MCP：构建更智能、模块化 AI 代理的通用连接器

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文章摘要

大语言模型驱动的人工智能代理虽潜力巨大，但集成外部组件面临挑战，模型上下文协议（MCP）应运而生，为解决这些问题提供了有效方案。

MCP 是 2024 年底由 Anthropic 推出的开放标准，基于 JSON – RPC 2.0 定义通用客户端 – 服务器协议，用于 AI 代理与外部能力交互。其关键组件包括主机、客户端和服务器。主机是面向用户的 AI 应用程序；客户端负责管理主机与 MCP 服务器的通信；服务器则通过标准化接口向主机暴露工具、资源、提示和采样等功能。

标准化协议带来诸多好处。它将原本 M×N 个定制集成工作转变为 M + N 问题，减少了集成开销，创造了更可扩展的生态系统。不同的应用程序和代理能连接到各种服务器，提高了互操作性。同时，MCP 提供稳定的集成层，实现了面向未来和解耦，还使工具开发民主化。

在实际应用中，MCP 展现出强大的价值。金融科技公司 Block 的“Goose”企业 AI 助手，通过与 MCP 服务器集成，实现了 SQL 生成与执行、内部服务集成和运营自动化等功能。在开发工具和 IDE 中，AI 编码助手通过 MCP 能无缝访问项目上下文等信息，提供更强大的编码协助。

一些开源 Agent 框架也开始集成 MCP。LangChain 可通过 langchain – mcp – adapters 包从 MCP 服务器加载工具；CrewAI 工具库支持 MCP，可将 MCP 服务器视为工具提供者；AutoGen 底层提供 McpToolAdapter，方便使用 MCP 服务器的工具。

MCP 还提升了 Agent 的能力。它实现了增强的 Agent 记忆和状态持久性，包括外部化长期记忆、跨工具调用的共享上下文和持久的任务状态。同时，促进了工具互操作性和真正的模块化，为高级多 Agent 工作流和通信打下基础。

目前，MCP 已在多种实际场景中得到应用，如大规模企业自动化、开发者工具的上下文增强以及多系统工作流的编排，展示了其在现实世界中的实用性和潜力。