模型上下文协议 (MCP)：释放多 LLM 协同的强大力量

大型语言模型 (LLM) 的快速发展为人工智能应用开辟了前所未有的可能性。然而，要充分发挥它们的潜力，往往需要它们与现实世界互动，访问多样化数据，并无缝协作。模型上下文协议 (MCP) 作为一种变革性的开放标准应运而生，尤其是在与多个 LLM 的强大功能相结合时。它如同一个通用的 “AI USB 接口”，极大地简化了 LLM 与外部世界的交互方式，并为构建更智能、更强大的 AI 系统铺平了道路。

MCP 之前的碎片化：难以扩展的集成难题

在 Anthropic 于 2024 年末推出 MCP 之前，将 LLM 与外部工具和数据源集成是一个定制化的，通常也是繁琐的过程。开发人员面临着一个显著的 “N x M” 集成问题，其中 N 代表 LLM 的数量，M 代表外部系统的数量。这意味着，对于每一个新的 LLM 或每一个 LLM 需要与之交互的新工具，都必须构建定制的连接器。

例如，一个企业希望将 3 个不同的 LLM（用于文本生成、代码理解和客户情感分析）与 5 个不同的外部系统（CRM、ERP、数据库、知识库和社交媒体 API）集成。在没有 MCP 的情况下，需要构建 3 x 5 = 15 个定制集成，每个集成都需要单独的开发、测试和维护。这种方法的成本和复杂性会迅速增加，使得 LLM 的广泛采用变得困难。

自定义 API 集成：最常见的方法是直接将 LLM 与外部 API 集成。这意味着为每个 API 编写特定的代码，处理不同的身份验证机制、数据格式 (JSON、XML 等) 以及每个服务特有的错误处理。这是繁琐的，容易出错的，并且难以扩展。可以想象为你的 LLM 为它需要对话的每个 Web 服务或数据库构建一个单独的 “翻译器” — 这就是现实。

供应商特定的插件框架：一些 LLM 提供商，如 OpenAI 及其 2023 年的 “函数调用” API 和 ChatGPT 插件框架，提供了他们自己的专有方法供 LLM 调用外部函数。虽然这是一个进步，但这些解决方案通常与单个供应商的生态系统绑定，限制了互操作性，并导致供应商锁定。如果你想切换 LLM 提供商或使用模型的组合，你通常必须从头开始重建你的集成。

检索增强生成 (RAG)：RAG 系统作为一种强大的技术出现，旨在为 LLM 提供访问其训练数据之外的最新和专有信息。这涉及从知识库 (通常是向量数据库) 检索相关文档或数据片段，并使用检索到的信息来扩充 LLM 的提示。虽然对于知识检索有效，但 RAG 主要侧重于读取数据，而不是通过外部工具使 LLM 能够对数据执行操作。

手动 “复制粘贴探戈”：对于许多用户来说，将 LLM 与他们的工作流程集成仅仅意味着手动将信息从一个应用程序复制，粘贴到 LLM 的界面中，获得响应，然后将该响应复制回另一个应用程序中。这种 “复制粘贴探戈” 凸显了对更无缝和自动化交互的迫切需求。

缺乏标准化：缺乏通用协议意味着每个集成都是定制的工程工作。对于 LLM 应如何与外部世界通信，没有共享的语言或一组指南，导致代码库碎片化，实现方式不一致，以及开发周期缓慢。

MCP 的核心：工具、资源和提示 – AI 交互的三驾马车

MCP 通过提供一个通用的 “AI USB 端口” 来解决这个问题 — 一种用于 LLM 驱动的应用程序连接到几乎任何外部系统的标准化方式。它特意重用了来自语言服务器协议 (LSP) 的消息流思想，并通过 JSON-RPC 2.0 进行传输。

在 MCP 的核心，它采用客户端-服务器架构，允许 AI 主机（如 Claude Desktop 或 AI 增强的 IDE）连接到 MCP 服务器。每个服务器都暴露了三个核心原语：

