引言

以前想让大模型调用外部工具，基本都得靠 Function Calling—— 这种方式更依赖技术背景，普通用户很难上手。但最近不一样了，随着大模型 Agent 工作流越来越火，一个叫 MCP 的新概念慢慢走进了大家的视野。​

最关键的是，MCP 带来了一个大变化：哪怕你不是开发人员，不用懂怎么编辑 Agent 的底层逻辑，也能轻松给 Agent 添加新工具。这种 “降低技术门槛” 的特性，让更多人能玩转 Agent 工具调用。所以今天，我就带大家好好聊聊：MCP 到底是个什么东西？它又为什么能做到让非技术人员也能轻松操作？

什么是MCP？

MCP英文名：Model Context Protocol，中文名：模型上下文协议 。MCP最早于2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议，为大型语言模型（LLM）应用提供标准化接口，使其能够连接和交互外部数据源和工具。

打个比方，MCP 可以被视为 AI-Agent 系统的“USB”。通过创建USB接口协议，基于这个协议，任何 USB 设备都可以连接到具有USB端口的设备。同理，MCP的出现相当于为 AI 应用程序创建了一种标准化方式，让AI应用可以连接各种数据源和工具。

其实，在 USB 出现之前，每个设备都需要自己的专有连接器。同样，在 MCP 出现之前，开发人员必须为 AI 应用程序和数据源的每种组合创建自定义集成。MCP 建立了一个通用的“即插即用”协议，允许任何兼容 MCP 的客户端与任何兼容 MCP 的服务器协同工作，从而大大降低了集成复杂性和开发时间。

MCP工作机制

MCP 遵循客户端-服务器架构，有五个主要组件：

MCP Hosts：希望通过 MCP 访问数据的 AI 工具（聊天客户端、IDE、Agent、Agentic Workflows）；

MCP Client：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端，负责发送请求给 MCP 服务器，服务器则将这些请求转发给相应的资源；

MCP Severs：通过标准化模型上下文协议，为 Client 端提供上下文、工具和提示；

Local Data Sources：包含信息的本地数据库、文件和API服务；

Remote Services：MCP 服务器可以连接到的外部 API 或者数据库；

下面是一个MCP的基本流程：

其实整个 MCP 协议核心的在于 Server， Host 和 Client 相信熟悉计算机网络的都不会陌生，非常好理解，但是 Server 如何理解呢？对于MCP 服务器来说，其主要提供以下的三个方面的服务（当然也可以是其它定制内容）：

• 资源：可以引用和检索的数据对象。这些包括文档、图像、数据库架构和其他结构化数据。

• 提示：用于生成与语言模型的有效交互的模板，针对特定任务或领域进行了优化。

• 工具：语言模型可以执行的函数，用于执行查询数据库、调用 API 或处理数据等操作。 下面举个Text-to-SQL的例子来让大家更好的理解MCP 的工作机制。

在没有 MCP的情况下，每个 SQL 客户端都需要为每个对应的的数据库实现这一点。下面是典型的Text-to-SQL任务，示意图如下：

当用户问：“帮我查一下所有年龄大于 30 岁的客户的姓名”。那么LLM首先需要知道数据库的结构信息，例如：表名、列名、主键等；然后基于LLM的理解将客户问题映射到SQL查询语句上，接着给到SQL客户端进行执行并拿到结果；最后LLM结合客户问题以及SQL查询结果给出回复。

有了 MCP，SQL 客户端只需实现 MCP 客户端协议，每个数据库供应商只需实现一次 MCP 服务器。下面是有MCP的Text-to-SQL任务的示意图，其实本质上是通过引入一个中间层——MCP，将一个 M×N 的问题转化为 M+N 的问题。

对于大模型Agent来说，通过MCP客户端，可以告诉 AI Agent 目前存在哪些服务，哪些 API，哪些数据源，AI Agent 可以根据Server提供的信息来决定是否调用某个服务，然后通过 Function Calling 来执行函数。

单领出来上图的MYSQL MCP Server出来，套用MCP 服务器提供的三个方面的能力：资源、提示、工具，则有下图。其中资源（Resources）：从数据库中提取的架构信息；提示（Prompts）：帮助模型生成正确 SQL 的数据库域特定提示；工具（Tools）：针对数据库执行 SQL 命令；

MCP 实际使用案例

假设我们想让 AI Agent 完成自动搜索 GitHub Repository，接着搜索 Issue，然后再判断是否是一个已知的 bug，最后决定是否需要提交一个新的 Issue 的功能。那么我们就需要创建一个 Github MCP Server，这个 Server 需要提供查找 Repository、搜索 Issues 和创建 Issue 三种能力。

