MCP开发-00.什么是MCP

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介绍 Model Context Protocol（MCP）的定位、架构、原语概览与系列导航，作为 MCP 开发教程入口篇。

本系列：00 什么是 MCP（本文） · 01 协议与心智模型 · 02 Python 框架选型 · 03 部署与调用 · 04 重任务与优化 · 05 从 0 开发 · 06 进阶示例 · 07 阿里云案例 · 08 鉴权与安全验证 · 09 配置化 Pipeline 实战

为什么选择 MCP

MCP 帮助你在 大语言模型（large language model，LLM）之上构建代理（agents）和复杂工作流。模型经常需要与数据、工具集成，MCP 提供：

  • 可复用的集成生态：持续增长的预构建 Server 与社区实现，Host 按同一协议接入即可。
  • 厂商无关：同一套 MCP 能力可在不同 LLM 提供商与客户端之间迁移、组合。
  • 安全与边界清晰：在自有基础设施内暴露文件、数据库与 API 时，有相对明确的进程与连接模型可参考。

原本的大模型以文本生成为主，操作外部环境的能力依赖各产品自研接口。MCP 提供标准化的上下文与工具协议，让符合规范的服务器能力（文件、命令、数据库、业务 API 等）可被模型以统一方式发现和调用。

段末注释：Model Context Protocol（模型上下文协议，MCP）是 AI 应用连接外部工具与数据源的开放标准。

MCP 是什么

MCP 面向 LLM 应用，规范「应用程序如何向模型提供上下文、工具与资源」，打通模型与外部数据源、工具及服务之间的连接。

可以把它类比为 AI 应用里的 USB-C：USB-C 统一了设备与外设的物理与协议预期；MCP 则统一了 AI 模型与各类数据源、工具 的对接方式。

延伸阅读（官方与中文镜像）：

架构与角色

MCP 应用架构

MCP 应用架构示意图

按协议约定，典型参与方包括：

角色 说明
MCP Host 承载 AI 能力的宿主应用，如 Claude Desktop、Cursor、VS Code 等，希望通过 MCP 使用外部数据与工具。
MCP Client 宿主内的协议客户端，与 单个 MCP Server 维持一条连接，负责会话与消息收发。
MCP Server 轻量进程或服务，通过 MCP 暴露具体能力（工具、资源、提示模板等）。
本地数据源 本机文件、本地数据库、本地服务等，由 Server 在授权范围内访问。
远程服务 经 API 等访问的互联网服务，同样由 Server 封装后提供给模型。

MCP 服务架构

MCP 服务架构示意图

三类原语（Server 暴露什么）

MCP Server 向模型提供三类核心原语，语义不同，不可混用：

1
2
3
4
5
6
flowchart TB
  Tools["Tools\n执行动作 / 有副作用"]
  Resources["Resources\n只读上下文 / URI"]
  Prompts["Prompts\n参数化模板"]
  Tools --- Resources
  Resources --- Prompts
原语 一句话 示例
Tools 让模型「做一件事」 查数据库、发请求、跑脚本
Resources 让模型「读一段上下文」 项目 README、配置 schema
Prompts 让模型「按模板开始」 代码审查清单、报告大纲

协议细节与 Tasks、Progress 等扩展见：01 协议与心智模型。

传输方式概要

Host 通过 Client 与 Server 通信时需选定传输层。规范仅定义两种标准传输：

方式 特点 典型场景
stdio 标准输入输出，Host 以子进程拉起 Server，经管道通信 本地开发、IDE、桌面应用
Streamable HTTP 独立 HTTP 进程，POST/GET 单一 MCP 端点，可 SSE 流式 远程部署、团队共享、生产环境

说明：旧版 HTTP+SSE（协议 2024-11-05）已弃用；远程请统一 Streamable HTTP。部署模式（stdio 按需、内网常驻、Docker、Serverless 等）与 Host 配置见：03 部署方式与调用配置。

生态概览

按角色粗分，便于选型；Python Server 框架对比见 02 Python 框架选型。

类别 代表项目 用途
Server SDK MCP Python SDK（mcp[cli]）、MCP TypeScript SDK 实现 MCP Server
增强 Server 框架 FastMCP 2.x（合并进官方 SDK 中） Tasks、Middleware、OAuth 等
Client / Agent 编排 LangChain MCP Adapters、mcp-agent、OpenAI Agents SDK 在 Agent 中消费 MCP
调试 @modelcontextprotocol/inspector 连接测试、工具调用验证

支持 MCP 的 Host 与工具

常见 Host 或已支持/可配置 MCP 的开发工具（不完全列表）：

  • Claude Desktop（Anthropic）：配置文件添加 MCP Server（stdio 或 URL）。
  • Claude Code：CLI 中 mcp add 等方式接入 HTTP Server。
  • Cursor：项目或用户级 MCP 配置，command/args（stdio）或 url（HTTP）。
  • Visual Studio Code：Copilot / MCP 扩展生态（以当期文档为准）。
  • ChatGPT、Gemini、Microsoft Copilot 等：产品侧逐步支持 MCP（能力因版本而异）。
  • Trae、Windsurf、Cline、Continue 等：多数支持 JSON 声明本地命令或远程端点。

具体字段名（如 mcpServers）因产品与版本而异，以各工具官方文档为准。配置示例见 05 从 0 开发 与 03 部署与调用。

推荐阅读路径

阶段 篇章
建立概念 本文 → 01 协议与心智模型
选型与部署 02 框架选型 → 03 部署与调用
动手实践 05 从 0 开发 → 06 进阶示例
重计算 / 长任务 04 重服务与长任务开发
生产案例（阿里云） 07 阿里云 Argo 与多 MCP 蛋白设计
配置化扩容实战 09 配置化 Pipeline 的 MCP 改造与扩容
鉴权递进 08 鉴权与安全验证

协议官网：modelcontextprotocol.io

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