引言

在当今 AI 技术飞速发展之际，AI 模型与外部的工具、数据源以及服务之间的交互问题始终是技术方面的瓶颈。MCP（模型上下文协议）的诞生，给这一问题给出了标准化的解决办法。本文将会引领您去深刻知晓 MCP 的定义、所产生的背景、技术架构以及实际的应用场景。

我们首先通过一个简单的例子，即“AI 订机票+订酒店”，来对 MCP 的工作流程进行了解。

通俗案例：用「AI订机票+订酒店」理解MCP工作流程

假设您有带家人去三亚度假的想法，您对 AI 助手讲：“请帮我预订下周三从上海飞往三亚的机票，并且挑选一家拥有私人海滩的五星级酒店。” AI 助手会展开以下操作：

1️⃣ 用户下单 = 请求解析

你对着AI说需求时，相当于触发资源整合阶段：

• AI识别到需要调用「机票预订工具」「酒店查询工具」

• 自动补充隐藏信息（如默认选经济舱、排除红眼航班）

类比：你给旅行社打电话时，前台接待员（MCP 客户端）会先把你的预算、出行人数等基本信息问清楚。

2️⃣ AI拆解任务 = 规划阶段

AI将复杂请求拆解成两个子任务，对应规划阶段的核心逻辑：

酒店筛选：需过滤出属于五星级的、带有私人海滩的以及可以取消的房型。

技术细节：AI会生成类似这样的JSON指令给MCP服务器：

{
"hotelSearch"也是其中的一个工具。
  "params": {
    "departure": "上海", 
    "destination": "三亚",
    "date": "2025-04-23",
    "hotelClass": 5,

    "amenities": ["私人海滩"]
  }
}

3️⃣ 分头执行任务 = 执行阶段

MCP客户端像指挥家一样协调多个工具：

支付工具：会自动调用支付宝接口来预留座位，不过不会进行扣款。

突发情况处理：

当发现东航航班已售罄时，AI自动启动备选方案：

替换工具：春秋航空 → 获取航班信息

4️⃣ 整合结果 = 推理阶段

AI像经验丰富的旅行顾问一样综合信息：

• 对比发现：春秋航空便宜200元，但无免费行李额

• 智能推荐：选择稍贵的东航航班（综合考虑行李费更划算）

推荐东航，其起飞时间为 08:00，已为您预留 2 张机票；搭配的是亚龙湾万豪海景套房，包含双早，总价为 5860 元。

安全机制：所有支付操作都会弹出确认窗口，避免误操作

整个流程图如下

这是一个较为简单的 MCP 过程。从这个例子能够看出，MCP 仿佛给 AI 装上了“行业资源大脑”。它不但知晓如何去查数据，而且懂得像人类专家那样去权衡利弊以及组合服务。当下，携程、飞猪等平台已经开始运用类似的技术。

那为什么需要 MCP 呢，我们来进行一些关键点的类比。

关键点类比（为何需要 MCP 呢？）在旅行社资源库的传统方式里，每个航司以及每个酒店都需要单独进行对接，就好像旅行社必须要记住 100 个供应商的电话一样。MCP如同一个统一的供应商管理系统，所有资源都能按照标准接入智能纠错能力。当你说出“要带沙滩的酒店”时，AI 能够自动将其理解为“私人海滩”而非“公共海滩”，这是借助 MCP 服务器预置的语义理解模型来实现的。在进行多工具协作订机票的同时还能查天气（发现三亚下周有雨），AI 会自动提出建议：“需要将行程延后 2 天吗？”” 这种跨工具联动依赖MCP的上下文传递能力。

我们说了很多之后，通过一个简单的例子对 MCP 有了大致的了解，现在我们详细来说说为什么说 MCP 是 AI 界的 USB 呢？

首先我们用官方一点的语言来说一下，什么是 MCP？

MCP（模型上下文协议）的定义与核心作用

MCP 是开放协议，由 AI 公司（母公司）在 2024 年 11 月推出。它的目的是标准化 AI 模型与外部工具、数据源及服务的交互方式。其核心作用可概括为以下三点。

