企业新基建：MCP + LLM + Agent架构，将打通AI Agent的“神经中枢”

近年来，AI大模型席卷各行各业，我们感受到它强大的语言理解和生成能力。但在实际应用中，光“能说会道”还不够，更重要的是“能说还得能做”。大模型如何跨出文本世界，触达数据库、调用接口、执行代码？答案就是：MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议。今天这篇文章，我们将详细解读 MCP 能做什么、它的工作原理以及它是如何打破大模型“只能说不能做”的边界。后面的文章中会分享Cursor等IDE中配置MCP服务器、Cherry Studio等支持MCP的聊天应用、MCP开发等系列文章。

一、MCP能干什么？从程序员到普通用户全面赋能

1、对于程序员来说，MCP是效率工具集大成者，告别重复造轮子

作为一个经常和各种开发工具打交道的人，我深知程序员们的痛点。MCP的出现，真的是解决了不少实际问题。

举例1：一条语音就完成全流程部署

只需说一句“部署新版本到测试环境”，MCP 会自动串联多个 API 工具：

• GitLab API 完成代码合并

• Jenkins API 进行构建

• Slack API 通知团队成员部署完成

这一切，不需要你亲自点开工具逐个操作，MCP 统统帮你搞定。

举例2：复杂 SQL 查询不再动手写

当你说出“查询某集团部门上个季度销售额”这句话，MCP 会联动大模型自动生成 SQL 语句，调用数据库并返回结果。

无需SQL语法知识，数据一秒到手。

举例3：Manus智能体的多工具调用

Manus 是一个具备复杂推理与操作能力的智能体，它在完成任务时通常需要调用网页搜索、网页访问、文件创建、代码执行等几十种工具。

但它面临两个挑战：

• 调用工具种类不够多

• 调用过程操作复杂

而 MCP 的出现，让所有支持该协议的工具都能“一键接入”大模型，比如在 Cursor 这类 IDE 中，就可以大量调用 MCP 工具，使智能体真正“动起来”。

2、对于普通用户来说，MCP是生活助理升级器

MCP的好处不仅仅局限于程序员群体，普通用户同样能从中受益。

举例1：旅行规划助手

想计划一次旅行？AI 通过 MCP 自动调用：

• 天气 API 获取目的地气象

• 航班 API 查询航班信息

• 地图 API 规划路线

轻松生成实时更新的旅行行程建议，连衣服都帮你想好了穿哪套。

举例2：联网搜索更自由

许多 LLM 仍不具备联网能力，或者联网后搜索引擎并非用户常用的。

使用 MCP 后，你只需简单配置，就能接入任意喜欢的搜索引擎。

例如 Cherry Studio 已实现大模型灵活调用 MCP，大大减少幻觉、提升实用性。

举例3：一键查询业绩报表

“请查一下上季度营业额”——MCP 就会自动组合调用：

• CRM 系统 API 获取客户数据

• 财务系统 API 调取报表

• 邮件 API 自动发送总结报告

整个过程无需任何专业知识，你只负责开口，AI 负责完成任务。

二、MCP是什么？理解这个协议才是开启能力的钥匙

1、MCP 的核心定义

MCP 全称为 Model Context Protocol（模型上下文协议），由 Anthropic 于 2024 年 11 月提出，是一种为 LLM 设计的开放标准协议。

它的最大特点是：让大模型统一调用各种外部工具或数据源，不再需要为每一个工具单独写适配代码。

2、背景问题：传统方式是 M×N 的灾难

每接入一个大模型（M）和工具（N）都要单独适配，这导致架构复杂、扩展困难。

3、MCP的解决方案：一次标准接入，处处可用

用统一标准封装各种工具，使 LLM 能够轻松选择、调用、组合，实现真正的通用“外挂工具系统”。

4、哪些平台支持 MCP？

以下是当前 MCP 生态中比较成熟的平台和资源汇总：

• GitHub 官方资源：MCP官方项目、MCP精选合集。

• 其他平台：Glama、Smithery、Cursor IDE、MCP.so、阿里云百炼、

重要提醒：

• 未来 MCP 接入的 Server 数量将呈指数级增长，大模型能力将真正打破限制。

• 当前社区资源还不够完善，很多 Server 缺少文档和教程，需结合官方代码及经验摸索。

  
  

三、MCP的工作原理：拆解其背后的“魔法”

1、MCP 的 C/S 架构及组件解析

MCP 采用典型的 Client-Server 架构，包括以下五个核心组件：

Client 常见支持者包括：

• 编程IDE类：Cursor、Cline、Continue

• 聊天客户端类：Cherry Studio、Librechat、Claude等

Server 实质是什么？

是一个本地或远程运行的 Node.js / Python 应用，负责实际调用工具或数据接口。

• TypeScript 实现可用 npx

• Python 实现可用 uvx 执行

2、MCP 的核心流程详解

阶段一：初始化阶段（Setup Phase）

1. 启动客户端： 用户启动MCP Client程序。

2. 连接服务器： MCP Client与MCP Server建立网络连接。

3. 确认连接： MCP Server确认连接成功，告知Client。

4. 请求可用工具列表： MCP Client主动向MCP Server请求当前可用的工具（Tools）列表及其描述信息（例如天气查询、数据库操作、计算器等API的功能说明）。

