随着大模型技术日新月异的发展，AI Agent 正逐渐取代传统的检索增强生成（RAG）成为知识驱动型LLM的主流方案。本文将深入探讨Model Context Protocol（MCP），这一由Anthropic提出的、平台无关的通信标准，并通过一个基于Groq加速的Python MCP客户端-服务端 示例，展示如何利用 MCP 构建更动态、交互性更强的智能应用。我们将重点介绍如何使用 MCP 标准化LLM与外部工具及服务间的交互，从而赋能AI Agent，使其不仅能回答问题，更能完成实际任务。
AI Agent：从信息检索到行动执行
传统的RAG系统侧重于信息检索，而 AI Agent 赋予了LLM调用外部工具和函数的能力，使其能够执行动作。例如，一个 AI Agent 可以不仅回答用户关于天气的问题，还可以预订机票、安排会议，甚至控制智能家居设备。这种转变解锁了更广泛的应用场景，但也带来了新的挑战：如何统一管理这些Agent，传递数据，并编排它们的工作流程？AI Agent 的核心在于行动能力，而如何安全、高效、可控地赋予Agent行动能力，是当前研究的重点。
根据Gartner的预测，到2026年，超过80%的企业将使用 AI Agent 技术来自动化客户服务、知识管理和流程优化。但在此之前，构建一个可靠的 AI Agent 生态系统需要解决互操作性问题。
Model Context Protocol (MCP)：AI系统的USB-C
Model Context Protocol (MCP) 是一种标准化接口，旨在以一致、结构化的方式实现LLM与外部工具及服务之间的交互。它被誉为AI系统的“USB-C”，是一个通用的连接器，简化了模型与外部世界的通信，无论是在检索数据还是调用API方面。
在软件开发中，标准的重要性不言而喻。例如，REST API 已经得到广泛采用，为构建和消费API提供了一个通用的框架。但是，尽管REST API提供了指南，每个API的实际实现可能差异很大。当LLM需要与许多不同的工具（每个工具都有自己的格式）接口时，这种可变性就成了一个问题。
MCP 通过充当LLM和外部工具之间的标准化中间层来解决这个问题。模型无需适应每个API，而是通过 MCP 进行通信，从而抽象出这些差异。这不仅降低了复杂性，而且使得集成更可靠、更具可扩展性，即使工具提供商更新或修改其服务也是如此。MCP 类似于在多种不同接口的设备前增加了一个统一的转换器，使得LLM无需关心底层细节，即可与各种工具进行交互。
MCP的组件与工作原理
Model Context Protocol 生态系统由两个主要组件组成，它们协同工作以实现LLM和外部工具之间的无缝交互：
- MCP Host: 这是用户与之交互的IDE/UI。它可以托管多个 MCP Client。例如Cursor, Claude Desktop等。
- MCP Client: 位于 MCP Host 中。一个 MCP Client 和一个 MCP Server 之间存在1:1的连接。它管理工具发现，处理请求路由，并维护客户端和服务器之间的活动连接。
- MCP Server: 由外部服务提供商维护。它的工作是以符合 MCP 标准的方式公开服务的功能。它抽象了服务的内部复杂性，并保护客户端免受任何破坏性更改，即使服务不断发展，也能确保持续的功能。
当前，几乎所有主要的工具、数据库和API都已开发出 MCP Server，以实现与LLM和 MCP Client 的无缝集成。这个不断增长的生态系统使 AI Agent 能够通过一致的接口访问各种外部功能。由于 MCP 对这些服务公开其功能的方式进行了标准化，因此提供商可以更新或修改其内部实现，而不会冒破坏客户端应用程序的风险。这种稳定性是一个关键优势，可确保AI驱动的系统即使在底层工具发展的情况下也能保持可靠。
MCP 的工作流程如下：
- 客户端向服务器发送初始化请求。
- 服务器以其功能响应。
- 将初始化通知发送到服务器。
- 开始正常的请求-响应消息传递。
基于Groq加速的MCP客户端实现
本文参考原文，采用Groq云平台提供的Llama3 70B模型和MCP标准文档，展示了如何构建一个简单的自定义 MCP Client。代码主要包含以下几个部分：
- 库导入和MCPClient基本结构: 包括
typing，json,os,asyncio等标准库，以及mcp和groq相关的库。 - 服务器连接管理代码: 用于连接到指定的 MCP Server，并列出服务器提供的可用工具。
- 查询处理逻辑: 这是客户端的核心部分，它接收用户输入，与LLM交互，调用工具（如果需要），并将结果返回给用户。
from typing import List, Dict, Any, Union
import json
import os
import asyncio
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client
from groq import Groq
loop = asyncio.new_event_loop()
class MCPClient:
def __init__(self):
# Initialize session and client objects
self.session: Optional[ClientSession] = None
self.exit_stack = AsyncExitStack()
self.client = None # Will be initialized when API key is set
self.api_key = os.getenv("GROQ_API_KEY")
async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
"""Connect to an MCP server
Args:
server_script_path: Path to the server script (.py or .js)
"""
is_python = server_script_path.endswith('.py')
is_js = server_script_path.endswith('.js')
if not (is_python or is_js):
raise ValueError("Server script must be a .py or .js file")
command = "python" if is_python else "node"
server_params = StdioServerParameters(
command=command,
args=[server_script_path],
env=None
)
stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
self.stdio, self.write = stdio_transport
self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))
await self.session.initialize()
# List available tools
response = await self.session.list_tools()
tools = response.tools
print("\nConnected to server with tools:", [tool.name for tool in tools])
async def _process_query(self, message: str, history: List[Union[Dict[str, Any], 'ChatMessage']]):
model_messages = []
# Add system prompt (omitted for brevity)
for msg in history:
if isinstance(msg, ChatMessage):
role, content = msg.role, msg.content
else:
role, content = msg.get("role"), msg.get("content")
if role in ["user", "assistant", "system"]:
model_messages.append({"role": role, "content": content})
model_messages.append({"role": "user", "content": message})
response = await self.session.list_tools()
available_tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": tool.name,
"description": tool.description,
"parameters": tool.inputSchema}
} for tool in response.tools]
response = self.client.chat.completions.create(
model=MODEL,
messages=model_messages,
stream=False,
tools=available_tools,
tool_choice="auto",
max_completion_tokens=1000
)
# Extract the response and any tool call responses
response_message = response.choices[0].message
tool_calls = response_message.tool_calls
result_messages = []
if tool_calls:
print("\n\n")
print(f"messages: {model_messages}")
model_messages.append(response_message)
for tool_call in tool_calls:
function_name = tool_call.function.name
function_args = json.loads(tool_call.function.arguments)
# Call the tool and get the response
result_messages.append({
"role": "assistant",
"content": f"I'll use the {function_name} tool to help answer your question.",
"metadata": {
"title": f"Using tool: {function_name}",
"log": f"Parameters: {json.dumps(function_args, ensure_ascii=True)}",
"status": "pending",
"id": f"tool_call_{function_name}"
}
})
result_messages.append({
"role": "assistant",
"content": "```json\n" + json.dumps(function_args, indent=2, ensure_ascii=True) + "\n```",
"metadata": {
"parent_id": f"tool_call_{function_name}",
"id": f"params_{function_name}",
"title": "Tool Parameters"
}
})
result = await self.session.call_tool(function_name, function_args)
if result_messages and "metadata" in result_messages[-2]:
result_messages[-2]["metadata"]["status"] = "done"
result_messages.append({
"role": "assistant",
"content": "Here are the results from the tool:",
"metadata": {
"title": f"Tool Result for {function_name}",
"status": "done",
"id": f"result_{function_name}"
}
})
result_content = result.content
if isinstance(result_content, list):
result_content = "\n".join(str(item.text) for item in result_content)
# Add the tool response to the conversation
model_messages.append(
{
"tool_call_id": tool_call.id,
"role": "tool", # Indicates this message is from tool use
"name": function_name,
"content": result_content,
}
)
# Make a second API call with the updated conversation
second_response = self.client.chat.completions.create(
model=MODEL,
messages=model_messages
)
result_messages.append({
"role": "assistant",
"content": second_response.choices[0].message.content
})
# Return the final response
return result_messages
result_messages.append({
"role": "assistant",
"content": response_message.content
})
return result_messages
利用Groq提供的低延迟、高性能的推理服务，可以显著提升 AI Agent 的响应速度和效率。 Groq的LPU（Language Processing Unit）架构针对LLM进行了专门优化，可以提供比传统GPU更快的推理速度，从而使得 AI Agent 能够更快地处理用户请求并执行动作。 这对于实时性要求高的应用场景，如客户服务、金融交易等，至关重要。
MCP Server：暴露服务能力的接口
MCP Server 可以具有三种核心能力：
- Tools: 模型可以在运行时调用的可执行操作。
- Prompts: 用户控制的模板，可用于触发工作流。
- Resources: 应用程序控制的静态内容（例如，预加载的文件、数据库转储、图像），为模型提供上下文。
本文同样参考原文，实现了一个简单的自定义 MCP Server，该服务器与巴基斯坦的英文财经新闻服务Business Recorder的RSS feed进行交互。该服务器实现了两个工具：一个用于获取最新新闻标题和摘要，另一个用于获取特定新闻条目的更多信息。
from typing import Any, Literal
import httpx
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import feedparser
# Initialize FastMCP server
mcp = FastMCP("news")
BASE_URL = "https://www.brecorder.com/feeds/"
async def rss_handler(feed_url, max_items=10):
"""
Fetches the RSS feed from the given URL and prints out the latest entries.
