在过去几年中，大型语言模型（LLM）的能力突飞猛进，它们在推理、生成和对话方面取得了惊人的进展。然而，这些“聪明”的模型却常常有一个共同的局限：孤立无援，难以直接访问最新的外部数据和工具。想象一下，一个知识渊博的图书馆员被关在房间里，脑中只有截至训练时为止的书籍内容，而无法翻阅新的资料——这正是传统大模型面临的窘境。每当我们希望模型利用某个外部数据源（例如企业的数据库、云端文档或实时API），开发者就不得不编写定制的集成代码，将数据“喂”给模型。这种信息孤岛现象导致AI系统很难扩展，每新增一种数据源都需要额外的开发工作。同时，LLM本身的上下文窗口（即模型一次性接收处理的内容长度）也存在容量限制：GPT-3时代只有数千Token，上下文太长就放不下；即便GPT-4扩展到32K Token上下文，也还远远不够处理企业海量知识库或长篇文档，更何况这些内容还在不断更新。

背景与缘起：从“孤岛”到“通用接口”

大模型的困境：上下文孤岛与集成难题

随着AI助理进入主流应用，人们对其能力和智能水平的要求越来越高。但一个经常被忽视的问题是：再聪明的模型，如果拿不到相关的信息，也很难给出正确答案。现实中，企业的数据分散在各个内容库、业务工具和遗留系统中，而传统大模型无法直接访问这些数据。开发者只能通过将数据塞进提示（prompt）上下文来让模型利用外部信息。然而，LLM的上下文窗口容量有限，而且每次调用都要重新提供相关内容，这既低效又麻烦。例如，一个客服AI想查询客户的购买记录，就必须在每次对话时都把该客户记录（也许有成千上万字）附加到Prompt里，否则模型压根不知道这些信息。这样的碎片化集成严重阻碍了真正“知晓一切”的AI助手的实现。

大模型的困境：上下文孤岛与集成难题

早在MCP提出之前，业界就尝试了多种权宜之计来缓解“大模型的信息孤岛”问题：

• 增大上下文窗口：这是最直接的思路，即提高模型一次能处理的文本长度上限。Anthropic的Claude模型在这方面不断刷新纪录：2023年Claude 2将上下文窗口从约9K扩展到100K Token，相当于7.5万字的文本；2024年Claude 3更是提升到200K Token（约15万字），并具备接受超过100万Token输入的潜力！相比之下，OpenAI的GPT-4当时最大上下文只有32K Token。上下文窗口的飞跃确实让模型在一次对话中容纳更多信息成为可能——Claude 3 Opus版本甚至号称可以处理百万字节的内容。这意味着模型能一口气“读完”一本中篇小说或企业的整本年度报告。然而，这种方法也有明显局限：超长的上下文会带来更高的计算开销和延迟，处理100K Token的推理可能比处理10K Token慢很多倍；而且无论窗口多大，总有极限，遇到更庞大的知识库仍然无能为力。因此，仅靠扩大“记忆容量”，并不能从根本上解决模型与海量动态数据的连接问题。

• Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成，RAG）：这是近年来兴起的一种范式，通过向模型提供一套外部知识库（通常以向量数据库形式存储文本Embedding），在对话时检索相关文档片段插入到Prompt中。这样模型每次只看与当前问题密切相关的内容片段，既避免了超长Prompt，又利用了最新的知识。例如，当用户问一个法律问题时，系统可以从法条数据库中检索几条相关法条文本放入提示，让模型参考。这种方法缓解了上下文窗口不足的问题，也降低了无关信息干扰模型的风险。然而，RAG通常是“单向”的：模型只能读入检索片段，无法主动提出新的查询。它每次回答仍然局限于开发者提前提供的那些文本，而不能自主地去数据库里搜索更多信息。另外，RAG返回的毕竟是静态文本，模型没法执行动作或修改外部数据。

• 插件与工具调用：OpenAI在2023年为ChatGPT推出了插件机制，允许开发者为ChatGPT提供一系列功能，例如联网搜索、查看日历、下单购物等。这些插件通过OpenAPI规范描述接口，ChatGPT可以选择调用相应接口来获取所需信息。另一方面，OpenAI还开放了函数调用能力，开发者可以在请求中定义若干函数（以名称和JSON模式表示参数），GPT-4模型会在回答时自动决定是否调用某个函数，并以结构化格式返回调用参数，从而由调用方执行函数再将结果反馈给模型。这些方法实质上让模型有了“出箱取物”的能力，可以在需要时获取外部数据或执行操作。然而，OpenAI插件存在几个问题：首先，它是私有的、平台绑定的——只有OpenAI的ChatGPT或特定平台支持这些插件，每个插件还需要独立部署和审核，无法通用于别的模型或应用。其次，插件主要用于数据查询等单次请求，模型通过API拿到数据就结束了，并不能维持一个长期的交互会话或状态。相比之下，MCP设想的交互是更丰富的双向交流：模型不仅能提问获取数据，还可能根据结果进一步行动，甚至更新外部系统的内容。OpenAI的函数调用虽然提供了让模型调用任意函数的机制，但缺乏标准化：每个开发者定义的函数都是模型所独有的，“别人的模型”无法复用你写的这些函数。换言之，OpenAI提供的是一个框架，而不是通用协议。

• Agent框架与ReAct策略：研究者们还探索了让模型学会工具使用的通用策略，其中著名的就是ReAct模型（Reason+Act）。在这种方法中，模型在生成回答时交替地产生“思考”（reasoning）内容和“行动”（action）指令，比如先让模型输出“我需要用搜索工具查询XX”，然后由外部代理读取这指令并执行搜索，将结果再反馈给模型。LangChain等代理工具库利用这一思想，提供了预定义的工具集合（如计算器、百科搜索等）和统一的调用接口，模型可以通过描述工具名称和参数来调用。这种方式赋予了LLM一定的自主决策能力，可以动态选择何时用哪个工具，解决复杂任务。在早期没有MCP时，LangChain一度内置了数百种工具接口供模型调用。不过，这类框架依然需要人为维护工具列表，模型能用什么工具、每个工具如何实现，都是开发者在代码里写死的。如果想接入新的数据源，又回到了要写适配代码的问题。可以说，LangChain之类库建立的是开发者视角的标准接口（例如统一Tool类），方便开发者在代码中管理各种工具；而MCP建立的是模型视角的标准——即让运行中的AI代理自己就能发现并使用任何符合MCP规范的工具。这意味着只要有新的MCP Server上线，模型无需代码变更就可以在对话中使用它提供的功能。可见，MCP试图将ReAct中的“动作-环境循环”加以规范化，使之成为不同系统间通用的能力，而不仅是封装在某个库或某家公司平台内。

综合来看，在MCP诞生之前，上下文获取和工具使用的问题一直通过各种零散手段在解决，但很零乱：要么依赖增加Token缓冲区（终究有限制），要么依赖复杂的代理框架或厂商特定插件（互不兼容）。每种方法都像在孤岛之间架起一座座专属的桥梁，却没有形成公认的航道。这正是Anthropic团队想要改变的现状。

MCP的设计架构与工作机制

要理解MCP如何改变AI与外界交互的版图，我们需要深入其内部架构。一言以蔽之，MCP采用了客户端-服务器的设计范式，将AI应用、连接器和数据源解耦成不同组件，各司其职。这种架构与经典的三层架构颇为相似：客户端、服务器和数据库的分离让系统更模块化、可扩展。下面我们将分解MCP的核心组成部分与运行机制，并通过实例说明它是如何工作的。

架构概览：主机、客户端与服务器的协作

**MCP总体架构示意图。**如图所示，MCP架构包含三个主要角色：主机（Host）、客户端（Client）和服务器（Server）。其中，“主机”通常指运行LLM应用的主体环境，比如Claude的桌面应用、IDE编辑器或者聊天机器人平台等。主机内部实现了MCP的“客户端”功能，用于连接外部的MCP服务器。每一个MCP服务器则对应一种特定的数据源或工具能力，对应连接到实际的数据。数据源既可以是本地的（例如用户电脑上的文件系统、数据库），也可以是远程的服务（比如网络API、云端应用）。