MCP 通过类似“AI 领域的 USB-C 接口”这样的设计，为不同工具和数据源提供通用连接标准，以此来解决传统 API 集成的碎片化问题。比如，开发者不用为每个工具单独去开发适配代码，只需通过 MCP 的标准化协议，就能够实现一键接入。MCP 能够增强执行能力，它让 AI 模型不但可以生成文本，而且还能够主动去调用外部工具来执行具体的操作，这些操作包括发送邮件、查询数据库以及更新任务列表等，从而推动 AI 从被动响应转变为主动执行。MCP 通过预定义的通信协议来简化开发流程，这些通信协议比如基于 JSON-RPC 的客户端 - 服务器架构。它降低了开发门槛，还支持动态工具发现与上下文感知，进而减少了重复编码和维护成本。

那 MCP 出现的背景是什么呢？

MCP出现的背景

MCP的诞生源于AI技术发展中的三大痛点：

传统 AI 模型依赖静态训练数据，它无法实时获取外部信息，也不能调用工具。开发者需要为每一个数据源，像数据库、API 等，编写定制化的集成代码。这样就会导致“N 个模型对接 M 个数据源”出现 N×M 这样的复杂度问题，其维护成本很高，并且扩展性也很差。简而言之，现在大模型使用存在一个重要瓶颈，即与现有的应用是割裂的。总是需要在不同地方来回折腾。而 MCP 充当了 AI 与各种应用的桥梁，只要遵循过桥协议，就能顺利过桥，实现 AI 版的万物互联。AI 应用场景变得更加复杂：随着多轮对话的需求增长，以及企业级数据分析等需求的提升，AI 必须从“被动问答”的模式转变为“主动执行任务”。然而，现有的方案，像那些插件系统或者框架，依然存在着生态碎片化的问题，有着专有限制，并且手动配置也非常繁琐。生态协作方面的需求：开源社区和企业对互操作性的呼声变得越来越强烈。AI 领域凸显出类似软件工程中 HTTP 协议的标准化需求，迫切需要一种通用协议来打破工具与模型之间的壁垒，以促进生态的协同发展。若能实现 MCP，开发者就能像拼乐高那样组合 AI 能力，例如将天气预报积木、导航积木和邮件积木组合在一起，就可以得到一个能够自动规划行程的 AI 助手。其中最为重要的是，每个积木都能够被不同的 AI 模型重复使用。

接下来是技术架构与实现机制。对于没有编程基础的小伙伴来说，可以选择跳过这部分内容。

技术架构与实现机制

MCP基于客户端-服务器架构，包含三个核心组件：

工作流程示例：

客户端获取服务器上的可用工具列表；用户将查询与工具描述一起发送给大语言模型（LLM）；LLM来决定是否调用工具以及调用的顺序；客户端通过服务器执行调用操作，然后将结果返回给 LLM 以生成最终的响应。截至 2025 年 4 月，MCP 对生态发展做出了贡献。它已支持超过 5000 个社区构建的服务器。这些服务器被微软、谷歌等巨头集成至相关平台。生态发展面临着关键挑战。

未来，MCP 有成为 AI 领域“TCP/IP 协议”的可能。它的标准化进程会对数据主权分配以及生态竞争格局产生深刻影响。开发者需要关注其认证体系的演进方向，关注其多租户架构的演进方向，关注其工具链优化的演进方向。

总结

MCP 实际上是借助统一的交互标准，促使 AI 从仅仅是“理论家”转变为能够实际行动的“实干家”。就如同智能手机凭借统一的接口能够连接世间万物一样，MCP 正在成为 AI 与现实世界相连接的“基础性设施”。当下，一些 AI 工具已经对该协议提供了支持，在未来，它或许会像 WiFi 那样广泛普及。