MCP个人认知篇 | 嘟嘟可的个人博客

概念

MCP(Model Context Protocol) 性质:是一种开放协议，用于规范

大模型 <-> 外部世界(tools/resource/application) 之间的信息传递与协作

组成则是由 协议层 与接口组成，好比于浏览器中的HTTP + API，其中HTTP定义了规范，而API则是满足规范下的请求调用

概括来说，相比于原先的纯生成式的llm，被赋予了技能，可以上网搜索，可以查询路况，可以抢购疯狂星期四，可以查询数据库，等等一系列的行为

理解

MCP将外部的world抽象为了三类资源
- Tools:可执行动作 eg:发送邮件，文档查询，数据库CRUD…
- Resources:知识库，数据库，文件结构…
- Prompts:一套完善的提示词
统一调用

模型向MCP Server发送请求
- listTools/callTool(列出可用工具列表|调用指定工具)
- listResources/readResources
- listPrompts/callPrompt
Client与Server解耦

上层:MCP Client Claude,GPT,IDE插件，…

下层:MCP Server DB,API,本地项目资源，脚本 …

应用

MCP server可以组装成一个 能力立方体 可以通过大模型的灵活传参，将多个功能不一的MCP Server串联起来，即 workflow,常见的单线flow示例如下

1	用户 -> 模型 -> MCP Client -> MCP Server -> 工具/资源 -> MCP Server -> MCP Client -> 模型 -> 用户

即llm先识别用户意图，分析是否需要调用工具,如果是，则输出指令传入MCP Client，在其中转化为 MCP标准格式传入Server，后逐层返回数据并交由llm输出。

在各路智能体框架中(LangGraph,CrewAI,Autogen)中，智能体其中的llm便是通过这种方式，遵循着这种协议规范(结构化Schema)，去get相关的tools/resources/prompts等等，也正是这种解耦的架构设计，哪怕上端发生切换，MCP Server这端也无需做出较大的变动，即

工具开发做一遍，各路框架通吃

正是通过这套协议的规范，使得MCP Server变得复用性极强，可组装且易于维护拓展。

MCP与这些框架的关系

MCP:能力层(定义了标准对接范式)
Frame:编排层

图示(Mermaid)

flowchart LR
	%% 注释：这是MCP调用链路
    User[用户] --> Model{大模型思考}
    Model -->|生成调用指令| Client[MCP Client]
    Client -->|协议转换| Server[MCP Server]
    Server -->|执行| Tool[工具/资源]
    Tool -->|返回结果| Server
    Server -->|封装结果| Client
    Client -->|格式转换| Model
    Model -->|生成回答| User

一次工具调用的完整时序

sequenceDiagram
    participant User as 用户
    participant Model as 大模型
    participant MCPClient as MCP 客户端
    participant MCPServer as MCP 服务器
    participant Tool as 工具/资源

    %% 用户提问
    User->>Model: 自然语言问题（例：查一下最近的订单统计）
    
    %% 大模型思考
    note over Model: 解析意图 + 规划是否需要调用工具
    Model->>Model: 内部思考决策
    
    %% 发起工具调用
    Model->>MCPClient: 发起 MCP 工具调用请求<br/>(callTool: "get_orders_stats", args)
    
    %% MCP Client 与 Server 交互
    note over MCPClient: 通过 JSON-RPC 协议请求
    MCPClient->>MCPServer: JSON-RPC 请求
    MCPServer->>Tool: 执行工具调用
    Tool->>MCPServer: 返回工具结果
    MCPServer->>MCPClient: JSON-RPC 响应
    note over MCPClient: JSON-RPC 响应
    
    %% 结果返回给模型
    MCPClient->>Model: 将结果交回模型

MCP Server内部结构示意

flowchart TD
    Client[MCP 客户端]
    
    subgraph MCPServer[MCP 服务器]
        JSONRPC[JSON-RPC 处理层]
        
        ToolsDesc[Tools 描述: description + inputSchema]
        ResourcesDesc[Resources 描述: listResources / readResource]
        PromptsDesc[Prompts 描述: 可复用 Prompt 模板]
        
        ToolsImpl[工具实现层: API Client / 命令行等]
        ResourcesImpl[数据访问层: 文件系统 / 数据库 / 搜索引擎]
        PromptsImpl[Prompt 模板引擎]
    end
    
    Client -->|listTools / callTool / listResources 等| JSONRPC
    
    JSONRPC --> ToolsDesc
    JSONRPC --> ResourcesDesc
    JSONRPC --> PromptsDesc
    
    ToolsDesc --> ToolsImpl
    ResourcesDesc --> ResourcesImpl
    PromptsDesc --> PromptsImpl