• 工具：这些是 LLM 可以调用以执行操作的可执行函数，例如发送电子邮件、查询数据库或与 API 交互（例如，send_email、list_unread）。这类似于传统 AI API 中提供的函数调用功能，但在标准化框架内。例如，一个 send_email 工具可以接受收件人地址、主题和正文作为输入，并使用电子邮件服务器发送电子邮件。
• 资源：提供 LLM 上下文的只读数据源。这可以包括文件、数据库记录、日志或实时传感器数据，允许 LLM 访问其训练数据之外的最新和专有信息。例如，一个资源可以是一个包含公司产品目录的 JSON 文件，LLM 可以访问该文件以回答有关产品规格的问题。
• 提示：预定义的模板，指导 LLM 使用可用工具和资源来完成特定任务。这些提供了结构化指导，帮助 AI 以一致和高效的方式处理特定任务。例如，一个提示可以指导 LLM 使用 search_web 工具来查找有关特定主题的信息，然后使用 summarize 工具来生成摘要。

通过 MCP 实现多 LLM 协同：优势互补，能力倍增

MCP 的真正威力在于集成多个 LLM 时得以显现。MCP 并不依赖于单个、庞大的模型来处理复杂任务的方方面面，而是支持模块化、协作的方法：

• 多样化的专业知识：不同的 LLM 在不同的任务中表现出色。一个 LLM 可能针对创意写作进行了优化，另一个可能针对逻辑推理进行了优化，第三个可能针对代码生成进行了优化。MCP 允许应用程序将请求动态路由到最适合给定子任务的 LLM。例如，一个 “多 LLM 交叉检查 MCP 服务器” 可以并行查询各种 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Perplexity AI、Google Gemini），从而可以进行并排响应比较，以进行事实检查、收集不同的观点或评估模型能力。

  例如，假设需要评估一篇新闻报道的真实性。可以同时将报道发送给多个 LLM，每个 LLM 具有不同的知识库和推理能力。一个 LLM 可以擅长识别虚假新闻，另一个可以擅长验证事实，而第三个可以擅长评估来源的可靠性。通过比较来自不同 LLM 的响应，可以获得更全面、更可靠的评估。

• 专业化代理：MCP 促进了专业化 AI 代理的创建。想象一下，一个财务分析师代理利用一个 LLM 进行市场分析，一个工程师代理使用另一个 LLM 进行系统诊断，以及一个客户支持代理利用第三个 LLM 进行有同情心的响应，所有这些都通过 MCP 进行协调。

  例如，一个财务分析师代理可以使用一个专门用于分析金融数据的 LLM，并连接到金融数据 API 以获取实时市场信息。工程师代理可以使用一个专门用于诊断系统问题的 LLM，并连接到系统日志和监控工具以获取有关系统性能的信息。客户支持代理可以使用一个专门用于生成有同情心的响应的 LLM，并连接到客户数据库以获取有关客户历史和偏好的信息。

• 编排和工作流程自动化：MCP 充当上下文版本控制的中央注册表，并且可以包括冲突解决机制。这允许复杂的工作流程，其中多个 LLM 共同为一个更大的目标做出贡献。例如，一个旅行计划代理可以使用一个 LLM 来解析用户请求，然后通过 MCP 服务器使用另一个 LLM 查询航班 API，最后使用第三个 LLM 来总结行程。

  例如，用户可以说：“我需要在 7 月 15 日从纽约飞往伦敦，并在 7 月 22 日返回。我希望找到最便宜的直飞航班。” 旅行计划代理可以使用一个 LLM 来解析此请求，然后使用另一个 LLM 连接到航班 API 以查找符合用户要求的航班。最后，旅行计划代理可以使用第三个 LLM 来总结找到的航班，并向用户推荐最便宜的选项。

• 增强的上下文感知：通过连接到多个外部系统通过各种 MCP 服务器，LLM 可以获得对现实世界更丰富、更动态的理解。例如，客户支持聊天机器人可以从一个服务器访问实时产品信息，从另一个服务器访问用户帐户详细信息，以及从第三个服务器访问公司政策，从而产生高度准确和上下文相关的响应。

  例如，如果客户询问有关特定产品的问题，客户支持聊天机器人可以从产品信息服务器检索有关该产品的信息，并将其包含在响应中。如果客户询问有关其帐户的问题，客户支持聊天机器人可以从用户帐户服务器检索有关其帐户的信息，并将其包含在响应中。如果客户询问有关公司政策的问题，客户支持聊天机器人可以从公司政策服务器检索有关该政策的信息，并将其包含在响应中。

