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DeepSeek15-揭密模型上下文协议（MCP）

news 2025/7/4 3:17:21

模型上下文协议 (MCP) 从入门到精通

在当今人工智能快速发展的时代，模型之间的协作和交互变得越来越重要。模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 作为一种专门为 AI 模型设计的通信标准，正在逐渐成为连接不同模型和系统的桥梁。本文将深入浅出地介绍 MCP，包括其基本概念、工作原理、Python 实现示例以及相关资源链接。

一、MCP 基础概念

什么是 MCP？

MCP 是一种用于规范 AI 模型与外部系统之间通信的协议。
它定义了模型请求和响应的标准格式，以及模型上下文的管理方式，使得不同的模型和系统能够无缝协作。
MCP 是AI 世界的 “通用插座”
- 想象一下，你手头有一堆不同品牌的电器，每个电器的插头形状各异，要找到适配的插座极为麻烦。MCP 对于 AI 模型和工具而言，就如同一个 “通用插座”，它是一套开放标准，能在 AI 模型与数据源、外部工具间搭建安全双向的连接桥梁。
- 以日常场景举例，当你询问智能助手 “明天上海的天气如何，顺便规划一下去外滩的最佳路线” 时，传统的大型语言模型（LLM）可能仅能依据已有知识进行天气情况的泛泛回答，无法给出实时天气信息，更难以规划路线。而引入 MCP 后，模型可借助它调用实时天气 API 获取上海明天的天气，同时连接地图工具规划前往外滩的路线。这一切得以实现，正是因为 MCP 统一了模型与各类工具交互的规则与数据格式。
- 从技术层面来讲，MCP 采用经典的客户端 - 服务器架构。在这个架构里，主机应用（如集成了 LLM 的聊天机器人应用）作为客户端，通过 MCP 与提供特定功能的服务器（比如天气数据服务器、地图服务服务器）相连。客户端负责接收用户请求，并将其转化为符合 MCP 规范的请求发送给服务器；服务器则对请求进行处理，调用相应工具或数据源获取结果，再将结果按照 MCP 格式返回给客户端。

为什么需要 MCP？

在实际应用中，我们经常需要将多个 AI 模型组合在一起，或者让模型与外部数据源、工具进行交互。然而，不同的模型和系统往往有不同的接口和数据格式，这使得集成变得困难。MCP 通过提供统一的标准，解决了这些问题，大大降低了集成的复杂度。

MCP 的核心组件

模型请求：定义了如何向模型发送请求，包括输入数据、参数配置等
模型响应：定义了模型返回结果的格式，包括输出数据、状态信息等
上下文管理：负责管理模型运行时的上下文信息，如会话状态、用户偏好等

二、MCP 工作流程图

MCP 的工作流程可以概括为以下几个步骤，为更直观地理解 MCP 的工作流程，我们通过下面的流程图来展示：

构建 MCP 请求：客户端应用根据用户需求或任务，利用 MCP SDK 构建包含任务信息、输入数据、上下文等的请求对象。
MCP 客户端发送请求：MCP 客户端将构建好的请求发送至服务端。
MCP 服务端接收请求：服务端监听并接收来自客户端的请求。
调用对应模型或工具处理请求：服务端根据请求中的任务类型，调用相应的模型或工具进行处理。
构建响应结果：模型或工具处理完成后，服务端将结果按照 MCP 规范封装成响应对象。
MCP 服务端返回响应：服务端将响应发送回客户端。
MCP 客户端接收响应：客户端接收服务端返回的响应。
客户端应用处理响应：客户端应用对接收到的响应进行处理，可能是展示给用户，也可能进一步用于后续任务。

三、MCP 的重要性：打破模型与现实的壁垒

在 MCP 诞生前，AI 模型与外部世界的连接存在诸多问题。不同模型调用外部工具的方式千差万别，开发者为让模型对接各类数据源和工具，需编写大量定制化代码，这不仅耗时费力，而且不同模型与工具组合时，适配难度极大。

