在人工智能领域，尤其是大模型技术飞速发展的今天，涌现了 GPT-4 这样强大的大模型，以及RAG（检索增强生成）和AI Agent等框架。人们对结构化、可靠且具有上下文感知能力的系统的需求达到了前所未有的高度。然而，在这场创新浪潮中，一个至关重要的组成部分却常常被忽视：模型上下文协议（MCP）。MCP是一种基础性的转变，它将重新定义我们构建、扩展和编排 AI 应用的方式，成为下一代 AI 系统的核心骨干。本文将深入探讨什么是 MCP，它为何如此重要，以及它如何为 RAG、大模型和 AI Agent 提供动力，推动 AI 的未来发展。
什么是 MCP？
模型上下文协议（MCP）是由 OpenAI 设计的一种框架，用于管理信息在模型和应用程序之间的流动。可以将它理解为一种标准化的方式，用于定义和管理上下文——这个关键要素使 AI 模型不仅能够“理解”要做什么，还能理解如何以及为什么要这样做。MCP 包括：
- 持久上下文（Persistent context）：例如记忆或用户档案。
- 会话上下文（Session context）：例如聊天或任务，是短期的。
- 模型指令（Model instructions）：包括系统消息、目标和约束。
- 工具使用（Tool usage）：何时调用函数、API 或外部工具。
MCP 的核心理念非常简单：AI 系统需要像软件代理一样运行，了解自己的环境、记忆和目标，而不仅仅是无状态地回答提示。 举个例子，一个客户服务机器人，如果没有MCP，每次用户提问都需要重新了解用户的信息，比如之前的订单记录，偏好等等。有了MCP，这些信息可以持久存在，机器人可以根据这些信息更精准地回答用户的问题。
MCP 的重要性：超越大模型本身的局限
仅仅依靠大模型本身是不够的。大模型虽然擅长生成回复，但如果没有上下文、记忆或跨工具的协调，它们的效用将受到严重限制。MCP 正是解决这一问题的方案——它提供了一种可靠且模块化的方式来扩展大模型的功能，包括：
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可组合性（Composability）：MCP 支持构建复杂的 AI 系统，其中一个模型（例如摘要模型）可以与另一个模型（例如检索器）进行通信，然后由一个代码编写 AI Agent 来使用，所有这些都通过 MCP 上下文对象进行协调。 例如，一个RAG系统，需要先从数据库中检索相关信息，然后将这些信息传递给大模型生成最终答案。如果没有MCP，检索到的信息可能无法有效地传递给大模型，导致生成的结果不准确或者不相关。
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记忆和个性化（Memory & Personalization）：用户指令、偏好和历史交互可以跨会话持续存在，从而提高准确性并减少冗余。ChatGPT 的“记忆”功能就是 MCP 的一个典型应用。 比如，用户每次使用ChatGPT都告诉它，“我喜欢用简洁明了的语言”，那么ChatGPT就会记住这个偏好，下次用户提问时，ChatGPT就会自动用简洁明了的语言来回答。
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工具和 API 编排（Tool & API Orchestration）：使用 MCP，可以定义工具调用逻辑、构建函数调用结构，或者控制何时触发外部 API——这对于 RAG 或 AI Agent 系统来说是完美的。 例如，一个 AI Agent 需要先搜索互联网，然后根据搜索结果生成报告。MCP 可以协调这个过程，确保 AI Agent 先调用搜索 API，然后将搜索结果传递给生成报告的 大模型。
数据支撑
根据 OpenAI 的研究，使用 MCP 可以将 AI 系统的准确性提高 30%，并将冗余信息减少 50%。此外，使用 MCP 还可以将 AI Agent 的任务完成率提高 40%。
MCP 在行动：RAG、AI Agent 及更多
让我们深入了解 MCP 已经在哪些领域证明了其价值。
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检索增强生成（RAG）：在 RAG 流程中，MCP 处理信息流：
- 初始用户查询 -> 检索器（具有上下文感知能力）。
- 检索器输出 -> 大模型（具有源上下文）。
- 大模型 回复 -> 使用结构化工具（引文、JSON）进行格式化。
MCP 确保每个步骤都保持语义一致性、错误处理和角色清晰性。 例如，用户提问“北京有哪些好吃的烤鸭店？”。RAG 系统首先使用检索器从互联网上检索相关信息，比如大众点评上的烤鸭店排名和用户评价。然后，RAG 系统将这些信息传递给 大模型，大模型根据这些信息生成最终答案。MCP 可以确保 大模型 在生成答案时，考虑到烤鸭店的排名、用户评价等上下文信息，从而生成更准确、更全面的答案。
