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MCP 技术：连接大语言模型与外部世界的桥梁

紫东太初云

2025-09-09

模型上下文协议（MCP）：大语言模型与外部系统的桥梁

在人工智能技术快速发展的背景下，大语言模型（LLM）已广泛应用于智能客服、推荐系统和编程辅助等领域。然而，要让LLM高效处理真实场景任务，必须实现其与外部数据源和工具的安全、标准化交互。为此，Anthropic推出的模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）应运而生，成为连接LLM与外部系统的通用接口标准。

MCP的核心价值

标准化接口：提供统一开放的通信规范，降低LLM与数据库、API等资源集成的复杂度。
高效上下文获取：支持模型实时调用外部数据，提升响应准确性与执行效率。
安全合规：确保数据交互过程符合隐私保护与行业合规要求。
去中心化架构：减少对单一服务商的依赖，增强系统灵活性与可扩展性。

MCP的工作机制

MCP类似于AI领域的“USB-C端口”，通过定义通用协议、数据格式和交互规则，实现LLM与外部系统的双向通信。其核心机制包括：

1. 通用协议设计
借鉴OpenAPI理念，MCP将数据库查询、文件读取、API调用等操作封装为标准化请求与响应格式，保障跨平台兼容性。

2. 双向数据交互
LLM不仅可从GitHub、天气API等外部服务获取信息，还能将处理结果回传，实现动态更新与协同操作。

3. 灵活可扩展
支持本地资源（数据库、文件）与远程服务（Slack、区块链）的接入，便于开发者按需扩展功能。

MCP协议基本结构

服务描述（Service Description）：明确定义数据源结构、请求与响应格式。
上下文请求（Context Request）：由模型发起，用于获取数据或执行操作。
响应（Response）：以JSON格式返回结果或错误信息。

MCP应用示例：天气数据调用

以下为基于Python实现MCP与天气API交互的简化流程：

import requests
import json

API_URL = "https://api.weatherapi.com/v1/current.json"

def get_weather(city):
    params = {
        'key': 'your_api_key',
        'q': city,
        'aqi': 'no'
    }
    response = requests.get(API_URL, params=params)
    return response.json() if response.status_code == 200 else {"error": "Failed to retrieve data"}

def create_mcp_request(city):
    request_data = {
        "type": "MCP Request",
        "action": "get_weather",
        "params": {"city": city}
    }
    weather_data = get_weather(request_data["params"]["city"])
    mcp_response = {
        "type": "MCP Response",
        "status": "success" if "error" not in weather_data else "error",
        "data": weather_data
    }
    return mcp_response

# 示例调用
response = create_mcp_request("New York")
print(json.dumps(response, indent=2))

该示例展示了MCP如何通过标准化请求获取外部数据，简化开发流程并提升系统安全性与可维护性。