在MCP架构下，主机（带MCP客户端）可以同时连接多个MCP服务器，每个服务器提供不同的功能。以图中的场景为例，一个典型电脑上可能运行着三个MCP服务器：A服务器连接“本地数据源A”（比如本地文件夹或笔记应用）、B服务器连接“本地数据源B”（如本地数据库），C服务器通过网络API连接一个“远程服务C”（例如某在线知识库）【43†图】。Claude桌面应用作为主机运行MCP客户端，它可以通过MCP协议同时与A、B、C三个服务器通信【43†图】。这样，Claude模型就仿佛插上了三根“数据线”，背后连着不同的资源库。当Claude需要访问某份文件时，会经由MCP客户端请求服务器A去读写文件系统；需要查询数据库时走服务器B；要获取在线信息则使用服务器C，以此类推。一切的关键在于，这些交互遵循统一的MCP标准，主机不必关心底层数据源的具体API细节，只要遵守协议即可与服务器对话。

通过这种分层，MCP达成了关注点分离：主机专注于与LLM交互和UI逻辑，服务器专注于与数据源打交道，而协议规定了它们交流的格式和流程。对于开发者来说，这意味着**“一次开发，到处运行”：如果你实现了一个MCP服务器（例如连接GitHub的代码检索工具），任何支持MCP的AI客户端（Claude、其它模型的代理等）都能使用它。反过来，客户端开发者也不必为不同工具写适配，每种工具只要遵循MCP接口即可接入。正如一位开发者所言：“这就像过去每个国家电源插座不同导致需要各种转换器，而MCP提供了世界通用的插头**”。

需要注意的是，MCP框架中的“客户端”（Client）和我们平常理解的前端App客户端有所区别。这里的Client更像是在AI主机内部运行的协议适配层，它与外部的MCP服务器一一对应建立连接。一些资料将主机和客户端不严格区分，或者称二者合称为“Host/Client”，但为了清晰起见本文仍按照规范区分：Host是运行环境，Client是其中负责协议通信的组件。通常，一个Host会包含多个MCP Client实例，每个Client连接一个Server，如此就能并行使用多个MCP服务。

总的来说，MCP的架构赋予AI系统前所未有的扩展弹性。就像PC有了USB接口后，外围设备的创新被大大促进一样，AI助手有了MCP接口后，各种新奇的数据源和工具都能轻松接入AI。这种设计的高明之处在于，其核心非常简单明了：通过定义一套统一通信协议，把AI对外的输入输出渠道标准化。下面我们将深入这套通信机制的细节，包括协议的消息格式和传输方式。

通信机制：JSON-RPC双向通信

MCP在通信层面采用了一个成熟且轻量的方案：JSON-RPC 2.0协议。JSON-RPC是一种基于JSON的远程过程调用协议，格式简单明了，广泛用于客户端-服务器通信。MCP借用JSON-RPC来封装消息，从而实现主机（客户端）与MCP服务器之间的双向交流。具体来说，MCP定义了三种类型的JSON-RPC消息：

• 请求（Request）：由一方发起某个动作或查询。例如客户端请求调用服务器的某个工具，或者服务器请求客户端执行初始化。JSON格式包括jsonrpc版本、id请求ID、method方法名和可选的params参数对象。例如：

  json⁂LINEBREAK⁂ {⁂LINEBREAK⁂ "jsonrpc": "2.0",⁂LINEBREAK⁂ "id": 42,⁂LINEBREAK⁂ "method": "tools/list",⁂LINEBREAK⁂ "params": {}⁂LINEBREAK⁂ }⁂LINEBREAK⁂

  这表示一个请求想获取可用工具列表。

• 响应（Response）：针对请求的答复，包括对应的id以及result结果或error错误信息。例如：

  json⁂LINEBREAK⁂ {⁂LINEBREAK⁂ "jsonrpc": "2.0",⁂LINEBREAK⁂ "id": 42,⁂LINEBREAK⁂ "result": { ... }⁂LINEBREAK⁂ }⁂LINEBREAK⁂

  或返回错误时：

  json⁂LINEBREAK⁂ {⁂LINEBREAK⁂ "jsonrpc": "2.0",⁂LINEBREAK⁂ "id": 42,⁂LINEBREAK⁂ "error": {⁂LINEBREAK⁂ "code": 123,⁂LINEBREAK⁂ "message": "Something went wrong",⁂LINEBREAK⁂ "data": { ... }⁂LINEBREAK⁂ }⁂LINEBREAK⁂ }⁂LINEBREAK⁂

• 通知（Notification）：类似请求但没有id，意味着不需要回应。通知通常用于一方向另一方发送事件消息。例如服务器通知客户端“某资源更新了”，就可以发一个method为特定事件的消息且不期待回复。

使用JSON-RPC有几个好处。首先，它是语言无关的纯文本协议（JSON），易于在各种编程语言中解析和生成。其次，其请求-响应机制天然支持异步调用和并发，客户端可以同时发起多个请求，通过id对应回复，不会混淆。再次，JSON-RPC消息自包含了方法名称和参数，使协议扩展新功能时不必额外定义低层格式。这让MCP的协议规范可以聚焦高层语义，而把底层传输交给JSON-RPC标准。

在传输层（Transport）方面，MCP目前提供了两种内置实现，以适应本地和远程两类不同场景：

• 标准输入/输出（Stdio）传输：这种方式利用进程的标准输入输出流进行通信，非常适合本地集成或命令行工具场景。比如，本地运行一个MCP服务器，它可以读取自身STDIN作为收到的请求，处理后把结果写到STDOUT作为响应。客户端这边则相应地向进程写入请求，从进程输出流读回复。这种方法的优势是简单：不需要网络、不涉及端口或HTTP协议，尤其在本地开发、调试MCP服务器时十分方便。许多示例MCP服务器都采用stdio实现，开发者可以直接运行程序并通过管道与之交互。

• 服务器发送事件（SSE）传输：SSE是一种基于HTTP的单向流推送技术，允许服务器持续地向客户端发送消息。在MCP中，SSE被用来实现服务器到客户端的实时通知，以及通过HTTP POST来传输客户端到服务器的请求。简而言之，客户端会发起一个HTTP连接订阅服务器的SSE流，这样服务器就能通过这个通道源源不断地推送事件或响应。而当客户端要发送请求时，则通过HTTP POST发送。这种传输模式适合网络环境下的集成，特别是当需要服务器端推送更新时（比如文件发生变化通知AI）。不过，SSE要注意安全，文档中指出需要防范DNS重绑定攻击等安全隐患。因此在使用SSE时，通常会限制仅允许本地主机连接、验证HTTP来源头，并对连接进行认证。

MCP并不局限于这两种传输方式。实际上，它的设计允许插拔式地增加新传输层以满足不同需要。例如，目前社区就在讨论通过WebSocket等方式进行通信的可能。不过Stdio和SSE已经覆盖了多数用例：前者方便本地和命令行，后者适合远程服务和需要持续更新流的场景。值得一提的是，OpenAI在其Agents SDK中添加对MCP的支持时，也引入了一种“Streamable HTTP”的模式，让远程MCP服务器不需要持续保持连接即可被调用。这表明随着实践的发展，MCP的传输层实现也在不断演进以提高效率和便利性。

总之，在通信机制上MCP选择了简洁实用的方案：以JSON-RPC作为消息格式，以Stdio和SSE作为默认传输通道。这套组合让MCP消息可以无障碍地跨语言、跨网络边界传递，又保留了轻量、易读的特点。更重要的是，双向通信为模型与数据源交互提供了基础：模型既可以主动请求数据，也能被动接收通知，这为后面介绍的资源和工具机制打下了地基。

上下文供给方式：资源、工具与提示

有了通信协议的支撑，MCP需要规定更高一层的语义，即主机和服务器究竟交换些什么内容。毕竟，让模型接入外部系统，不外乎两类需求：其一是获取数据内容作为上下文，其二是执行操作影响外部世界。此外，还有一些常用的交互模式可以封装为模板或快捷方式供用户和模型使用。在MCP中，这些分别被设计为三种核心概念：资源（Resources）、工具（Tools）和提示（Prompts）。它们构成了MCP与传统上下文机制最大的区别之处，也是MCP最具创造性的设计。下面分别介绍：

资源（Resources）：静态内容的上下文

资源可以理解为MCP服务器向模型提供的可读数据，例如文件内容、数据库记录、网页文本、日志片段等等。资源的作用就是充当模型的附加“上下文材料”。在传统方法里，如果我们要让模型参考某个文档，就必须把文档全文（或摘要）放进Prompt。而通过MCP资源机制，服务器可以向客户端暴露一些资源项——这些资源并不马上占用模型上下文，而是由应用决定何时、是否将其提供给模型。举例来说，Claude桌面版在使用文件系统MCP服务器时，会先让用户选择具体哪些文件作为上下文资源，然后才读取内容给模型。这样避免了模型自动读取所有文件导致的信息泛滥和隐私风险。不同的MCP客户端可以有不同策略：有的要求用户明确勾选资源，有的可能根据上下文自动挑选，还有的甚至可能允许模型自己请求使用某资源。但无论如何，资源的理念是：数据作为独立实体提供，由应用或用户来决策注入模型的时机。