现实世界中的应用：多 LLM 赋能各行各业

MCP 和多个 LLM 的结合正在为复杂的 AI 应用铺平道路：

• 开发助手：想象一下，一个 IDE 与 GitHub 存储库、Jira 问题跟踪器和 CI/CD 管道的 MCP 服务器集成。开发人员可以提出诸如 “分配给我的未解决问题是什么？” 或 “向我显示上次构建中的失败测试” 之类的问题，不同的 LLM 处理代码分析、问题跟踪和构建日志。例如，一个 LLM 可以分析代码以识别潜在的错误，另一个 LLM 可以跟踪问题并分配给开发人员，而第三个 LLM 可以分析构建日志以识别失败的测试。
• 企业自动化：通过连接各种企业系统（CRM、ERP、数据库）通过 MCP 服务器，自动化复杂的业务流程成为可能。然后 LLM 可以协调这些系统之间的数据流和操作。例如，一个 LLM 可以从 CRM 系统检索客户数据，并将其用于个性化营销活动。另一个 LLM 可以从 ERP 系统检索库存数据，并将其用于优化供应链。第三个 LLM 可以从数据库检索财务数据，并将其用于生成财务报告。
• 高级 RAG 系统：虽然传统的检索增强生成 (RAG) 侧重于从单个知识库检索信息，但 MCP 通过允许 LLM 从大量不同的资源（包括专有数据库、实时 Web 数据和内部文档）检索和合成信息来扩展这一点。例如，一个 LLM 可以从专有数据库检索产品信息，从实时 Web 数据检索客户评论，并从内部文档检索公司政策。然后 LLM 可以使用这些信息来回答客户的问题，或生成产品摘要。
• 动态工具发现：通过 MCP 连接的 LLM 可以在运行时动态发现和利用可用工具，适应新的功能和服务，而无需持续的重新训练或硬编码。例如，一个 LLM 可以发现一个新的 API，并学习如何使用它来执行特定任务。另一个 LLM 可以发现一个新的数据库，并学习如何查询它以获取特定信息。

挑战与未来之路：安全、扩展和互操作性

尽管 MCP 具有巨大的前景，但采用 MCP 与多个 LLM 也带来了一系列挑战：

• 安全问题：通过 MCP 授予 LLM 访问外部系统的权限会引入潜在的漏洞，如提示注入、工具中毒和数据泄露。强大的安全实践，包括仔细的权限管理和输入验证，至关重要。例如，必须验证来自 LLM 的所有输入，以防止恶意代码的执行。此外，必须限制 LLM 可以访问的资源，以防止数据泄露。
• 上下文缩放：跨多个活动 MCP 连接管理 LLM 的上下文窗口可能需要大量资源，可能会影响性能和推理能力。需要优化上下文管理策略，以确保 LLM 可以有效地处理大量信息。例如，可以使用缓存来存储常用的信息，从而避免重复检索。
• 身份管理：清楚地定义谁或什么启动请求（最终用户、AI 代理或共享系统帐户）对于审计、问责制和访问控制至关重要。需要建立明确的身份验证和授权机制，以确保只有授权的用户和代理才能访问受保护的资源。例如，可以使用数字证书来验证用户和代理的身份。
• 有状态协议设计：MCP 对有状态服务器发送事件 (SSE) 的依赖可能会使与本质上无状态的 REST API 的集成复杂化，特别是对于远程服务器。需要开发替代的通信协议，以支持与无状态 API 的集成。例如，可以使用 WebSockets 来建立持久的连接，从而减少通信开销。

MCP 与多个 LLM 的未来是光明的。目前正在努力解决当前的局限性，重点是提高安全性、优化上下文管理和增强互操作性。MCP 与其他代理框架（如代理到代理 (A2A) 通信）之间新兴的协同作用有望实现更强大和灵活的 AI 系统。随着 MCP 生态系统的不断成熟，它有望成为 AI 应用程序与外部世界交互的标准，从而在各个领域释放新的智能、创造力和自动化水平。通过持续的技术创新和标准化努力，模型上下文协议 (MCP) 将成为推动 大型语言模型 (LLM) 广泛应用和深刻影响的关键力量。