大语言模型（LLM）的强大毋庸置疑，但它们天生存在一个瓶颈：难以可靠地管理和利用长程对话的上下文信息。由于模型一次只能“看到”有限的文本，早期的消息、用户偏好以及重要的指令很容易被“挤出”记忆，导致AI助手表现不稳定，出现上下文丢失、重复提问或忽略先前指令等问题。而模型上下文协议（MCP）的出现，旨在标准化上下文的处理方式，让AI系统更加一致、高效且实用。本文将深入探讨MCP的概念、必要性、解决方案，以及它如何优化提示组装，最终提升用户体验。
上下文窗口的局限性：大模型“失忆”的根源
大语言模型依赖于上下文窗口来处理信息，然而，这个窗口的大小是有限的。即使是像GPT-4-turbo这样拥有高达128k token的先进模型，也可能面临空间不足的问题。如果希望模型“记住”某些信息，比如对话历史、用户偏好、系统指令或外部搜索结果，就必须将它们全部塞进这个有限的窗口里。想象一下，在一个拥挤的房间里，你需要记住所有人的名字和特征，但空间有限，你只能记住最近进来的人。
没有精心管理的上下文，较早的消息就会被截断，重要的细节会丢失，AI会忘记它应该知道的内容。例如，在与一个AI客服进行长时间对话后，当你询问之前已经提供过的信息时，它可能会忘记，要求你重新输入，这无疑会降低用户体验。这种情况不仅令人沮丧，也限制了AI在复杂任务中的应用潜力。
持久记忆的缺失：开发者面临的挑战
默认情况下，大语言模型并不具备真正的持久记忆。上下文是短暂的，会话结束后就会消失。开发者必须手动存储用户数据，并在每次会话开始时重新注入，这导致了不一致的用户体验。例如，一个聊天机器人无法记住你在不同会话中的姓名或偏好，每次都需要重新输入，这样的体验显然是不友好的。
为了解决这个问题，开发者不得不自己“打补丁”，编写代码来保存和重新加载上下文信息。然而，这种方法不仅耗时耗力，而且容易出错，难以维护。更重要的是，缺乏统一的标准，导致不同的AI应用在处理上下文的方式上各不相同，用户体验参差不齐。
MCP：标准化上下文管理的解决方案
MCP（模型上下文协议）的出现，正是为了解决这些问题。它是一个开放的标准，旨在标准化AI系统与外部工具、数据和上下文的交互方式。MCP的核心是一个框架，它定义了如何构建和管理大语言模型所依赖的上下文窗口，使AI能够记住相关信息，优先考虑重要指令，并与外部数据无缝协作。
具体来说，MCP解决了以下几个关键问题：
- 系统指令的包含方式： 定义如何将系统指令清晰地传递给模型，确保其始终按照预定的规则运行。
- 持久记忆（用户画像）的注入方式： 规定如何将用户个人信息和偏好存储并在每次会话中重新注入，实现个性化服务。
- 临时会话记忆（聊天历史）的管理方式： 提供有效管理和利用先前对话历史的方法，确保模型理解当前语境。
- 如何总结或修剪内容以适应上下文窗口： 制定一套机制，能够在信息量过大时，智能地压缩或筛选上下文，保证最重要的信息能够被保留。
- 如何集成工具、函数调用和检索增强数据： 建立一套标准，使AI系统能够方便地调用外部工具和服务，获取更多信息，从而更好地完成任务。
简而言之，MCP是一种系统的方法，确保最重要和相关的上下文始终能够传递给模型。
MCP的工作原理：优化提示组装
在没有MCP的情况下，典型的提示构建方式通常是将所有信息简单地拼接在一起：
[
{"role": "system", "content": "你是一个有帮助的旅行助手。"},
{"role": "user", "content": "你好。"},
{"role": "assistant", "content": "你好！有什么可以帮到你？"},
{"role": "user", "content": "建议我在果阿的酒店。"},
...