每个资源通过一个**URI（统一资源标识符）**来唯一标定。MCP约定资源URI的格式类似协议://主机/路径形式。例如：

• 本地文件资源可能是file:///home/user/documents/report.pdf。

• 数据库记录资源可表示为db://localhost:5432/table_name/123（假设这样对应ID为123的记录）。

• 网络内容资源或许是http://example.com/page?id=456。
  URI的存在使资源可以被引用和被检索。客户端可以通过resources/list方法请求服务器列出可用资源，或通过特定方法获取资源内容等。需要注意的是，资源不一定是纯文本；它可以是二进制数据（比如图片、PDF文件）。对于文本资源，直接以字符串形式提供给模型即可；对于二进制资源，客户端可能需要进行转换（如图像OCR提取文字）或利用模型的多模态能力（Claude 3模型支持视觉输入）将其纳入上下文。

值得一提的是，MCP为资源设计了应用控制（application-controlled）的定位。也就是说，资源不会自动流入模型，而是由应用控制使用。这与下一节要介绍的“工具”形成对比。设计这一机制是考虑到有些数据量大且多样，模型并不一定全盘需要，而且可能涉及权限。因此通过资源列举，让用户或应用有筛选权，提升安全性和相关性。如果开发者希望模型自动利用某些数据，那应该把该能力设计成“工具”而非资源。例如，要让模型能主动获取最新新闻，与其将新闻文章列表当资源供用户选，不如提供一个“新闻搜索”工具供模型调用。

总结来说，资源就是MCP提供的上下文数据载体。它让各种数据源（文件、数据库、API结果等）以统一的形式呈现，供AI应用挑选纳入模型的上下文。通过资源URI，模型的知识可以延伸到当前上下文窗口以外，而不会被训练前的知识截止所局限。一旦资源被选用，其内容就会被读取并作为提示的一部分送入模型，从而丰富模型的输入信息。

工具（Tools）：模型可调用的功能

如果说资源是“供模型阅读的材料”，那么工具就是“供模型使用的动作”。MCP中的工具指由服务器暴露出的可执行函数/操作，模型可以调用它们来完成某些任务。这类似于给模型配备了一系列技能：当模型自己无法直接算出或得知答案时，可以调用相应工具获取帮助。比如一个计算器工具、信息检索工具、文件编辑工具等等，都可以作为MCP工具提供给模型使用。

工具在设计上是模型控制（model-controlled）的，即工具是为了让AI模型自动调用而存在的（当然通常仍需要用户在环路中审批，以确保安全）。这意味着客户端在接入工具时，一般会将工具列表提供给模型，使模型在生成回答时能够选择适当的工具使用。举个例子：某MCP服务器提供了一个translate(text, target_lang)的翻译工具，Claude模型在回答用户时如果需要翻译文本，它就会在内部决策中调用这个工具（发出一个工具调用请求），服务器执行翻译并返回结果，模型再将结果整合到最终回答中。

工具的定义在MCP协议中非常明确。每个工具包含以下要素：

• name：工具名称，字符串，需唯一标识该工具。

• description：可选的人类可读描述，告诉模型和用户此工具的用途。

• inputSchema：描述工具参数的JSON模式（Schema），类型一般是object，其中定义各参数字段及类型等。通过JSON Schema，模型可以清楚知道调用该工具需要哪些参数、格式为何。

• annotations：一些可选的附加信息，例如提示工具行为的标签等（可用于指导模型决策，或UI上提示）。

工具的调用由两步完成：发现和调用。

• 工具发现（Discovery）：客户端通过tools/list方法获取服务器提供的全部工具列表。这样模型（或用户）就知道当前有哪些工具可用。这一步通常在会话初始化或服务器连接时进行。

• 工具调用（Invocation）：当模型决定使用某工具时，客户端会发送tools/call请求给服务器，指定工具名称和相应参数，让服务器执行操作并返回结果。服务器执行完毕后，通过响应将结果（或错误信息）返回给客户端，然后模型继续基于结果生成后续内容。

需要强调，工具可以是各式各样的操作，既可以是纯计算，也可以影响外部状态。例如：

• 一个“计算器”工具，输入数学表达式返回结果（纯函数，无副作用）。

• 一个“查数据库”工具，输入查询语句返回查询结果（读取操作，副作用小）。

• 一个“写文件”工具，输入文件路径和内容，将内容写入文件系统（有副作用，会改变外部状态）。

• 甚至可以有一个“发送邮件”工具，模型提供收件人、内容参数，服务器执行发送（对外部系统有明显影响）。

由于工具的强大能力，MCP客户端通常要求人在回路来授权敏感工具的调用。例如Claude桌面版在模型试图调用文件写操作时，会弹窗让用户确认。这种机制保证了安全性，但也需要平衡体验，不至于频繁打断对话。因此，未来MCP规范也在探讨引入更完善的权限和授权体系，我们在后文讨论安全性时会再提及。

通过工具机制，模型第一次获得了一个规范化的渠道来“行动”。在没有MCP之前，我们是通过隐含提示（prompt）工程引导模型输出函数名和参数，然后在应用代码中解析、执行。这种方式没有统一标准，而且模型需要学习特定格式才能正确触发。MCP把这一切变成了明确定义的接口，使模型和工具之间的交互明确而可靠。可以说，工具机制是MCP赋予模型的“手脚”：模型不仅能“看”（资源提供的信息），还能“做”（通过工具影响环境），这使AI代理真正朝着自治智能体迈进了一步。

提示（Prompts）：可复用的交互脚本

MCP的第三种核心概念是提示模板（Prompts）。这里所说的提示，不是指我们给模型的一般自然语言提示，而是由服务器定义的一些可复用的提示脚本或工作流程，方便客户端和模型调用。可以将其理解为预先编排好的“对话/操作剧本”，用于常见任务或特定领域的交互。

Prompts的作用在于标准化和共享常见的LLM交互。例如，一个代码分析服务器可能提供一个名为“analyze-code”的Prompt，里面封装了让模型分析代码的多轮对话流程；一个营销文案服务器可能提供若干Prompt模板，用于生成不同风格的广告文案。通过MCP，客户端可以发现服务器提供了哪些Prompt，然后让用户一键选择启动，或者让模型根据需要调用。这有点像应用里的快捷指令或宏。对用户而言，使用Prompt模板就像在对话中执行了一个预定义脚本，省去了每次手动输入复杂指令的麻烦；对模型而言，Prompt模板可以被视为一种带参数的子任务指令，有助于它理解用户意图并按固定流程输出。

每个Prompt模板具有与工具类似的定义结构：

• name：标识名称。

• description：人类可读描述，说明这个Prompt要做什么。

• arguments：可选的参数列表，每个参数有名字、描述和是否必需等。这允许Prompt模板在调用时接受用户或模型提供的一些参数值。

客户端可以通过prompts/list方法获取服务器可用的Prompt列表。当要使用某个Prompt时，可以调用对应的方法或通过UI选择，然后客户端会将Prompt内容应用于当前上下文（通常是将模板中的文本与用户提供的参数结合，发送给模型作为系统/用户提示），从而引导模型执行相应的任务。因为Prompt模板往往涉及多轮交互或特定格式输出，它们可以看作是一种可移植的Prompt工程实践，由服务器开发者预先打造，再供各处使用。

一个形象的比喻是：如果把模型比作能听懂指令并执行的智能体，那么资源是给它看的资料，工具是给它用的工具箱，而Prompt模板就是给它准备好的一套说明书/脚本。通过这三者相结合，MCP让模型不仅有知识（资源）、有能力（工具）、还懂方法（Prompt），从而能更有效地完成任务。

MCP工作流程示例：综合运用

为了更直观地了解MCP各部分如何协同，下面举一个具体的例子：假设我们在Claude桌面应用里安装并连接了一个“MCP服务器X”，它提供对企业知识库的访问能力，包括一些资源（知识库中文档）和一个工具（搜索功能）。我们的任务是让Claude回答一个需要引用知识库中文档内容的问题。

1. 连接和初始化：用户在Claude应用中添加了MCP服务器X的连接（可能通过界面上的“Connect apps”添加）。Claude客户端与服务器X建立通信（假设本地，以stdio或SSE连接）。Claude客户端发送初始化请求，服务器X回应它的能力列表，包括可用资源URIs和提供的工具列表（如search_documents工具）。

