MCP 核心技术架构详解.pdf

MCP（Model Context Protocol）技术架构是一项旨在促进大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间互动的标准化协议。MCP架构基于客户端-服务器模式，通过分层组件和标准化通信机制，使AI系统能够与不同类型的资源无缝连接。 MCP架构包含三个核心角色，构成清晰的协作链条。MCP主机作为应用程序的代表，负责与用户交互、解析需求，并管理MCP客户端连接，同时整合服务器返回的数据供LLM使用。MCP客户端作为主机与服务器之间的桥梁，维护会话状态和订阅关系，向服务器发送请求并接收处理结果。MCP服务器则负责提供标准化接口，访问本地或远程资源，并执行相关工具。其分为本地服务器和远程服务器两种，分别处理本地文件、数据库访问和互联网API连接或云服务。 在通信机制方面，MCP采用分层协议以实现高效的交互过程。协议层基于JSON-RPC 2.0规范定义消息格式，支持请求、通知和响应三种消息类型，确保了不同数据交互的标准化。传输层则包含Stdio传输和HTTP/2传输两种方式，前者用于本地进程间通信，后者用于支持远程通信及服务器推送事件。生命周期管理涉及初始化握手、消息交互和连接终止三个阶段，支持批处理以优化网络性能。 资源与能力抽象方面，MCP通过三类原语对外暴露能力：资源、工具和提示。资源包括静态数据和动态模板，通过资源列表和获取方法访问；工具是可执行函数，包括定义输入参数的JSON Schema，并通过服务器执行；提示则是根据参数动态生成的提示模板，包含名称、描述和参数列表等。 工作流程共分为六个阶段，从连接建立到最终将数据注入LLM上下文生成自然语言响应。客户端与服务器建立连接并完成协议版本协商。接下来是能力发现阶段，客户端通过请求获取服务器支持的资源、工具和提示列表。之后，主机解析用户请求并选择合适的服务器发送请求。服务器执行操作后，将结果以标准JSON格式返回给客户端，最后客户端将结果整合到LLM上下文中。 MCP架构的优势体现在其标准化和安全特性上。标准化优势在于统一接口，降低了不同工具/数据源的适配成本，并支持模块化扩展，可以快速接入新能力。安全方面，MCP支持本地资源隔离和权限控制，使敏感数据无需上传云端，用户可以逐项授权资源访问。典型应用场景包括企业数据助手、智能编程以及自动化测试等，MCP正逐步成为AI生态的“USB-C接口”，推动智能体向主动操作演进。