Args:
feed_url (str): URL of the RSS feed
max_items (int): Maximum number of items to display
"""
feed = feedparser.parse(feed_url)
fields = ['id', 'title', 'link', 'published', 'summary', 'authors']
feed = feedparser.parse(feed_url)
results = []
for entry in feed.entries[:max_items]:
item = {}
for key in fields:
# Use entry.get to safely fetch values; default to None if missing
item[key] = entry.get(key)
results.append(item)
return results
@mcp.tool()
async def get_news(news_type: Literal["latest", "markets", "world", "pakistan"], max_items: int = 5) -> list:
"""Get news from Business Recorder based on the specified type
Args:
news_type: The type of news to fetch. Can be one of: "latest", "markets", "world", "pakistan"
max_items: The maximum number of items to return
"""
feed_mapping = {
"latest": "latest-news",
"markets": "markets",
"world": "world",
"pakistan": "pakistan"
}
feed_path = feed_mapping.get(news_type)
if not feed_path:
raise ValueError(f"Invalid news type. Must be one of: {list(feed_mapping.keys())}")
entries = await rss_handler(BASE_URL + feed_path, max_items)
return entries
@mcp.tool()
async def get_entry_detail(news_type: Literal["latest", "markets", "world", "pakistan"], id: str) -> list:
"""Get more details of a particular article given its id.
Args:
news_type: The type of news to fetch. Can be one of: "latest", "markets", "world", "pakistan"
id: id of the news to get more information of
"""
feed_mapping = {
"latest": "latest-news",
"markets": "markets",
"world": "world",
"pakistan": "pakistan"
}
feed_path = feed_mapping.get(news_type)
entries = await rss_handler(BASE_URL+feed_path,20)
matches = []
for entry in entries:
if entry.get("id") == id or entry.get("link", "").rstrip("/").endswith(id):
matches.append(entry)
return matches
if __name__ == "__main__":
# Initialize and run the server
mcp.run(transport='stdio')
在这个例子中， MCP Server 封装了访问Business Recorder新闻源的逻辑，并暴露了两个工具供 AI Agent 使用。 AI Agent 可以通过调用 get_news 工具来获取指定类型的新闻列表，或者通过调用 get_entry_detail 工具来获取特定新闻条目的详细信息。 这种方式使得 AI Agent 可以轻松地访问外部信息，并将其整合到其决策过程中。
从理论到实践：Gradio Chat UI示例
原文将完整的客户端-服务器实现打包到了Gradio Chat UI中，用户可以通过一个简单的Web界面与 AI Agent 交互，查询新闻信息。 这种方式将复杂的技术细节隐藏在友好的用户界面之后，使得更多的人可以体验 AI Agent 的强大能力。 通过这个例子，我们可以看到， MCP 不仅是一个技术标准，更是一个连接AI技术与实际应用的桥梁。
结论：MCP的未来与展望
随着 AI Agent 从静态检索发展到动态行动系统，像 MCP 这样的协议正成为下一代智能应用的基础。 通过标准化模型和工具之间的通信， MCP 减少了摩擦，促进了互操作性，并使基础设施能够应对快速的工具链发展。 本文演示了如何构建一个最小但功能齐全的客户端-服务器设置，展示了LLM如何以清晰的、协议驱动的方式调用真实世界的工具。 无论您是构建自定义助手、集成专有服务还是试验代理工作流， MCP 都提供了一个灵活、可靠的蓝图。
总而言之，Model Context Protocol (MCP) 代表了 AI Agent 领域的一个重要进步。 通过标准化LLM与外部工具和服务的交互方式， MCP 简化了开发过程，提高了互操作性，并为构建更智能、更强大的应用奠定了基础。 随着 AI Agent 技术的不断发展， MCP 将在推动创新和赋能新一代智能应用方面发挥越来越重要的作用。 结合Groq等硬件加速平台，可以进一步释放 AI Agent 的潜力，使其能够在更广泛的场景中发挥作用，为用户提供更高效、更智能的服务。