2. 资源发现：Claude客户端调用resources/list获取服务器X的资源列表，发现知识库中有若干文档资源URI，例如kb://doc/MarketingPlan2024等。这些可以显示在UI上供用户选择。

3. 工具发现：Claude客户端调用tools/list获取工具列表，服务器X返回有一个search_documents工具，描述为“全文检索知识库文档”，需要参数如query关键字等。Claude模型也会收到这些工具信息。

4. 用户提问：用户在Claude界面问：“今年市场营销计划的核心策略是什么？请引用相关文件。” Claude模型接收到用户的问题和上下文，知道有MCP服务器X连接，具备搜索工具和若干文档资源，但暂时没有文档内容直接提供。

5. 模型决策调用工具：Claude模型理解到这个问题需要查找“市场营销计划2024”文档内容。根据提供的工具信息，模型生成一个内部意图：调用search_documents工具，参数query="2024 营销 核心策略"（具体可能在Chain-of-Thought中）。Claude客户端拦截到模型的工具调用意图，于是发送tools/call请求给服务器X，method指定search_documents，附上参数{"query": "2024 营销 核心策略"}。

6. 服务器执行并返回：服务器X执行搜索，在知识库文档中找到最相关的一份，即MarketingPlan2024.pdf，并提取其中的相关段落。服务器将结果作为响应返回Claude客户端，比如结果里包含文档URI和摘要内容等。

7. 模型获取结果：Claude模型收到工具调用结果，里面包括了目标文档MarketingPlan2024中有关“核心策略”的段落。这时Claude客户端也可以将该文档标记为资源，并自动读取其全文（如果需要）。但更可能的是服务器X已经把关键内容通过搜索结果提供。

8. 模型生成回答：Claude模型根据搜索返回的内容，组织自然语言回答用户的问题。例如说明“2024年市场营销计划的核心策略包括加强品牌社交媒体影响力、拓展海外市场等”，并引述该文档中的相关句子。因为用户要求引用相关文件，Claude还可能在答案中注明来源（如文件名）。

9. 用户得到答复：Claude将完整的回答呈现给用户，其中引用了知识库文档内容。这一过程对于用户来说非常流畅：就像Claude真的读懂并引用了企业内部资料一样。

在这个过程中，资源和工具的分工配合体现得很清楚：Claude用工具找到了目标文档，然后通过资源访问获取其内容作为上下文。两者共同实现了动态、按需的上下文获取，而不必预先把整个知识库都塞给模型。相比传统方法，这种模式效率高且智能：模型自主决定何时查资料、看哪份文档，最大限度减少无效信息的干扰。

通过以上剖析，可以看到MCP架构设计的巧妙之处：它不是简单地增大模型记忆，而是提供了一种机制，让模型按需获取所需的信息和能力。资源、工具、提示各司其职，组合起来极大拓展了模型的实用性。而且所有这些都是建立在统一协议标准之上，使其具有广泛的适用性。

理解了MCP如何工作，我们接下来将把它与现有的其他上下文机制做对比。毕竟，MCP并非凭空出现，它解决的问题正是之前种种方法所面对的。比较之下，我们才能更深刻地体会MCP的独特价值。

MCP与现有上下文机制的比较

MCP提出了一种新范式来连接LLM与外界，但了解其意义，我们需要将其放在AI上下文管理的发展脉络中，看看它与其他方法有何异同。本章我们将MCP分别与传统的上下文窗口机制、ReAct/Agent工具使用、检索增强生成（RAG）以及OpenAI插件/函数调用等进行对比。这不仅能厘清MCP的创新点，也能帮助我们认识在不同应用场景下，各种方案的优势和局限。

对比GPT模型的上下文缓冲机制

首先来看最朴素也最根本的方式：上下文窗口（Context Window）。这是指模型自身在一次推理中可利用的文本长度（通常以Token计）。例如，GPT-3有约4K Token上下文，GPT-4扩展到32K Token，Claude 2达到100K Token，Claude 3一般提供200K，甚至可拓展至百万级。上下文窗口就像模型的“短期记忆”：任何希望模型“记住”的信息，都必须放进这个窗口里才能生效。不在窗口里的信息，无论模型曾在对话早期见过，还是存储在某个文件，都无法直接影响模型当前输出（除非模型通过提示反映出需要重新提供）。

GPT的Token缓冲机制通常表现为一个滑动窗口：在对话过程中，当新输入不断加入，上下文长度可能超出模型上限，这时系统往往会丢弃或压缩最早的对话内容，只保留最近的一定量对话记录在窗口中。这类似于一个聊天记录的缓存，最早的对话被“遗忘”以腾出空间给新的信息。虽然高端模型有更大的缓冲区，但不可能无限增长。因此对于长对话或大量资料，旧信息势必要被遗忘或不予考虑。这在实际应用中常导致问题：一场长对话聊到后来，模型可能忘记最初用户提供的重要前提；或者在提供长篇文章时，模型只能读前面N字，后面的超出部分根本没看见。

MCP与上下文窗口机制的最大不同在于：MCP提供了上下文窗口以外的一座“桥”。模型不需要在启动对话时就加载所有可能用到的信息，而是可以通过MCP在需要时再去获取。这打破了传统缓冲的时间和容量限制。比如使用MCP，模型可以在一场长对话的中途，回过头通过一个工具请求重新获取最初话题的细节，即使那些细节早已不在当前窗口内。又比如企业知识库有上百份文档，总字数几百万，无法全部塞入上下文。但通过MCP资源列表，模型可以在用户提问时只选择相关的几份读进来，大大减少窗口占用。换句话说，MCP让模型的有效上下文不再仅仅是内置的缓冲，而是扩展到了外部系统。

当然，这并不意味着上下文窗口不重要。实际上，MCP获取的资源最终仍需进入模型的prompt，这依赖模型的窗口容量。MCP的意义在于，模型不必一开始就背负所有信息，而可以动态调度上下文。在资源充足的情况下，Claude 3这样的模型甚至可以一次调入上百K Token的资料进行综合分析。想象一下，一个模型通过MCP拿到了十几篇相关报告，每篇1万字，总共十几万字，同时放入上下文分析综合——这在以前几乎是不可能的。可以说，MCP如同为上下文窗口增加了分页加载和随机访问的能力，而非过去那种顺序堆砌。

另一个差别是上下文的新鲜度。传统模型上下文都是静态的，由调用者构造后传入。一旦会话开始，这个上下文不会自行更新（除非开发者追加）。MCP则允许模型随时获取最新数据。例如，同一场对话中，用户可能两天后再次提问“现在哪些股票价格发生了变化？”，模型可以通过MCP访问实时金融数据，而不依赖两天前对话里提供的过期信息。这对于需要处理动态变化信息的AI应用非常关键，也是仅靠扩大上下文窗口无法实现的。

总的来说，GPT等模型的上下文缓冲机制注定有容量有限、内容静态的特征，而MCP通过“查索取”的方式突破了这些限制，让上下文变得按需、实时、分布式。可以形象地说：传统上下文就像大脑的短期记忆，而MCP赋予了模型“随时查阅笔记和工具书”的本领，不再仅依赖短期记忆存储的那点内容。这使得AI在知识获取上更接近人类专家的行为——遇到不知道的，不是硬凑答案，而是去翻资料或借助工具找到答案。

ReAct与Agent框架 vs MCP

接下来比较MCP与ReAct等**智能体（Agent）**框架。ReAct（Reason+Act）策略是让模型在推理时交替地产生思考过程和行动指令，以完成复杂任务的一种方法。它在2022年提出后，引领了一系列Agent框架的发展，如LangChain、Chain-of-Thought等，都不同程度地采用了让模型调用外部工具的思路。本质上，MCP与ReAct有着共同的核心理念：让LLM不仅被动回答，还能主动规划行动。但二者在实现方式和适用范围上存在明显差异。

ReAct的实现通常完全基于Prompt工程。也就是说，开发者在提示中告诉模型有若干工具可用（通过自然语言描述工具名字和功能），然后在模型回复时，通过解析模型输出的特殊格式（如Action: 搜索["关键词"]），由外部程序执行对应动作，再把结果插入下一轮对话提示给模型。整个循环依赖模型学会遵守一种约定格式。例如LangChain定义了一种工具使用格式，模型输出Tool:[工具名] Input:[参数]表示想用工具。这样的好处是无需修改模型本身，也不需要模型接口有特殊支持，一切通过提示和解析来完成。然而缺点也很明显：没有标准化。每个框架定义的格式不同，模型需要针对它们单独调教。同时，一旦输出不符合格式或解析有误，就会出错。此外，工具接入仍是人工的：开发者必须在代码中列出工具、编写执行函数并处理结果注入，缺乏可移植性。

