Se7en的架构笔记

中文

English

中文

English

切换日光/暗黑模式

Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议） ​

什么是 MCP？ ​

模型上下文协议（MCP）是 Anthropic 推出的开放标准，旨在通过统一的客户端-服务器架构解决 LLM 应用与数据源连接的难题。它支持通过同一协议访问本地资源（如数据库、文件）和远程资源（如 Slack、GitHub API）。

MCP 架构 ​

MCP 遵循客户端-服务器架构（client-server），其中：

  • MCP 主机（MCP Hosts）：希望通过 MCP 访问资源的程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具），用于发起连接。
  • MCP 客户端（MCP Clients）：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
  • MCP 服务器（MCP Servers）：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能。为客户端提供上下文、工具和 prompt 信息。
  • 本地资源（Local Resources）：你的计算机资源中可供 MCP 服务器安全访问的资源（数据库、文件、服务）。
  • 远程资源（Remote Resources）：MCP 服务器可以连接到的互联网资源（例如通过 API）。

MCP Client ​

MCP client 的工作流程如下：

  • MCP client 首先从 MCP server 获取可用的工具列表。
  • 将用户的查询连同工具描述通过 function calling 一起发送给 LLM。
  • LLM 决定是否需要使用工具以及使用哪些工具。
  • 如果需要使用工具，MCP client 会通过 MCP server 执行相应的工具调用。
  • 工具调用的结果会被发送回 LLM。
  • LLM 基于所有信息生成自然语言响应。
  • 最后将响应展示给用户。

以下代码使用的是 OpenAI 作为 LLM。官方示例使用的是 Claude。

bash
export OPENAI_API_KEY=sk-xxx
uv run client-openai.py ../../server/weather/src/weather/server.py

MCP 项目 ​

项目描述
awesome-mcp-servers
Model Context Protocol Servers		MCP Server 汇总
awesome-mcp-clientsMCP Client 汇总
mcp-agentmcp-agent 是一个简单且可组合的框架，旨在使用 MCP 构建高效的智能体。它实现了多种工作流模式，允许开发者通过组合不同的模式，轻松创建复杂的 AI 应用程序。

参考资料 ​