直接来看以下代码：

// 创建mcp server
const server = new Server(
  {
    name: "github-mcp-server",
    version: VERSION,
  },
  {
    capabilities: {
      tools: {},
    },
  }
);

// 定义mcp server 的工具及其描述
server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => {
return {
    tools: [
      {
        name: "search_repositories",
        description: "Search for GitHub repositories",
        inputSchema: zodToJsonSchema(repository.SearchRepositoriesSchema),
      },
      {
        name: "create_issue",
        description: "Create a new issue in a GitHub repository",
        inputSchema: zodToJsonSchema(issues.CreateIssueSchema),
      },
      {
        name: "search_issues",
        description: "Search for issues and pull requests across GitHub repositories",
        inputSchema: zodToJsonSchema(search.SearchIssuesSchema),
      }
    ],
  };
});

// 定义mcp server 的工具函数的参数
server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => {
try {
    if (!request.params.arguments) {
      thrownewError("Arguments are required");
    }

    switch (request.params.name) {
      case"search_repositories": {
        const args = repository.SearchRepositoriesSchema.parse(request.params.arguments);
        const results = await repository.searchRepositories(
          args.query,
          args.page,
          args.perPage
        );
        return {
          content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(results, null, 2) }],
        };
      }

      case"create_issue": {
        const args = issues.CreateIssueSchema.parse(request.params.arguments);
        const { owner, repo, ...options } = args;
        const issue = await issues.createIssue(owner, repo, options);
        return {
          content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(issue, null, 2) }],
        };
      }

      case"search_issues": {
        const args = search.SearchIssuesSchema.parse(request.params.arguments);
        const results = await search.searchIssues(args);
        return {
          content: [{ type: "text", text: JSON.stringify(results, null, 2) }],
        };
      }

      default:
        thrownewError(`Unknown tool: ${request.params.name}`);
    }
  } catch (error) {}
});

// 启动cp server服务
asyncfunction runServer() {
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);
console.error("GitHub MCP Server running on stdio");
}

runServer().catch((error) => {
console.error("Fatal error in main():", error);
  process.exit(1);
});

上面的代码中，我们通过 server.setRequestHandler 来告诉 Client 端我们提供了哪些能力，通过 description 字段来描述这个能力的作用，通过 inputSchema 来描述完成这个能力需要的输入参数。

我们再来看一下具体的实现代码：

export const SearchOptions = z.object({
q: z.string(),
order: z.enum(["asc", "desc"]).optional(),
page: z.number().min(1).optional(),
per_page: z.number().min(1).max(100).optional(),
});

exportconst SearchIssuesOptions = SearchOptions.extend({
sort: z.enum([
    "comments",
    ...
  ]).optional(),
});

exportasyncfunction searchUsers(params: z.infer<typeof SearchUsersSchema>) {
return githubRequest(buildUrl("https://api.github.com/search/users", params));
}

exportconst SearchRepositoriesSchema = z.object({
query: z.string().describe("Search query (see GitHub search syntax)"),
page: z.number().optional().describe("Page number for pagination (default: 1)"),
perPage: z.number().optional().describe("Number of results per page (default: 30, max: 100)"),
});
// 查找 Repository
exportasyncfunction searchRepositories(
  query: string,
  page: number = 1,
  perPage: number = 30
) {
const url = new URL("https://api.github.com/search/repositories");
  url.searchParams.append("q", query);
  url.searchParams.append("page", page.toString());
  url.searchParams.append("per_page", perPage.toString());

const response = await githubRequest(url.toString());
return GitHubSearchResponseSchema.parse(response);
}

可以很清晰的看到，最终实现是通过了 https://api.github.com 的 API 来实现和 Github 交互的，我们通过 githubRequest 函数来调用 GitHub 的 API，最后返回结果。

在调用 Github 官方的 API 之前，MCP 的主要工作是描述 Server 提供了哪些能力(给 LLM 提供)，需要哪些参数(参数具体的功能是什么)，最后返回的结果是什么。

如果我们想要实现一个更强大的 AI Agent，例如我们想让 AI Agent 自动的根据本地错误日志，自动搜索相关的 GitHub Repository，然后搜索 Issue，最后将结果发送到 Slack。

那么我们可能需要创建三个不同的 MCP Server，一个是 Local Log Server，用来查询本地日志；一个是 GitHub Server，用来搜索 Issue；还有一个是 Slack Server，用来发送消息。

AI Agent 在用户输入 我需要查询本地错误日志，将相关的 Issue 发送到 Slack 指令后，自行判断需要调用哪些 MCP Server，并决定调用顺序，最终根据不同 MCP Server 的返回结果来决定是否需要调用下一个 Server，以此来完成整个任务。