与之相比，MCP将工具使用升华为协议层的能力。模型和客户端通过JSON-RPC明确沟通要用什么工具、参数是什么。这样成功调用工具不再依赖模型按某个文本格式输出，而是依靠客户端对模型意图的捕获（通常使用隐藏信息或模型的特殊标记输出，具体实现可能各异，但对开发者是透明的）。更为重要的是，MCP统一了工具接口：以JSON Schema描述输入，使模型对工具的了解更加准确；以规范的list/call方法公开工具，使添加新工具无需更改模型提示，只要服务器实现好了，模型就能发现并使用。可以说，MCP使得工具调用由Prompt层的“约定俗成”变成了协议层的“明文规定”。正因如此，不同AI主机或模型间可以共享工具实现，一个MCP工具服务器能同时服务Claude或其他支持MCP的模型。而ReAct框架下写的工具代码往往只能用于那个框架，需要封装进另一个模型时要重写。

举个例子：LangChain已经内置了500+工具类，涵盖各领域，但如果不用LangChain，这些工具就不能直接给别的AI agent用。而当LangChain团队看到MCP兴起后，他们迅速提供了适配器，让LangChain可以把MCP服务器当作自己的工具来使用。这表明，MCP本身并不与这些框架冲突，反而提供了一个更底层的互通标准。未来，一个AI Agent框架完全可以以MCP为基础，去除过去繁琐的提示解析逻辑，让模型工具交互更可靠。

还有一点值得比较的是：模型对工具的自主发现和使用程度。传统Agent框架里，模型能用什么工具完全取决于开发者事先提供的说明。如果开发者没把某工具告诉模型，模型不可能凭空知道。而MCP的愿景是，一个模型代理程序可以动态发现新工具。比如今天你新安装了一个“MCP天气查询”服务器，模型通过MCP客户端detect到有新工具可用（list里出现了Weather工具），它就能马上学着用，不用你改代码。这种“动态发现”能力在huggingface的评论中被认为是MCP惊艳的一点：AI代理可以自适应环境变化，而不是固化在部署时的配置上。

综上，ReAct等方法为模型赋能提供了思想启发，但MCP将之工程化、标准化。ReAct强调的是提示和策略层面的链式思考，MCP则提供了底层通信和接口规范支撑这种思考落地。两者并不矛盾：事实上，一个理想的AI Agent系统可能内部仍让模型用ReAct方式思考，但将行动的执行通过MCP完成，从而兼具灵活的决策和可靠的执行。可以说，MCP把过去Agent开发从“艺术”变成了更像“工程”，降低了复杂度和重复劳动，也提高了不同系统间的互操作性。

检索增强生成（RAG） vs MCP

前面在背景部分我们已经介绍了RAG，这里进一步把它与MCP对比。RAG的典型做法是：有一个知识库和检索器，用户提问时，先用问题去查询知识库，得到几个相关文本段，然后将这些文本和问题一起喂给模型，让模型基于它们回答。本质上，这是将知识库内容作为额外上下文提供给模型的静态方式。MCP的“资源”某种程度上有类似之处，也是在提供外部内容，但MCP的范围和交互方式更广泛。

信息组织方式上，RAG通常需要预先将资料向量化，建立索引。当资料更新时也要重新索引，模型只能访问索引到的内容。而MCP的资源则可以是即时生成或动态内容。例如，一个MCP服务器或工具可以直接查询数据库、调用API，然后把返回结果作为资源呈现给模型。它不要求对数据进行离线预处理。这使得MCP在实时性上优于典型RAG。举例来说，问一个最新的财经数据，通过MCP工具可实时获取，而RAG如果知识库没更新就无能为力。

模型交互上，RAG一般是一次性的被动提供：系统在每个问题时都自动检索，然后把结果给模型，模型并不知道这背后发生了检索过程，只当额外上下文来用。MCP则赋予模型主动性：模型可以决定何时需要额外信息，并通过工具获取。这相当于从“系统预先准备资料”变成了“模型自己去拿资料”。显然，后一种更灵活，也更节省资源（只有确定需要才检索）。同时，MCP还允许双向：模型拿到资料后，可能继续提问或进一步调用其他工具处理，这在RAG范式中是没有的。

适用内容类型上，RAG主要针对文本知识的获取，即给定文本找到相关文本，解决知识盲点问题。MCP不仅能提供文本，也能提供计算结果或动作效果。比如对于需要执行操作才能得到答案的问题，RAG无能为力，而MCP工具可以胜任（如需要汇总数据库数据的查询、需要调用Web API获取实时信息等）。可以说，RAG解决的是模型的知识更新与扩充，而MCP解决的是模型与任意外部系统交互的问题。

当然，MCP和RAG也并非对立。实际上，MCP可以视作对RAG的泛化和补充。有开发者已经实现MCP服务器连接向量数据库，将其作为一种“搜索工具”供模型调用。这样模型可以像用普通搜索引擎一样，用自然语言通过MCP工具查询嵌入向量库，获取到相应文本段作为资源，然后再回答。这里RAG的检索部分被模型主动触发了。这种结合发挥了各自所长：向量索引提供高效语义检索，MCP使模型可以自主发起检索请求。

另一个结合点是长文档阅读。RAG在让模型处理整本书这类任务时，往往把书分段存入向量库，然后问问题时检索局部段落给模型。现在Claude模型本身上下文窗够大，可以尝试整本输入。但若不想一下子塞几十万字，也可以通过MCP资源逐章提供，让模型读一章再决定是否要读下一章（比如用MCP工具加载下一章节）。这等于是模型在控制阅读进度，而不是我们一次性硬塞全部内容。这样的交互要更“智能”也更节省计算。

综上，RAG和MCP在信息组织与引用方式上有共同点：都希望把模型训练之外的知识库利用起来，并减轻模型上下文有限的问题。但MCP提供了更通用和互动的框架，既能做检索类任务，也能处理需要操作/更新的任务。RAG仍是MCP生态的一部分，只不过在MCP的世界里，它成为众多可用能力中的一种，而不再是唯一途径。

OpenAI插件与函数调用 vs MCP

OpenAI的插件和函数调用功能可以看作是接近MCP理念的早期探索者。它们让ChatGPT模型能在一定程度上对接外部API，但二者和MCP相比依然存在显著区别。

ChatGPT插件：OpenAI在2023年为ChatGPT推出了一批官方插件接口（比如浏览器、代码解释器、购物等），以及一个供第三方开发插件的开放框架。开发者可以提供一个OpenAPI规范和Manifest，让ChatGPT通过解析OpenAPI文档来知道如何调用该第三方服务的API。ChatGPT会根据用户请求判断是否需要某插件，并构造调用（以特定格式在对话中）。插件机制与MCP的相似之处在于，都有一个标准化的服务描述（OpenAPI vs MCP工具定义），并允许模型触发外部API。但不同在于：

• 插件是一对一的，每个插件通常就是一个网络服务，ChatGPT通过HTTP访问它。插件缺少像MCP那样的统一中间层：MCP客户端可以同时管理多个服务器连接，而ChatGPT插件没有一个通用客户端概念，基本是每个插件独立。

• 插件聚焦在数据获取方面，大多是查询类接口。一些插件也允许执行动作（比如在ToDo应用中添加事项），但使用上以信息查询为主。MCP的视野更广，它考虑了持续会话和双向沟通（服务器也能通知模型）。插件更多是一问一答的模式，ChatGPT调用一次API拿到结果就完成了，不会保持后续连接或收到推送。而MCP服务器可以在整个对话期间随时与模型互动（比如文件更新通知）。

• 开放性方面：虽然OpenAI开放了插件规范，但实际使用被限制在OpenAI自家产品。ChatGPT之外的模型并不能直接使用那些插件，因为调用逻辑和权限都封闭在OpenAI体系内。MCP则完全开源开放，任何模型和应用都可以实现和使用，不存在绑定关系。这也意味着MCP的生态潜力更大，不受制于单一平台。

OpenAI函数调用：这是OpenAI API提供的一种机制，开发者可以在调用ChatCompletion接口时给模型提供一些函数定义（名称、参数JSON模式），模型在回答时如果决定调用函数，会输出一个特定格式标识，OpenAI的接口会截获并返回给调用者，然后开发者执行函数再把结果通过继续调用对话接口提供给模型。函数调用算是一种“轻量版插件”，无需托管独立服务，只在对话级别定义函数。但它的局限也很明显：定制的函数仅对当前对话有效，不同应用的函数不可复用。每个开发者都在各自应用里定义了一套函数，如果有重叠功能也没法共享。而且模型对函数的“认识”完全来自开发者给它看的函数签名描述，不像MCP有更通用的工具规范可循。更重要的是，函数调用没有发现机制——模型只能调用事先告诉它的那些函数，不会自己去找新函数。这一点上，MCP通过协议提供了注册和发现（list）能力，使模型可以应对开放世界的工具集扩展。

