MCP 架构深度解析

MCP 协议概览

MCP（Model Context Protocol） 是 Anthropic 推出的开放协议，用于连接 AI 模型与外部数据源、工具和服务。通过统一的接口，模型可以发现、读取、调用各类能力，而无需为每个数据源编写专用适配器。

协议层

MCP 定义了一套 JSON-RPC 2.0 风格的消息格式，包括：

• 初始化：客户端与 Server 交换能力列表（支持的 Resources、Tools、Prompts）
• 请求-响应：List、Read、Call 等操作的标准格式
• 通知：Server 可主动推送资源变更等事件

传输层（Transport）

• stdio：通过标准输入输出与子进程通信，适合本地 MCP Server（如文件系统、数据库）
• SSE over HTTP：Server 作为 HTTP 服务暴露，客户端通过 Server-Sent Events 接收消息，适合远程部署
• WebSocket：双向通信，适合需要实时推送的场景

传输层可插拔，协议语义保持一致。

Resources（资源）

Resources 是模型可读取的上下文：

• URI 规范：如 file:///path/to/doc、db://schema/table
• List：列出可用资源
• Read：按 URI 读取内容，支持文本、Base64 等格式
• 订阅：部分实现支持资源变更通知

典型用途：文档库、配置、数据库只读视图、API 文档等。

Tools（工具）

Tools 是模型可调用的操作：

• List：列出工具名称、描述、参数 schema
• Call：传入参数执行，返回结果
• 权限：Server 可对工具做权限控制，客户端需声明所需能力

典型用途：搜索、计算、API 调用、文件写入、命令执行等。

Prompts（提示词）

Prompts 是 Server 提供的可复用提示模板：

• List：列出可用 Prompt 名称与描述
• Get：获取 Prompt 内容及参数
• 客户端可将获取的 Prompt 填入变量后，作为系统或用户消息发给模型

典型用途：领域专家提示、任务模板、多轮对话模板等。

架构优势

• 标准化：一次实现，多客户端复用（Claude Desktop、Cursor、自定义 App）
• 安全：Server 控制暴露范围，可做权限与审计
• 可组合：多个 MCP Server 可同时连接，模型按需选择

小结

理解 MCP 的协议、传输、Resources、Tools 和 Prompts，是构建可扩展 AI 应用的基础。MCP 将「模型」与「上下文与工具」解耦，为 Skill、插件、Agent 等提供了统一的集成方式。