MCP 的出现改变了这一局面，它带来了以下显著优势：

降低开发成本：开发者只需依据 MCP 规范进行一次开发，就能让模型与多种支持 MCP 的工具和数据源交互，无需针对每个模型 - 工具组合重复开发。
提升模型能力：模型借助 MCP 可实时获取外部信息，不再局限于训练数据中的知识，从而能够应对更复杂、更具时效性的任务。
促进多模型协作：不同模型遵循 MCP 标准，能够更轻松地实现协同工作，比如自然语言处理模型处理文本后，将结果传递给数据分析模型进一步挖掘价值。

四、Python SDK 示例

用 Python SDK 实现 MCP：服务端与客户端示例

MCP 官方提供了 Python SDK，极大地简化了基于 MCP 的开发工作。接下来，我们通过示例代码看看如何使用它构建 MCP 服务端和客户端。

下面我们通过 MCP 官方 Python SDK 来实现一个简单的客户端和服务器示例。

安装 SDK首先，我们需要安装 MCP Python SDK：

pip install mcp-sdk

客户端示例代码(python)

from mcp_sdk.client import MCPClient
from mcp_sdk.types import ModelRequest, InputData# 初始化客户端
client = MCPClient(server_address="http://localhost:8080",api_key="your_api_key_here"
)# 准备输入数据
input_data = InputData(text="请帮我分析一下这段文本的情感倾向",metadata={"language": "zh"}
)# 创建模型请求
request = ModelRequest(model_id="sentiment-analysis-model",input_data=input_data,parameters={"temperature": 0.7}
)# 发送请求并获取响应
response = client.invoke(request)# 处理响应
if response.status == "success":print(f"情感分析结果: {response.output.text}")print(f"置信度: {response.output.confidence}")
else:print(f"请求失败: {response.error_message}")

客户端示例代码2

下面的代码展示了客户端如何使用 MCP SDK 向服务端发送请求并获取响应：

from mcp_sdk.client import MCPClient
from mcp_sdk.types import ModelRequest# 初始化客户端，指定服务端地址与认证信息（假设需要认证）
client = MCPClient(server_url="http://localhost:8080",api_key="your_secret_api_key"
)# 构建请求数据，包含任务描述、输入数据及上下文信息
request = ModelRequest(model_id="example_model",input_data={"input_text": "这是一段示例输入文本"},context={"user_id": "12345","timestamp": "2025-01-01T12:00:00Z"}
)# 发送请求并获取响应
response = client.invoke(request)if response.status == "success":print("服务端响应结果:", response.output)
else:print("请求出错:", response.error_message)

服务端示例代码(python)

from mcp_sdk.server import MCPServer, ModelHandler
from mcp_sdk.types import ModelResponse, OutputData# 定义模型处理器
class SentimentAnalysisHandler(ModelHandler):def handle(self, request):# 这里实现实际的情感分析逻辑# 为简化示例，我们直接返回模拟结果sentiment = "positive" if "好" in request.input_data.text else "negative"# 构建输出数据output_data = OutputData(text=sentiment,confidence=0.95,metadata={"algorithm": "rule-based"})# 返回响应return ModelResponse(status="success",output_data=output_data,execution_time=0.2  # 执行时间(秒))# 初始化服务器
server = MCPServer(host="0.0.0.0", port=8080)# 注册模型处理器
server.register_model("sentiment-analysis-model", SentimentAnalysisHandler())# 启动服务器
server.start()

服务端示例代码2

服务端代码负责接收客户端请求，处理任务，并返回响应：

from mcp_sdk.server import MCPServer, ModelHandler
from mcp_sdk.types import ModelResponse# 定义模型处理器，处理接收到的请求
class ExampleModelHandler(ModelHandler):def handle(self, request):input_text = request.input_data.get("input_text", "")# 这里进行实际的模型处理逻辑，此处仅为示例，直接返回输入文本的长度result = {"text_length": len(input_text)}return ModelResponse(status="success",output=result,context=request.context)# 初始化服务端，指定监听地址与端口
server = MCPServer(host="0.0.0.0", port=8080)# 注册模型处理器，这里将example_model与自定义的处理器关联
server.register_model("example_model", ExampleModelHandler())# 启动服务端
server.start()