一个有趣的趋势是：OpenAI也开始支持MCP。2024年底OpenAI推出了自己的Agents SDK，里面宣布了对MCP服务器的兼容。这意味着OpenAI意识到，仅靠自有的函数调用远不能涵盖所有需求，一个行业标准的出现反而能让他们的生态受益。通过兼容MCP，OpenAI的Agent框架开发者可以直接使用社区已经写好的MCP工具，而无需重新实现为OpenAI函数。这再次验证了MCP的价值所在：它正在融合同类理念，成为通用桥梁。

简而言之，OpenAI的插件和函数调用是封闭花园里的两朵花，而MCP是一片开放的森林。插件/函数提供了让模型调用外部能力的初步手段，但MCP将其普适化和扩展化。后者统一了不同模型间、不同平台间的接口，使AI能力的共享和复用成为可能。可以预见，在未来我们或许会看到两者的融合：OpenAI插件可以通过MCP暴露出来，被其他模型使用；OpenAI函数调用或许也可以变成MCP协议下的某种子集，从而减少标准的重复。

小结

通过以上多方面的比较，我们可以总结出MCP相较其他机制的几个显著特点：

• 开放性与标准化：MCP是开放规范，厂商无关，鼓励全行业采用。而过去的大多机制要么绑定特定平台（OpenAI插件）、要么各自为政无统一标准（各类Agent框架）。MCP提供了统一语言，让AI与工具对话。

• 双向与实时：MCP支持双向通信和持续连接。模型可以主动获取，也能被动接收。传统上下文或插件多是一锤子买卖，缺乏持久互动。

• 模型自主性：MCP赋予模型一定自主权，尤其是在工具调用和资源选取上，模型可以自行决定。而RAG/函数调用等更多是由系统预先安排好。

• 丰富的能力抽象：MCP不局限于文本检索或API调用，它抽象出资源、工具、提示三种原语，几乎可以覆盖任何类型的交互需求。从获取数据到执行操作，再到复用对话模板，都有对应概念支持。

• 生态复用：过去各方法的成果很难通用（比如一个ChatGPT插件无法给别的模型用），MCP建立通用接口后，连接器、工具可以服务不同AI系统，提高了复用性和协同效应。

当然，这并非说MCP已经十全十美或完全取代其他方法。例如，内部上下文窗口仍是不可或缺的基础，MCP需要与长上下文模型结合才能发挥最大效用；RAG等在纯知识问答上仍然是有效简洁的方案，可以作为MCP工具的一部分等等。实际应用中，往往是多种方法结合。MCP的出现，为这些组合提供了一个统筹的框架，让开发者可以更自由地混搭最佳方案。

理解了MCP的独特之处，我们接下来聚焦于Claude模型本身，看看MCP在Claude中的实际应用，以及Claude 3系列长上下文能力的实现细节和性能优化。这将帮助我们从模型实现层面审视MCP的效果，同时展望这种上下文协议对行业的深远影响。

Claude 3系列：超长上下文的新标杆

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那么，Claude如此恐怖的上下文能力是如何实现的？虽然Anthropic没有公开具体技术细节，但根据业界研究和线索，我们可以推测一些采用的优化技术：

• 利用位置编码改进：经典Transformer的位置编码在非常长序列时难以区分远距离，Anthropic或许采用了如ALiBi（Attention Linear Bias）这类方法，使模型能扩展到任意长而不损失性能。ALiBi通过在注意力计算加入线性偏置，使得模型天然支持长上下文（MosaicML的MPT-7B-65K模型也用到类似技巧）。

• 稀疏注意力和闪电注意力（FlashAttention）：为降低长序列的计算复杂度，稀疏注意力会让模型不是每个Token都和所有Token交互，而只跟附近或选定的一些交互，从而把注意力计算从O(n^2)降低到O(n log n)甚至O(n)。FlashAttention则是一种优化实现，使注意力计算在GPU上更高效，减少内存访问开销。Anthropic很可能综合使用了这些方法，让100K以上Token的处理在大GPU上成为可能。

• 多查询注意力（Multi-Query Attention）：这是指Transformer中每个注意力头共享Key/Value，以减少内存占用和计算。多查询注意力被PaLM等大模型采用，据推测Claude也有类似结构，方便扩大量。

• 条件计算：根据内容动态跳过某些计算分支，降低冗余。例如在冗长文本里，也许模型可以学会忽略无关部分或者压缩表达。这可能通过Mixture-of-Experts等路由技术实现，但尚未确定Anthropic是否在Claude 3中使用。

• 大显存GPU：技术之外，硬件是不可或缺的。Anthropic提到采用了80GB A100 GPU来训练/运行长上下文模型。如此大显存配合上面的优化，才撑起百万Token级别的上下文处理。

简而言之，Claude 3的长上下文能力是多种前沿技术的结晶，使其在“记忆”长文本上遥遥领先。对于用户而言，这意味着在Claude面前，几百页的文档也能被一次性理解和引用。这在实际中打开了很多新场景：例如法律助手可以一次上传整个案件卷宗让Claude阅读，研究助理可以输入几十篇参考文献请Claude综述等等。传统模型需要逐段处理再汇总，而Claude 3可以“一口气”完成，极大提升效率和一致性。

然而，长上下文虽然强大，其使用也有挑战。最大的问题之一是速度和费用。Anthropic的定价表明，Opus模型处理百万Token的输入相当昂贵。而从速度看，虽然Anthropic在优化，但让模型阅读15万字文本依然需要数秒到数十秒不等时间。Haiku版本据称能在3秒读完一篇1万Token论文，但如果是20万Token呢？可想而知时间会更长。因此，用户在享受长上下文的便利时，也要权衡性能和成本。一个折中办法就是结合MCP：并不一次性塞入海量内容，而是让模型通过MCP工具逐步获取需要的部分内容。这样既发挥模型长上下文能力（因为它可以积累上下文），又避免给模型无用的冗长输入。

Anthropic显然意识到了结合MCP的价值。在Claude 3的发布材料中，他们提到了模型适用于“跨API和数据库执行复杂操作”等场景。这正是MCP要发挥作用的地方。下一节，我们将看看Claude + MCP实际如何协同，为用户带来什么新体验。

性能优化与挑战

在享受MCP带来强大功能的同时，我们也必须关注性能问题。因为无论模型多聪明，工具多丰富，响应速度和稳定性始终是用户体验的关键。这里的性能包括两方面：模型推理性能和MCP交互性能。前者涉及Claude处理长上下文、多轮调用的效率，后者则涉及MCP服务器和客户端通信、执行外部操作的效率。

模型长上下文推理优化

如前所述，Claude 3通过一系列技术手段实现了长上下文支持，但线性增长的计算量仍然是不容忽视的问题。Anthropic在不断优化Claude的推理引擎。例如采用自研的高效注意力算子，使处理长序列的速度提升，并利用大算力支撑实时应用。官方宣传中提到Claude 3在绝大多数工作负载下比Claude 2快2倍。Haiku模型更是达到了近乎实时：能在不到3秒内读完一篇1万Token的论文并给出结果。这些都表明Anthropic对推理速度非常重视。

值得一提的是，Claude系列在响应速度上采取了分层模型策略：用户可以根据需要选择不同型号。Haiku小而快，Sonnet平衡速度与能力，Opus最强但相对较慢。在结合MCP时，这也提供了选择：如果任务要求频繁工具调用和快速互动，Haiku可能是更好选择；若任务需要深度分析大段内容，Sonnet或Opus才能胜任。这种灵活性让性能和任务需求可以匹配。

Anthropic在Claude推理阶段还加入了流式输出支持。当上下文很长时，模型可能需要较久思考才能完备回答，但对于部分内容可以边处理边输出。Claude支持将回答分成段落逐步流出，提高交互性。这点在用户让Claude阅读长文档然后摘要时尤为重要：Claude不必憋到读完整篇才开始回答，而是可以一边阅读一边给出摘要的前半部分。