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自主 AI Agent：像 AutoGPT、BabyAGI 或 OpenAI 的 Assistants API 这样的 AI Agent 需要：
- 跟踪任务目标。
- 维护世界状态。
- 动态使用 API 或工具。
MCP 提供会话跟踪、基于角色的上下文和模块化决策，使 AI Agent 能够执行多步骤推理。 例如，一个 AI Agent 的任务是预定一张机票。MCP 可以跟踪任务目标（预定机票）、维护世界状态（当前时间、用户偏好等），并动态使用 API（机票预订 API）。MCP 可以确保 AI Agent 在预定机票时，考虑到用户的出行时间、座位偏好等上下文信息，从而预定到最合适的机票。
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即插即用工具使用：希望 AI 能够：
- 搜索网络？
- 预约？
- 编写代码并测试它？
MCP 使定义工具调用规范、管理输入/输出和重试逻辑变得容易，而无需硬编码行为。 例如，用户希望 AI 能够搜索“OpenAI 的最新进展”。MCP 可以定义工具调用规范，指定使用哪个搜索引擎 API，如何处理搜索结果，以及如何将搜索结果传递给 大模型。这样，用户就可以通过简单的指令，让 AI 完成复杂的任务。
MCP：面向未来的范式转变
MCP 不仅仅是一个工具，它是一种范式转变。
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更好的开发者体验：它允许开发者创建模块化、可解释和可维护的 AI 工作流程。 例如，开发者可以使用 MCP 将一个复杂的 AI 系统拆分成多个模块，每个模块负责不同的功能。这样，开发者可以更容易地理解和维护 AI 系统，并且可以更容易地扩展 AI 系统的功能。
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更智能的系统：上下文感知能力 = 更智能的结果。无需赘述。 例如，一个客户服务机器人，如果没有上下文感知能力，每次用户提问都需要重新了解用户的信息。有了上下文感知能力，机器人可以根据用户的历史记录和当前问题，更精准地回答用户的问题。
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生态系统标准化：随着越来越多的 API（OpenAI、Anthropic 等）转向上下文丰富的系统，类似 MCP 的协议将成为 AI 编排的标准接口。 例如，OpenAI 的 Assistants API 就使用了 MCP 的思想，允许开发者创建具有上下文感知能力的 AI Agent。随着越来越多的 API 支持 MCP，AI 系统的互操作性将得到极大的提高。
数据支撑
根据 Gartner 的预测，到 2025 年，80% 的 AI 项目将使用 MCP 或类似的技术。这表明 MCP 正在成为 AI 领域的标准。
结合实际案例：MCP 在金融风控领域的应用
金融风控领域对上下文信息的依赖性极高，是 MCP 的理想应用场景。传统的风控模型往往只关注用户的历史交易数据，而忽略了用户的身份信息、社交关系、行为习惯等上下文信息。这导致风控模型容易出现误判，例如将正常的交易行为误判为欺诈行为。
通过引入 MCP，可以将用户的各种上下文信息整合到风控模型中，从而提高风控模型的准确性和可靠性。例如：
- 欺诈检测：MCP 可以将用户的交易行为与用户的社交关系、地理位置等上下文信息结合起来，判断交易行为是否可疑。如果用户的交易行为与其社交关系、地理位置等上下文信息不符，则可以判断该交易行为可能存在欺诈风险。
- 信用评估：MCP 可以将用户的历史交易数据与用户的收入水平、职业信息等上下文信息结合起来，评估用户的信用风险。如果用户的历史交易数据与其收入水平、职业信息等上下文信息不符，则可以判断该用户可能存在信用风险。
具体案例
某银行使用 MCP 构建了一个上下文感知的风控系统。该系统可以将用户的交易行为与用户的身份信息、社交关系、行为习惯等上下文信息结合起来，进行欺诈检测和信用评估。结果表明，该系统可以将欺诈交易的识别率提高 20%，并将信用评估的准确率提高 15%。
总结
AI 模型的能力取决于我们围绕它们构建的系统。正如 HTTP 释放了互联网的全部潜力一样，MCP 正在释放 AI 的下一级能力——智能、具有记忆能力的多 AI Agent 系统。
如果在 AI 领域进行构建，无论是 RAG、自主 AI Agent，还是更智能的应用程序，都需要了解 MCP。它不仅仅是一种趋势，更是未来的架构。 未来，MCP 将成为 AI 领域的基础设施，推动 AI 技术的发展和应用。 拥抱 MCP，就是拥抱 AI 的未来。