5. 返回工具列表和描述： MCP Server将可用的工具及其详细描述信息返回给MCP Client。这些信息最终会被传递给LLM，帮助其理解它能调用哪些工具。

阶段二：查询处理阶段（Query Processing Phase）

1. 输入查询： 用户在MCP Client中输入问题或指令。

2. 发送查询和可用工具信息： MCP Client将用户的查询和从服务器获取的可用工具列表及其描述一同发送给MCP Server。

3. 服务器协调LLM处理： MCP Server将接收到的用户查询连同工具信息传递给LLM进行处理。

4. LLM决策（循环核心）：

• LLM分析用户查询。

• LLM结合工具描述信息，判断如何处理该查询。有两种主要可能：

• 工具调用决策： 如果LLM判断需要调用外部工具才能满足用户需求（例如查询天气需要调用天气API、计算需要调用计算器API），则：

• 返回响应(文本或工具调用)： LLM会告诉MCP Server它决定调用某个特定的工具，并提供调用该工具所需的参数（如调用天气工具需要location参数）。这是一个橙色突出显示的“返回响应（工具调用）”分支。

• 执行工具调用： MCP Server收到这个工具调用请求后，自己（或通过其他服务） 执行具体的工具调用操作（调用API、运行脚本等）。

• 返回工具执行结果： MCP Server获取工具执行的结果（如实际天气数据、计算结果）。

• 发送查询和工具结果： MCP Server将原始的或修正后的用户查询和这次工具调用的结果（作为新的上下文）再次发送给LLM进行处理。流程跳回第3步（进入循环，由loop框表示）。

• 文本响应决策： 如果LLM判断不需要调用外部工具就能直接生成满足用户需求的回答（例如回答知识性问题、进行纯文本对话）。

• 返回响应(文本或工具调用)： LLM生成最终的文本响应。这是“返回响应（文本）”分支。

• 显示响应： MCP Server将LLM生成的纯文本响应返回给MCP Client。MCP Client将该文本响应显示给用户。流程结束（当前查询处理完成）。

关键点总结：

1. 工具驱动交互： 核心创新点在于LLM可以自主决定调用外部工具来扩展其能力，处理超出其知识库或纯文本生成能力的请求。

2. 初始化工具信息： 系统启动时获取工具描述至关重要，这使得LLM能够“知道”有什么工具可用以及如何调用它们。

3. 循环（Loop）机制： 工具调用不是终点。调用结果会作为新的上下文信息连同原始或新查询再次送入LLM。这形成一个循环，允许：

• 链式调用： 基于上一个工具的结果决定是否需要或如何调用下一个工具。

• 结果整合： LLM整合工具返回的数据，生成最终面向用户的自然语言响应。

• 处理复杂请求： 解决需要多步工具操作的复杂问题。

• 决策点（Alt）： alt框表示一个关键的选择分支点。由LLM决定是走向工具调用分支（执行工具）还是文本响应分支（直接显示结果）。这是流程的核心决策。

• 橙色高亮： 图中橙色突出显示的是流程中最核心的操作节点：“请求可用工具列表”、“发送查询和可用工具信息”、“返回响应”（主要是工具调用指令的分支）、“执行工具调用”、“发送查询和工具结果”。这显示了工具信息的流动和工具调用操作的重要性。

• MCP Server的中枢作用： 负责管理连接、提供工具信息、中继查询与响应、执行工具调用、维护循环流程。

• 对话式工作流： 整个过程体现了LLM驱动的、可动态调用工具的智能工作流，大大增强了系统的实用性和处理复杂场景的能力。

简单来说： 用户提问 -> 系统告诉LLM“有什么工具可用”和“用户问了什么” -> LLM思考后决定：

• 要么直接回答（文本响应）-> 给用户看。

• 要么调用某个工具 -> 拿到工具结果 -> 把“用户问题+工具结果”打包再问LLM...（循环）-> 最终得到答案 -> 给用户看。

这种架构是构建强大AI助手或智能代理（Agent）系统的典型基础。




四、MCP工作机制的完整数据流图谱

一个涉及大型语言模型（LLM）、工具调用功能（通过MCP框架） 以及外部系统协作来处理用户查询并返回结果的完整过程。以下是详细的解读，按照流程步骤进行：流程步骤详解 (共14步)：