另一个性能层面的考虑是模型成本。百万Token的输入对模型来说计算消耗巨大，因此Anthropic对不同规模内容的价格定得较高。这意味着开发者在用Claude处理长内容时要精打细算，否则可能花费不菲。解决之道就是优化上下文的利用率。MCP本身可以视为一种优化工具：不需要每次都给模型整个数据，只给它需要的部分。但是，如果模型使用MCP工具太频繁、读入大量内容，多次调用累积起来Token用量也很可观。因此，在Agent应用中，经常会结合一些规划：让模型先思考需要哪些信息，尽量一次获取充分但不冗余的内容，而非反复试错式地乱翻。Anthropic在这方面提供了一些Prompt工程建议，如先让模型列出解题步骤，再按步骤获取所需资源等，避免无谓消耗。

MCP交互性能与优化

MCP引入了网络或进程间通信，会带来额外的延迟。一次工具调用通常需要几步JSON-RPC消息往返，加上外部操作时间。为保证流畅体验，优化MCP交互性能也是重点。

首先，许多MCP服务器本身是轻量快速的。例如文件系统、数据库查询等MCP server基本在毫秒级响应。Claude作为客户端调用这些工具的开销主要在消息传输和模型等待上。Anthropic的Claude Desktop似乎在本地MCP上采用了stdio transport，这几乎把通信延迟降到极小。而对于网络服务（SSE transport），他们也在规范中建议通过本地主机转发等方式减小延迟。最近MCP协议增加了HTTP直连模式，允许无需保持长连接，这对某些场景下减少开销很有帮助。

其次，并行能力。MCP允许客户端同时连接多个服务器，但当前模型一次往往调用一个工具。如果能并行调用多个数据获取工具（比如同时查两个数据库），可以减少总等待时间。不过这需要模型具备并行规划的能力。目前大多实现仍是串行：按需要一步步来。未来或许可以通过更智能的代理调度，让多个MCP请求并发进行，然后综合结果给模型。这有点类似人类会同时让不同助手各取所需资料，然后一起汇报，以节省总时间。

再次，结果缓存。有些工具结果在对话中可能被多次使用，比如用户先让Claude查某报告，再让它根据同一报告回答其他问题。为了不每次都重新读文件，Claude客户端可以缓存上次的资源内容供后续使用。一些MCP实现提供了内存缓存或标识，避免重复查询。Anthropic的SDK中甚至提到了Prompt缓存的概念，可能是为了在类似情况下，若输入相同就不用再次耗费Token。这些优化思路都有助于降低MCP互动的冗余。

安全方面的措施也间接影响性能。例如，当前Claude Desktop要求用户确认危险操作，这个人工确认步骤明显拉长了任务完成时间。但这是必要的权衡。在性能和安全中间找到平衡点，是MCP实践需要持续探索的。或许通过模型对意图的更精准理解，未来能自动过滤出真正危险的操作再提示用户，而普通安全的调用就直接执行，这样既安全又不每次打断流程。

总的来说，目前Claude + MCP的性能已经达到一个可用的程度，但离无感的丝滑体验还有距离。特别是在涉及大量数据的场景下，用户可能需要等待模型读资料的时间，或者多次确认操作。随着硬件提升、模型优化和协议改进，这些延迟都会逐步降低。可以预见，在不久的将来，经过优化的AI助手能在幕后快速完成十几个MCP交互而用户几乎感觉不到停顿，就像一个熟练的助理瞬间帮你查好了所有资料。这是AI应用追求的终极目标之一，而MCP为此提供了一个良好起点。

行业影响、局限与未来展望

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行业影响：走向标准化的AI能力互联

正如前文多次提到的，MCP最重要的意义在于标准化。在MCP出现前，AI模型连接外部世界的尝试是零散而缺乏统一规范的。每家公司搞自己的一套插件或工具接口，这和历史上很多技术浪潮初期的情景类似。而MCP提供了一个中立开放的标准，可能成为AI领域“能力互联”的底座。如果这个标准最终被广泛接受，带来的影响将是多方面的：

• 生态繁荣：开发者可以心无旁骛地基于MCP开发各种有用的连接器，因为知道一旦开发出来，各种AI应用都能采用。这极大激励了社区创造力。类似地，AI应用开发者可以把注意力放在用户体验和高层逻辑上，而把底层集成交给MCP。这种良性循环会诞生一个丰富的AI能力生态系统，涵盖商业、生活、科研的方方面面。我们或许很快就能看到MCP的“应用商店”或索引网站，列举上万种可用服务器，供人和AI挑选使用。

• 平台融合与竞争：MCP的开放性也打破了某些平台垄断。OpenAI拥抱MCP说明就算是行业巨头也意识到不能关起门来搞自己的独立生态。未来我们可能会看到，不同大模型通过MCP共享工具。例如一个金融数据查询MCP服务器，可以同时服务Claude、GPT-4、Google PaLM等模型，相互竞争谁用得更好。这样用户有了更多选择，不再被某一家绑定。对于模型厂商来说，反而能专注提升模型核心能力，因为基础工具连接都有标准可循。

• 全新应用场景：MCP打开了AI应用的新范式 —— Agentic AI。也就是让AI成为主动的智能体，帮人完成任务而不是仅给出建议。这对很多行业意味深远。例如在软件开发领域，过去“AI编程助手”只是给出代码片段，而有了MCP，AI可以直接修改代码、运行测试，逐步逼近自动编程的目标。在客服领域，AI不光回答客户问题，还能直接在后台查询订单、提交退款请求（通过相应API工具），将客服流程自动化。可以预见，将来会出现越来越多这样的垂直领域AI代理，它们内部几乎都是类似Claude+MCP的架构，只是换了领域知识和工具。

• 重新定义人机交互：随着AI代理变得通用且强大，我们与计算机交互的方式可能改变。过去我们是通过GUI点点点完成多步骤任务，未来也许只需对AI说一句话，它帮你调用一系列应用完成任务。这就像从命令行到图形界面再到自然语言交互的跨越。而MCP是让AI触控GUI背后的API，等于给自然语言交互安上了真正**“执行意图”**的能力。这种范式一旦成熟，人类和软件交互的障碍将大大减少，软件逻辑也将越来越通过AI代理来协调。有人将MCP类比为AI世界的操作系统层，这样的比喻或许并不夸张。

局限性与挑战

虽前景光明，MCP目前仍处于快速迭代阶段，一些局限性不容忽视：

• 安全与信任：这是MCP面临的最大挑战之一。让AI模型连接外部系统，无异于打开了通往攻击的大门。如何确保AI不会被引诱滥用其工具权限？如何防范恶意MCP服务器的代码？MCP原始版本在安全认证上比较初步，引起了一些担忧。幸而开发团队也迅速行动，引入授权规范，加强验证。但安全是不断演化的攻防，目前的防护难免出现漏洞。例如DNS重绑定攻击、Prompt Injection等问题都需要持续关注。建立信任机制对于MCP生态很重要。这可能需要发展出一套类似证书签名、沙箱隔离的体系，让用户放心地加载第三方MCP服务器，就像从可信的软件源安装软件一样。如果处理不好安全问题，MCP的推进将会受阻甚至引发事故。

• 易用性与推广：MCP现在对普通用户来说尚显复杂。比如要安装一个MCP服务器，可能需要Git clone代码、运行命令行，这对非程序员几乎是不可能的。同时，找寻新的MCP工具也缺少统一入口。目前基本靠技术社区传播，这限制了它的扩散。Anthropic意识到这点，计划建立官方的MCP注册中心或商店。但这又要小心平衡开放性与集中管控，否则容易走回封闭路径。降低使用门槛将是MCP走向大众的关键。想象一个未来，用户只需点几下，就能为自家AI助手安装“Slack连接”“邮件助理”“日程管理”等扩展，就像现在手机装App一样方便。这需要在UI、分发渠道、安装流程上大量创新。同时社区也需产出更多易懂的教程、模板配置，帮助非专业用户加入进来。

• 模型智能水平：MCP再好，也得模型能用好。当前模型有时会误判工具使用或对复杂流程无所适从，需要人工纠偏。要真正实现AI代理的愿景，模型需要进一步提升在规划、推理、决策上的可靠性。这涉及训练范式的改进。Anthropic和OpenAI都在尝试让模型更好地使用工具，可能通过微调或者强化学习引导模型在何时用何工具。一个好消息是，MCP提供了大量真实交互数据，这些可以反过来用于训练模型，让下代模型学会更流畅地调用MCP工具。可预见，不久的将来会出现专门针对MCP优化的模型，甚至OpenAI和Anthropic可能开发布置了MCP环境的训练，对模型内化这些能力。这将极大改善模型的Agent能力。但在此之前，模型使用MCP可能仍需要一点人为辅助或复杂的Prompt工程。

