简介
模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，定义了 AI 助手如何以安全和结构化的方式连接到外部工具、数据源和服务。它提供了一套通用协议，使模型能够发现可用能力、交换上下文信息并通过标准化接口调用工具，让任何 AI 应用都能与各种系统集成，而无需为每种组合编写自定义适配器。
主要特性
- 标准化的能力发现和调用协议，允许 AI 模型动态查找和使用外部工具与数据源。
- 安全优先的设计，提供权限边界、访问控制和可审计的上下文交换，适用于企业管理环境。
- 跨多种编程语言的参考实现和客户端库，加速集成并降低开发成本。
使用场景
- 将 AI 助手连接到企业数据库、API 和内部工具，构建具有受控访问权限的可审计工具调用工作流。
- 在多主机或边缘部署中统一工具和数据源集成，确保一致的能力发现和授权管理。
- 构建可组合的 AI 智能体系统，工具和上下文提供者可以自由组合，无需编写自定义集成代码。
技术特点
- 协议优先架构，使用结构化的 JSON-RPC 消息实现客户端与服务器之间的能力协商、上下文交换和工具调用。
- 可组合的服务端和客户端参考实现，支持多种语言和运行时环境，确保广泛的生态系统兼容性。
- 面向生产环境的设计，内置权限控制、日志记录和可观测性支持，满足企业安全和合规要求。