1. 用户 -> Host应用：查询 (Query)：

• 用户向Host应用提出一个需要处理或解答的自然语言查询（例如，“帮我查一下昨天订单的总销售额”）。

• Host应用 -> LLM：查询 + 工具列表 (Query + Tool List)：

• Host应用将用户的原始查询，连同当前可用的工具列表（即可以通过MCP调用的外部系统功能），一起发送给LLM。

• LLM -> Host应用：工具调用请求 (Tool Call Request)：

• LLM分析用户的查询意图。

• LLM识别出需要调用某个（或某些）外部工具才能完成查询。

• LLM生成一个结构化的工具调用请求（指定要调用哪个工具、调用参数是什么）并返回给Host应用。

• （注：此步骤体现了LLM的“规划”和“决策”能力）。

• Host应用 -> 用户：请求审批 (Request Approval)：

• Host应用接收到LLM的工具调用请求后，向用户展示这个调用计划（例如，“需要调用Sales系统API查询昨天订单数据”），请求用户确认或授权执行。

• （注：此审批步骤通常用于涉及敏感操作、重要数据访问或可能需要计费的操作，以增加安全性和用户控制）。

• 用户 -> Host应用：批准/拒绝 (Approve/Reject)：

• 用户根据展示的信息，决定批准或拒绝这个工具调用。

• Host应用 -> MCP Client：工具调用命令 (Tool Call Command)：

• 如果用户批准了调用：

• Host应用将LLM生成的结构化工具调用请求，以命令的形式发送给MCP Client。

• （如果用户拒绝，流程可能在此终止或向用户返回提示）。

• MCP Client -> MCP Server：执行请求 (Execution Request)：

• MCP Client接收到调用命令后，将其转发给对应的MCP Server。

• MCP Server -> 外部系统：API调用 (API Call)：

• MCP Server 实际执行API调用操作。它根据请求中的参数，去调用目标外部系统的API接口。

• 外部系统 -> MCP Server：返回数据 (Return Data)：

• 外部系统执行完API调用后，将原始结果数据（可能是结构化的JSON、XML或文本等）返回给MCP Server。

• MCP Server -> MCP Client：返回结果 (Return Result)：

• MCP Server将外部系统返回的原始数据封装后，发送回MCP Client。

• MCP Client -> Host应用：传递结果 (Pass Result)：

• MCP Client将工具执行的结果传递回Host应用。

• Host应用 -> LLM：工具结果 (Tool Result)：

• Host应用将工具执行完成并返回的结果发送给LLM。

• LLM -> Host应用：最终响应 (Final Response)：

• LLM接收到工具执行结果。

• LLM 理解工具返回的数据。

• LLM将工具结果与原始用户查询进行整合、分析和总结。

• LLM生成一个面向用户的、可读的自然语言最终响应（例如，“昨天订单的总销售额是$15,000”），并发送给Host应用。

• （注：此步骤体现了LLM的“结果整合”和“自然语言生成”能力）。

• Host应用 -> 用户：展示结果 (Display Result)：

• Host应用将LLM生成的最终自然语言响应展示给用户，完成整个查询处理流程。

流程核心总结：

1. 用户意图接收与工具规划 (1-3): 用户输入 -> Host应用传递 -> LLM分析并规划工具调用。

2. 用户授权 (4-5): Host应用展示调用计划 -> 用户批准/拒绝。

3. 工具执行 (6-11)： （批准后）Host应用发送命令 -> MCP Client转发 -> MCP Server执行API调用 -> 获取外部数据 -> 结果逐级返回至Host应用。

4. 结果整合与响应生成 (12-14): 工具结果 -> LLM理解与整合 -> 生成自然语言响应 -> Host应用展示给用户。

关键协作点：

• LLM 与 工具调用 (MCP)： LLM负责理解意图、规划调用、整合结果；MCP（Client+Server）负责实际、安全地执行外部调用。

• 用户授权 (步骤4-5): 强调了安全性和用户对关键操作的控制。

• Host应用 作为中枢： 协调用户交互、与LLM通信、与MCP Client通信，是流程的控制中心。

五、总结

MCP不是可选项，而是AI Agent进化的必然路径，在AI应用飞速演进的今天，MCP 带来的不仅是技术接口的统一，更是 大模型从只能说”到“能说会做”质变的关键一步。

未来，大模型 + MCP + Agent 的组合，将成为每一个企业、开发者、甚至普通用户通往智能世界的基础设施。我们或许正站在一个全新时代的门槛上，MCP 就是那个钥匙。

如果你对MCP感兴趣，我建议可以从以下几个方面开始：

1. 如果你是程序员，可以试试在Cursor等IDE中配置MCP服务器，体验一下用自然语言操作各种开发工具的感觉。

2. 如果你是普通用户，可以关注Cherry Studio等支持MCP的聊天应用，看看能否解决你的一些日常需求。

3. 如果你想深入了解，可以去GitHub上的MCP相关仓库看看，了解目前有哪些可用的服务器。