• 竞争与演进：虽然MCP目前风头正劲，但不排除会出现其他竞争标准。例如Google或微软也可能推出类似协议（尽管最好的情况是他们直接采用MCP）。另外，MCP本身也在快速演进，版本更新可能带来不兼容，需要社区适应。标准之争和升级换代过程中，难免有摩擦和不确定性。不过，鉴于MCP已有先发优势和开源社区拥护，除非出现明显更优方案，否则其路线会逐步稳固。目前迹象看，包括OpenAI、各大AI社区都在支持MCP，因此成为事实标准的概率很高。

• 法律和伦理：当AI能执行操作后，一些法律责任与伦理问题浮现。比如AI在用户授权下删除了文件导致损失，责任谁担？AI代理在网络上自动化行为会不会被视为爬虫而触发法律？这些都是使用MCP需要谨慎考虑的。行业可能需要制定某些规范和边界，让AI代理的行为透明、可审核、符合法规。另外，大规模部署AI代理也引发对工作岗位替代的担忧，需要社会层面未雨绸缪。但这些议题超出了技术本身范畴，在此不展开。

未来发展趋势

结合以上分析，可以预见MCP未来的一些演进方向：

• 完善安全和权限模型：我们将看到MCP协议增加更加细粒度的权限控制（比如每个工具的权限范围、作用域隔离）、身份认证机制（如API Key、OAuth集成）等。客户端和服务器会实现双向认证，确保彼此可信。同时，审计日志、沙盒执行等功能可能加入，使管理员可以监控AI使用工具的情况，异常时紧急停止。这些类似电脑权限管理的功能会在AI助手中出现。

• 官方生态系统：Anthropic或社区会推出MCP Hub之类的平台。用户可以浏览可用的MCP插件，点击一键部署/安装。平台可能提供评级、评论、版本更新提示。甚至，MCP服务器之间也可能有依赖关系，需要类似包管理的系统解决。正如ignorance.ai文章指出的，不少初创公司已经在竞逐“做MCP的包管理器”。胜出的也许会成为类似NPM/PyPI的存在，为AI工具生态提供基础设施。

• 深度集成大厂产品：目前Claude Desktop支持MCP，未来各种IDE（VSCode等）、办公软件（Microsoft Office?）甚至操作系统层面都可能内置MCP支持，让AI可以无缝操作这些平台的数据。想象Windows有天开放一个MCP接口，允许任何AI助手读取用户文件、调用系统功能（当然是受控的），那AI将真正融入日常计算体验。这需要大公司采纳MCP或其变体标准，考虑到OpenAI已跟进，其他厂商也有动力，不是没有可能。

• 更多模态与能力：MCP目前主要围绕文本交互，但未来或许会扩展到更多模态。比如视频/音频流处理工具，机器人实体控制等。MCP的思想完全可以推广：比如机器人领域标准ROS，我们或能构建“MCP for robots”，统一AI对机械执行器和传感器的接口。随着Claude 3多模态能力增强，MCP也可提供例如图像输入（截图作为资源）和输出（生成图片）等管道。事实上Claude 3已能输出图片（如绘图工具结果），MCP服务器只需接上图像处理，就可以引导模型在视觉领域的自动化操作。

• 智能调度与Auto-Agent：未来的AI代理可能不仅仅一个模型单干，而是多个模型/模块协作。MCP能否充当它们之间的沟通桥梁？比如一个主代理协调多个专家子代理，各自通过MCP执行子任务。这样可以把复杂任务分解，提升可靠性。AutoGPT等项目尝试让AI自己创建子代理并管理任务，MCP也许是实现这一目标的有力助手——因为新子代理只需遵循MCP标准，就能马上与主代理协同。由此诞生的可能是高度自动化的AI自治系统，完成长链条任务而最小化人类介入。

• 标准的巩固：如果MCP成功，它可能被提交给标准组织（例如IEEE或ISO）成为正式行业标准。这将进一步促进厂商采用并减少分裂。同时，MCP的名字可能约定俗成，未来大家谈论AI接口就默认指MCP。有分析者认为MCP将如同HTTP之于互联网那样无处不在，虽然目前下这个定论为时尚早，但确实朝着这个方向迈进。

总结起来，模型上下文协议MCP为AI接入海量上下文和外部能力铺平了道路。它从背景上回应了大模型“信息孤岛”的痛点，以精巧的架构设计实现了上下文与行动的统一接口，又通过Claude等实际应用证明了可行性和巨大潜力。在未来的发展中，我们有理由相信MCP或其继任标准将成为AI助手的关键底层技术，引领AI从孤立的文本对话，走向融入数字世界的万能助手。

在这个过程中，我们也必须保持清醒：技术的进步伴随着新的问题，需要我们不断探索解决。但无论如何，MCP所代表的理念——让AI自由访问和操作信息——很可能会深刻改变我们使用AI的方式。也许在不久的将来，每个人的AI助手都会如影随形地帮忙处理事务、获取知识，而这一切背后的无名功臣，正是一开始那个被称作“AI的USB-C”的模型上下文协议。

结语

从提出背景到技术架构，从实际应用到未来展望，我们对Anthropic Claude的**模型上下文协议（MCP）**进行了全面深入的剖析。可以看到，MCP并非仅仅是Claude的一个附加功能，而是预示着AI发展方向的一次范式转变。它所解决的是困扰业界已久的问题：如何让AI模型突破自身封闭的局限，融入更广阔的数据和工具环境。正如我们所比喻的那样，MCP之于AI，如同通用接口之于电子设备，为AI连接外部世界提供了标准插槽和协议。

回顾MCP的设计，我们赞叹于其大道至简的巧思：一套JSON-RPC消息格式串联起主机、客户端、服务器三方，借助资源、工具、提示三种原语，勾勒出AI与环境互动的所有蓝图。如此一来，AI不再只是“语言大师”，更成为“行动派”——它可以阅读文件、调用API、执行操作，将知识和行动融为一体。这种能力在Claude上的实现，向我们展示了AI助手从被动问答向主动代理的飞跃。

当然，每一项新技术的发展都不是坦途。MCP目前仍面临安全、易用、模型智能等挑战，需要开发者和社区持续努力去完善。幸运的是，我们看到Anthropic以及开源社区都在积极迭代MCP规范，强化授权与认证，改善用户体验，积累最佳实践。MCP之所以令人充满信心，一个重要原因就是它根植于开源协作的土壤。这种开放性意味着更广泛的智慧参与、更快的升级进化，也意味着这是属于整个行业而非某家公司的标准。

随着Claude 3等模型将上下文窗口拓展至数十万乃至上百万Token，AI处理信息的容量极大增加。但真正让这些信息发挥价值的，是像MCP这样的上下文管理机制。可以预见，无论是Anthropic自己的模型，还是OpenAI、Google及开源模型，都将逐步拥抱这种统一的上下文协议。正如USB、HTTP等标准成为时代基础设施一样，MCP有潜力成为AI时代的基础设施，消弭AI与软件系统之间的鸿沟。

对于行业而言，MCP的意义绝不仅局限于某款产品功能，而可能带来AI应用开发模式的重塑。AI开发者未来很大一部分工作将转变为如何编排AI使用工具而非构建工具本身，因为工具通过MCP已经触手可及。普通用户也许再不会费力在多个应用间切换处理任务，而是通过对话让AI orchestrate一切。生产力的边界有望再次被拓宽。

当然，我们也需要冷静认识到，人工智能从“能说”到“能做”的跨越，要求我们对其监管和责任进行更深入的思考。MCP让AI直接作用于现实系统，这既是强大之处，也是风险所在。如何确保AI的行为符合人类利益、如何处理AI自主行动的失误等，将成为新的议题。但这些都是成长的烦恼，在技术进步的天平上，我们有信心通过制度和技术手段逐步加以平衡。

最后，总结MCP的核心价值，那就是让AI真正成为我们的延伸。过去，我们把AI当成智囊，它给建议，我们去执行。而现在，AI可以同时扮演智囊和助手的双重角色，帮我们想、也帮我们做。这一愿景的实现，道阻且长却又指日可待。MCP已经为我们迈出了里程碑式的一步。可以想见，在不远的将来，我们与AI的协作将更加紧密顺畅，AI将无处不在地帮助我们完成工作与生活中的各种任务。那时，当我们习以为常地对AI说“帮我处理一下这件事”而它果真办到时，或许会很难想象，在这背后曾经经历过多少技术演进。而MCP，注定会在这段演进史中写下浓墨重彩的一笔。就让我们拭目以待，迎接这场AI能力互联革命的到来。