包括：

• 无需配置文件：只需使用简单的CLI命令即可完成设置。
• 无需编写代码：IdeaWeaver自动处理所有底层细节。
• 简单易用：即使是初学者也能快速上手。

IdeaWeaver目前支持GitHub、AWS和Terraform，并且未来将支持更多工具和服务。

8. MCP的未来展望：构建更智能、更可靠的AI代理

模型上下文协议（MCP）正在改变AI代理与工具、记忆和人类交互的方式，使其更加上下文感知和可靠。随着MCP生态系统的不断发展和完善，我们可以预见以下几个发展趋势：

• 更广泛的应用场景：MCP将被应用于越来越多的领域，例如自动化运维、智能客服、内容创作和数据分析等。
• 更强大的工具集成：将会有更多的工具和服务支持MCP，从而为AI代理提供更丰富的功能和更强大的能力。
• 更智能的决策：AI代理将能够利用MCP提供的上下文信息做出更明智的决策，从而提高效率和准确性。
• 更自然的人机交互：MCP将促进更自然、更流畅的人机交互，让用户能够更轻松地使用AI代理。

总之，模型上下文协议（MCP）是构建下一代大模型应用的关键技术，它将推动AI技术的发展和应用，为我们带来更智能、更便捷的生活。

9. 结论：拥抱MCP，开启大模型开发新纪元

本文深入探讨了模型上下文协议（MCP）的架构、工作原理、核心优势以及未来发展趋势。我们了解到，MCP通过建立通用的通信语言，简化了大模型应用与各种工具和服务的集成，从而降低了开发成本，提高了效率，并增强了安全性。通过架构的分解，我们清晰地理解了主机进程、MCP客户端和MCP服务器各自的角色与职责，以及请求在这些组件之间的流动过程。实际案例，例如在VS Code中使用MCP修复Pull Request，让我们直观地感受到了MCP在实践中的强大功能。而诸如JSON-RPC和Streamable HTTP等技术细节的深入剖析，则进一步加深了我们对MCP技术原理的理解。最后，我们还介绍了IdeaWeaver这一简化MCP设置的利器，以及MCP在构建更智能、更可靠的AI代理方面的潜力。拥抱MCP，无疑将为大模型应用开发开启新的纪元。