2.1 MCP 的基本架构

MCP 采用经典的客户端 - 服务器（client-server）架构，其核心组件包括：

MCP Host（MCP 主机）：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样的程序，需要通过 MCP 访问数据。
MCP Clients（MCP 客户端）：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端，管理服务器连接与协议解析。
MCP Servers（MCP 服务器）：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能，如文件读写、API 调用等。
Local Data Sources（本地数据源）：MCP 服务器可以安全访问的本地文件、数据库和服务。
Remote Services（远程服务）：MCP 服务器可以通过互联网（例如通过 API）连接到的外部系统，如 Google Maps 或 Puppeteer。
MCP 的总体架构可以用以下示意图表示：

Your Computer
┌──────────────┐
│  MCP Host    │
│  (e.g., Claude Desktop)  │
└──────────────┘
      │
      │ MCP Protocol
      ▼
┌──────────────┐
│ MCP Client   │
└──────────────┘
      │
      │ MCP Protocol
      ▼
┌──────────────┐
│ MCP Server A │─────── Local Data Source A
└──────────────┘
      │
      │ MCP Protocol
      ▼
┌──────────────┐
│ MCP Server B │─────── Local Data Source B
└──────────────┘
      │
      │ MCP Protocol
      ▼
┌──────────────┐
│ MCP Server C │─────── Web APIs
└──────────────┘
      │
      │ MCP Protocol
      ▼
┌──────────────┐
│ MCP Server D │─────── Remote Service C
└──────────────┘

2.2 MCP 的工作原理

MCP 通过一个简单而强大的系统在 AI 应用程序和数据之间架起桥梁：

MCP 服务器连接到数据源和工具（如 Google Drive 或 Slack）。
MCP 客户端由 AI 应用程序运行（如 Claude Desktop），将它们连接到这些服务器。
当用户授予权限后，AI 应用程序会发现可用的 MCP 服务器。
AI 模型可以使用这些连接来读取信息并采取行动。
这种模块化系统意味着无需改变 AI 应用程序本身即可添加新功能 —— 就像无需升级整个系统即可为计算机添加新配件一样。
MCP 的工作流程通常包括以下几个步骤：
工具列表获取：客户端从服务器获取可用工具列表，确保模型知道有哪些工具可以使用。
用户查询处理：用户的查询被发送给模型，并附带工具描述，模型分析用户的问题和可用工具。
工具选择：模型分析可用的工具，并决定使用哪一个（或多个），这一过程基于模型对用户问题的理解和对可用工具的了解。
工具执行：客户端通过 MCP Server 执行所选的工具，工具的执行结果被送回给模型。
结果处理：模型结合执行结果构造最终的 prompt，并生成自然语言的回应。
最终回应展示：回应最终展示给用户。

2.3 MCP 协议的技术特点

MCP 协议具有以下几个关键技术特点：

动态上下文传递：将任务目标、输入数据、中间结果封装为结构化信息流，使模型能够在不同步骤之间保持上下文理解。
双向协作能力：支持模型主动发起请求或响应外部指令，例如 AI 助手可调用 GitHub 服务器提交代码，同时接收代码审查反馈。
标准化接口：提供统一的 API 接口，简化了 AI 模型与各种工具和服务的整合过程。
安全性设计：MCP 协议包含了身份认证、权限控制、数据安全和审计日志等安全机制，确保系统的安全性。
可扩展性：MCP 允许动态添加或移除工具，使系统能够随着需求的变化而灵活扩展。
这些技术特点使得 MCP 成为构建复杂 AI 应用的理想选择，为 AI 模型提供了与外部世界交互的强大能力。