Function calling和MCP的区别

MCP（Model Context Protocol）和 Function Calling（函数调用）都是用于增强大型语言模型（LLM）能力的机制，但它们的设计目标和应用方式有所不同。其中Function Calling 更适合 结构化 API 调用，MCP 更适合 开放式 AI 代理生态，它可以让使 LLM 可以动态发现、扩展工具，适用于更复杂、通用的 AI 助手场景。

两者并不互斥，而是可以结合使用。例如，一个支持 MCP 的 AI 代理可以同时支持 Function Calling，以增强工具调用能力。下面是两者质检的对比比较：

	Function Calling	MCP
调用方式	由 LLM 直接调用预定义的函数，返回结构化数据	代理或 LLM 通过协议与工具交互，可动态发现工具
数据格式	JSON（带有方法名称和参数）	采用标准化协议，可扩展性更强
灵活性	需要在模型 API 级别定义函数	允许开发者动态添加、修改工具
适用场景	适合固定的 API 交互，如数据库查询、调用外部 API	适合开放代理生态，用户可自由扩展工具
厂商依赖	由 OpenAI、Google 等公司定义，适用于其特定模型	开放标准，可用于多个 LLM（Claude、GPT 等）

关于MCP的争议

MCP是昙花一现，还是未来人工智能的标准。在最近的推文中，LangChain 官方发起了一项投票，结果显示 40% 的人支持 MCP。

LangChain 首席执行官Harrison和 LangGraph 领导人Nuno就 MCP展开了激烈的讨论。

其中，Harrison认为MCP是有用的，尤其是在用户无法控制底层代理的情况下，例如在Claude Desktop、Cursor等工具中，用户可以通过MCP为这些代理添加默认不支持的工具，并可以让非开发人员（如主题专家）在不需要编辑代理逻辑的情况下，为代理添加工具，使代理构建更易于普及。

尽管当前的MCP代理可能不够可靠，但随着底层模型的改进，代理的性能会提升。哈里森认为MCP的价值在于其能够实现的长尾连接和集成，类似于Zapier的工作流自动化功能。

Nuno 对MCP的实用性持怀疑态度。他认为，代理的其他部分（如系统消息和架构）需要根据提供的工具进行调整，否则很难实现理想的性能。他指出，即使在为特定工具量身定制的代理中，当前模型调用正确工具的成功率也只有一半。努诺引用贝索斯的话，强调用户的期望是不断上升的。

只有完全控制整个堆栈（包括用户界面、提示、架构和工具）的团队，才能满足这些不断提高的期望。此外，Nuno 认为MCP目前的形式因素存在缺陷，如需要在本地终端运行服务器，且仅与桌面应用程序兼容。他还指出，尽管MCP的生态系统可能在增长，但实际应用并不广泛。

读者福利大放送：如果你对大模型感兴趣，想更加深入的学习大模型，那么这份精心整理的大模型学习资料，绝对能帮你少走弯路、快速入门

如果你是零基础小白，别担心——大模型入门真的没那么难，你完全可以学得会！

👉 不用你懂任何算法和数学知识，公式推导、复杂原理这些都不用操心； 👉 也不挑电脑配置，普通家用电脑完全能 hold 住，不用额外花钱升级设备； 👉 更不用你提前学 Python 之类的编程语言，零基础照样能上手。

你要做的特别简单：跟着我的讲解走，照着教程里的步骤一步步操作就行。

包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！

现在这份资料免费分享给大家，有需要的小伙伴，直接VX扫描下方二维码就能领取啦😝↓↓↓

为什么要学习大模型？

数据显示，2023 年我国大模型相关人才缺口已突破百万，这一数字直接暴露了人才培养体系的严重滞后与供给不足。而随着人工智能技术的飞速迭代，产业对专业人才的需求将呈爆发式增长，据预测，到 2025 年这一缺口将急剧扩大至 400 万！!

大模型学习路线汇总

整体的学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战，跟着学习路线一步步打卡，小白也能轻松学会！

大模型实战项目&配套源码

光学理论可不够，这套学习资料还包含了丰富的实战案例，让你在实战中检验成果巩固所学知识

大模型学习必看书籍PDF

我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档(电子版)，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。

大模型超全面试题汇总

在面试过程中可能遇到的问题，我都给大家汇总好了，能让你们在面试中游刃有余

这些资料真的有用吗？

这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的技术人员，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。 👉获取方式：

😝有需要的小伙伴，可以保存图片到VX扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】 相信我，这套大模型系统教程将会是全网最齐全 最适合零基础的！！