MCP工程

往期专题

一共11篇文章

专题：第期

技术落地

MCP 案例研究

MCP（Model Context Protocol）正在重塑智能体的能力边界，使模型具备直接操作外部系统的“动手能力”。本章节收录多个典型实践案例，展示 MCP 在不同垂直领域中的落地方式、架构模式与复用潜力。市场营销与内容自动化在市场营销场景下，MCP 能力组合实现了端到端的内容自动化。下方流程图展示了个性化邮件生成的典型架构：【iframe defaul_iframe_type】https:…...
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技术落地

JSON-RPC

在 AI 协议体系中，消息格式既是通信的桥梁，也是生态兼容的关键。深入掌握模型上下文协议（MCP）的 JSON-RPC 消息结构，是构建稳健智能系统的第一步。消息模型概览MCP 采用 JSON-RPC 2.0（Remote Procedure Call, 远程过程调用）作为基础通信协议，定义三种核心消息类型。下表总结了各类型的用途与响应要求：消息类型是否需要响应用途 Request是发起调用，期…...
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技术落地

MCP 代码执行模式

智能体的工程化进化，离不开代码执行模式的突破——让 AI 真正具备开发者级别的自治与扩展性。模型上下文协议（MCP, Model Context Protocol）代码执行模式正在重塑智能体架构，从“模型驱动”走向“代码驱动”。最初 MCP 主要用于标准化模型与外部工具的通信，但随着工具数量与复杂度提升，传统的直接调用工具（Direct Tool Call）模式逐渐暴露出效率与扩展性的极限。“代码…...
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技术落地

MCP 协议架构

MCP 的架构让模型与工具像操作系统调用一样安全、可组合、可观测，是智能体生态的底层基石。模型上下文协议（MCP, Model Context Protocol）定义了一个通用的通信标准，用于连接大语言模型（LLM, Large Language Model）与外部系统能力（工具 / 资源 / 上下文）。它通过统一的协议结构与传输语义，让智能体具备安全、可组合、可观察的执行环境。本章将从架构…...
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技术落地

MCP 集成

MCP 的引入，让提示词工程从“经验配置”跃升为可审计、可治理的协议化系统，推动 AI 生态标准化。在 AI 系统中，提示词工程（Prompt Engineering）往往是上下文管理与外部工具调用的核心枢纽。Model Context Protocol（MCP, Model Context Protocol）通过标准化上下文描述与工具接口，使提示词工程从“经验式配置”转向“协议化协作”。本章节将…...
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技术落地

背景

AI 生态正处于“工具孤岛”与“接口碎片化”的十字路口，MCP 协议的诞生为模型与外部世界建立了统一、可扩展的连接标准。N×M 问题：模型与工具的碎片化集成在早期的 AI 系统中，每个模型与外部系统都需要编写独立的适配层，形成所谓的 N×M 问题。当模型数量（N）和工具数量（M）增加时，开发复杂度呈指数级上升。下表总结了碎片化集成带来的典型症状：症状描述重复开发每新增一个工具或模型都需重新集成…...
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概述

模型上下文协议（MCP, Model Context Protocol）是一种为 AI 模型设计的通用上下文通信协议。它让模型与外部工具、数据资源和运行环境之间建立一个统一、安全、可扩展的接口。你可以把 MCP 理解为“AI 世界的 USB-C” —— 用一条标准化通道，让模型与一切外部系统互联。MCP 概述MCP 是由 Anthropic 提出的开放标准，用于规范 AI 模型与外部系统（如工具…...
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生态系统

MCP（Model Context Protocol）生态的快速发展，标志着 AI 应用层的标准化阶段已经到来。该协议不仅是一种通信机制，更是一个能力市场（Capability Marketplace）：任何工具、资源或提示模板，都可以在统一协议下被发现、调用与组合。核心原语与能力市场MCP 的生态基础由三类原语构成，分别对应不同的能力扩展方式。下表总结了三类原语的定义与典型用途：原语类型说明典…...
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技术落地

示例代码

MCP 让 AI 从“对话”进化为“行动”，开发者只需少量代码即可让模型具备真实世界操作能力。模型上下文协议（MCP）让大语言模型（LLM, Large Language Model）具备直接操作外部系统的能力，使智能体从对话系统进化为行动系统。本章通过示例展示如何从零构建、连接与部署 MCP 服务器和客户端，涵盖从工具开发、远程调用、IDE 集成到安全规范的完整流程。构建你的第一个 MCP 服务…...
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技术落地

未来趋势

Model Context Protocol（MCP, Model Context Protocol）不仅是一项协议，更是一种生态层标准。它将模型与外部工具的交互抽象为统一的上下文协议，使 AI 系统在执行任务时具备“调用、协作与自适应”的能力。这一机制的长期价值在于：让智能体具备可组合的世界交互接口。演化方向MCP 的未来演进将围绕标准化、协作化、多模态化和行业化四大关键词展开。下表总结了各维度…...
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最佳实践

高质量提示词是 AI 应用工程的“隐形代码层”，结构化与工程化管理是持续优化的关键。在 AI 应用开发过程中，提示词设计已成为决定模型输出质量与开发效率的核心环节。通过系统化原则、结构化方法和工程化流程，开发者能够显著提升提示词的专业性和可维护性。提示词设计核心原则下表总结了提示词设计的三大核心原则，并通过示例加以说明，帮助开发者快速理解并应用于实际项目。原则说明示例清晰明确任务描述要具体、可…...
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