大语言模型（LLM）如何像人类一样“动手”操作现实世界？三个月前Anthropic发布的MCP协议（Model Context Protocol）正在给出答案。
这个被业内称为“AI版USB”的技术，正以肉眼可见的速度重塑LLM与数字世界的连接方式——就像当年USB统一了电子设备的接口标准，MCP正在让AI从“会聊天”进化到“会做事”。
一、MCP 的背景与理念
你一定熟悉USB接口，这是一种标准化、通用的接口，能让不同的设备通过同一接口连接、互动。而MCP的出现，正是为了解决大语言模型（LLM）与外部服务之间接口繁杂的问题。
在传统的软件生态中，想让LLM（比如GPT-4）与外部服务对接时，往往需要为每个服务设计不同的接口和调用方案，既复杂又费时。而MCP协议的核心目标是：提供一个统一标准，简化不同工具之间的连接与调用。
借助MCP协议，所有LLM工具，无论是企业API还是简单的命令行工具，只要遵循MCP标准，就能轻松集成到应用中。这种“即插即用”的方式，能大幅度降低开发和维护成本，为构建复杂的LLM应用提供便利。
二、MCP 的工作机制
1. MCP 服务器
在MCP生态中，每个外部服务或工具都需要实现一个MCP服务器。这个服务器的作用类似于“桥梁”，它将外部工具与LLM连接起来。具体来说，它提供以下功能：
• 工具列表查询：当接收到查询 tools/list请求时，MCP服务器会返回其支持的工具及功能说明。• 工具调用执行：当接收到工具调用 tools/call请求时，MCP服务器执行指定工具的操作，并将结果返回。
这样一来，开发者无需为每个平台的接口和文档烦恼，只需专注于工具的实际功能实现。
2. MCP 客户端
MCP客户端则是连接各个MCP服务器的“整合器”。在应用中，开发者只需要配置一个包含所有MCP服务器地址的列表，客户端便能自动完成以下任务：
• 自动访问各MCP服务器，获取工具信息。 • 使用统一方式将这些工具集成到LLM中，供模型调用。
这种模块化、解耦的设计理念，让应用更具可扩展性，也使得不同服务间的互操作性更强。
三、实用案例：Domino’s披萨订购
假设Domino's披萨希望通过LLM提供订餐服务。传统方法中，开发者需要为不同平台编写订餐代码并设计接口。而通过MCP，Domino’s只需构建一个MCP服务器，执行以下步骤：
1. 工具暴露：通过MCP服务器返回一个披萨订购工具列表。 2. 工具调用：在LLM应用中集成MCP客户端，自动调用披萨订购工具。
这种方法不仅简化了工具对接过程，还保证了接口的一致性。例如，开发者只需运行简单命令，如 npm install @dominos/pizza-mcp-server，就能轻松集成订餐功能。
三、实用案例：Domino’s 披萨订购
以 Domino’s 披萨为例，假设其希望通过 LLM 提供订餐服务。
传统方法下，开发者需要编写专门的披萨订购代码，并为不同模型平台编写各自的调用接口。而借助 MCP，Domino’s 只需构建一个 MCP 服务器，实现以下两步：
1. 工具暴露：通过 MCP 服务器返回一个包含披萨订购功能的工具列表。 2. 工具调用：在 LLM 应用中集成 MCP 客户端，自动调用披萨订购工具，无需为每个模型编写额外代码。
这种方式不仅使得披萨订购功能能够快速对接到各种 LLM 平台，还保证了接口的一致性和易用性。例如，只需简单地执行类似 npm install @dominos/pizza-mcp-server 的命令，即可将披萨订购功能集成到你的应用中。
四、扩展功能：Prompts与Resources
除了工具，MCP协议还支持两个额外的原语——prompts和resources：
• Prompts：类似提示目录，允许MCP服务器提供预设的提示词或模板。虽然这一功能尚未广泛应用，但未来可能为LLM提供更多定制化的交互方式。 • Resources：指向特定文件或资源的引用，常见于增强检索（RAG）或为LLM提供额外上下文信息。
目前，MCP协议的公开代码库多集中在工具功能上，但随着发展，prompts与resources有望得到更多应用。
五、总结与展望
MCP协议标志着LLM工具生态向标准化和模块化发展。通过统一接口标准，无论是大公司还是个人开发者，都能低成本地将各种工具集成到LLM中。这种“即插即用”的体验，将极大推动LLM技术的普及和应用。
随着MCP兼容应用的增多，以及prompts和resources等功能的进一步扩展，未来LLM将具备更丰富的交互能力。对于开发者来说，理解并掌握MCP协议，将成为构建高效、灵活LLM应用的重要技能。