{"role": "user", "content": "我想要经济型的选择。"}
]
这种方法存在以下问题：
- 缺乏优先级： 重要的数据可能被丢弃。
- 用户画像信息经常丢失： 除非手动重复，否则模型无法记住用户的偏好。
- 难以将长对话历史纳入上下文窗口： 过长的对话历史容易超出上下文窗口的限制。
- 缺乏会话间的“记忆”： 每次会话都是独立的，模型无法记住之前的交互。
而基于MCP的系统则可以智能地组装提示：
[
{
"role": "system",
"content": "你是一个有帮助的旅行助手。如果可能，总是推荐经济实惠的选项。"
},
{
"role": "memory",
"content": "用户画像：居住在班加罗尔。喜欢经济型酒店和民宿。会说英语和卡纳达语。"
},
{
"role": "summary",
"content": "先前聊天的总结：用户询问了果阿的酒店。希望价格在1000印度卢比以下。喜欢靠近海滩的地点。"
},
{
"role": "chat_history",
"content": [
{"role": "user", "content": "我想要经济型的选择。"},
{"role": "assistant", "content": "当然！这里有一些..."}
]
},
{
"role": "user",
"content": "北果阿怎么样？"
}
]
这种方法的优势在于：
- 系统指令定制化并被保留： 确保模型始终按照预定的规则运行。
- 用户画像（持久记忆）始终包含： 实现个性化服务，模型能够记住用户的偏好。
- 长对话历史被总结以节省token： 在有限的上下文窗口内，尽可能保留更多的信息。
- 优先考虑最相关的交流： 确保模型关注最重要的信息。
- 易于添加外部数据（搜索结果，工具调用）： 扩展模型的能力，使其能够完成更复杂的任务。
MCP如何决定保留哪些信息？
类MCP系统通常使用以下策略：
- Token预算： 为记忆、历史和检索数据分配token，确保资源得到有效利用。例如，可以将更多的token分配给用户画像，以确保模型能够记住用户的偏好。
- 总结： 智能地压缩较早的历史记录，减少token的使用。例如，可以将一个长对话总结成几个关键句子，从而节省空间。
- 语义排序： 保留最相关的消息，去除冗余信息。例如，可以根据消息的语义相关性，对历史记录进行排序，只保留与当前问题最相关的内容。
- 结构化角色： 使用系统、记忆、总结、聊天和工具等结构化角色，明确信息的类型和重要性。例如，可以将系统指令放在”system”角色中，将用户画像放在”memory”角色中，以便模型能够更好地理解和利用这些信息。
MCP的实际益处：提升用户体验与降低成本
实施MCP可以带来诸多益处：
- 一致的用户体验： AI系统能够记住用户的偏好和历史，提供更加个性化的服务。例如，一个电商网站可以根据用户的浏览历史和购买记录，推荐更符合用户兴趣的商品。
- 处理大量的聊天记录和文档： 通过总结和筛选信息，AI系统可以处理更长的对话和更复杂的文档。例如，一个法律助手可以分析大量的法律文件，提取关键信息，为律师提供支持。
- 支持持久的个性化（例如，用户画像）： AI系统能够记住用户的个人信息和偏好，提供更加贴心的服务。例如，一个智能家居系统可以根据用户的习惯，自动调节室内温度和灯光。
- 使AI系统感觉更智能和更人性化： AI系统能够记住上下文，更好地理解用户的意图，提供更自然的交互体验。例如，一个虚拟助手可以记住用户的日程安排，提醒用户参加会议。
- 通过有效地利用上下文降低成本： 通过智能地管理上下文，减少token的使用，降低运行成本。例如，可以将一个长对话总结成几个关键句子，从而减少token的使用，降低API的调用费用。
实际案例：ChatGPT的“记忆”功能
OpenAI的ChatGPT“记忆”功能就运用了与MCP相似的理念：
- 记忆存储： 关于用户的持久性事实。
- 会话上下文： 活跃的聊天历史。
- 系统指令： 核心行为准则。
所有这些都使用上下文组装协议自动合并到提示中，这正是MCP背后的思想。这意味着ChatGPT可以记住用户的偏好、历史和指令，从而提供更加个性化和智能的服务。
类比：从“金鱼记忆”到“井井有条的笔记本”
与没有MCP的AI交谈就像与患有严重短期记忆丧失症的人交谈。你必须重复一切，而且他们会忘记一半的内容。
而有了MCP，就像给他们一个组织良好的笔记本：
- 重要的笔记被固定： 确保关键信息不会丢失。
- 旧讨论的摘要： 方便回顾之前的交流。
- 个人偏好始终可访问： 实现个性化服务。
结论：MCP是大模型走向成熟的关键一步
模型上下文协议（MCP）是使基于LLM的系统更智能、更一致、更个性化和更具可扩展性的重要创新。通过标准化上下文的结构和传递方式，MCP使AI系统能够处理长时间的聊天，记住用户偏好，并与工具或外部数据无缝交互。
总之，模型上下文协议（MCP）旨在解决大模型上下文处理的痛点，通过提供标准化的上下文管理方法，提升AI系统的智能化水平。它不仅能有效管理上下文窗口，还能支持持久记忆，优化提示组装，最终提升用户体验，降低运营成本。随着大模型的不断发展，MCP这类上下文管理协议的重要性将日益凸显，成为构建更智能、更人性化AI系统的关键一环。未来，我们期待看到更多基于MCP的创新应用，推动大模型技术的进步。