从零开始学MCP（1）| MCP 协议核心原理解析
统一 AI 工具调用的“通信语言” 关键词：工具调用标准化、Client/Server 架构、上下文传递、SSE 流式响应
一、MCP 解决了什么痛点？
在 MCP 出现之前，AI 应用调用外部工具（如数据库、API）存在三大问题：
- 碎片化：每个模型需单独适配工具（如 OpenAI Function Calling vs Claude Tool Use）
- 高耦合：工具逻辑与模型代码深度绑定，难以复用
- 上下文丢失：多轮调用时状态管理复杂
MCP 的核心目标：
定义一套与模型无关的标准化协议，让任意 AI 模型通过统一接口调用任意工具。
二、协议架构：Client/Server 解耦设计
核心角色定义
| 组件 | 职责 | 示例实体 |
|---|---|---|
| Client | 发起工具调用请求 | Claude/ChatGPT/Cursor |
| Server | 路由请求到工具并返回结果 | 本地 FastMCP 服务 |
| Tool | 执行具体操作 | 天气查询/数据库连接器 |
三、协议通信流程拆解
步骤 1：Client 发起请求（Request）
Client 发送 结构化 JSON 到 MCP Server，包含：
-
context：历史对话/当前状态（协议核心！） -
tool_name：目标工具标识符 -
parameters：工具调用参数
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">{ "context": { "user_id": "u123", "session_id": "s456", "history": [{"role": "user", "content": "查询北京天气"}] }, "tool_name": "get_weather", "parameters": {"city": "北京", "unit": "celsius"} } </pre>
步骤 2：Server 调用工具（Execution）
Server 根据 tool_name 路由到注册的工具函数，注入上下文并执行：
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;"># MCP 工具注册示例（Python） @mcp_tool(name="get_weather") defweather_api(city: str, unit: str, context: dict) -> dict: # 可访问 context["user_id"] 做权限校验 return fetch_weather(city, unit) # 调用真实 API </pre>
步骤 3：流式返回结果（Response）
通过 Server-Sent Events（SSE） 流式返回，支持大结果分块传输：
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">HTTP/1.1 200 OK Content-Type: text/event-stream event: result_chunk data: {"progress": 30, "text": "正在获取数据..."} event: final_result data: {"temp": 25, "humidity": 60} </pre>
四、关键技术特性解析
1. 上下文传递（Context Propagation）
核心价值：在多轮交互中保持状态连续性
- 客户端在每次请求中携带完整上下文（如用户 ID、对话历史）
- 服务端可在响应中修改上下文（实现状态机）
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">// Server 可返回新上下文 {"result": "...", "updated_context": {"selected_city": "北京"}} </pre>
2. 工具动态发现（Tool Discovery）
Client 启动时通过 /registry 接口拉取 Server 的工具清单：
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">// GET http://mcp-server/registry { "tools": [ { "name": "get_weather", "description": "查询城市天气", "parameters": { "city": {"type": "string", "required": true}, "unit": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"]} } } ] } </pre>
3. 安全控制（OAuth2 集成）
在工具执行前进行权限校验：
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">defweather_api(city: str, context: dict): user_token = context.get("user_token") ifnot validate_token(user_token, scope="weather:read"): raise MCPError(code=403, message="无权访问天气服务") </pre>
五、对比传统方案：为什么选择 MCP？
| 能力 | MCP 方案 | 传统 Function Calling |
|---|---|---|
| 跨模型兼容 | ✅ 统一接口 | ❌ 每个模型需独立适配 |
| 工具热插拔 | ✅ 服务端动态注册 | ❌ 需重新部署模型 |
| 上下文管理 | ✅ 显式状态传递 | ❌ 依赖模型记忆，不可靠 |
| 调试支持 | ✅ 内置 Trace Viewer | ❌ 自行搭建日志系统 |
六、实战：快速验证 MCP 流程
1. 启动 Mock 服务
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">pip install fast-mcp fast-mcp --tools demo_tools.py </pre>
2. 发起请求（cURL 示例）
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">curl -X POST http://localhost:8000/execute \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "tool_name": "get_weather", "parameters": {"city": "上海"}, "context": {"user_id": "test"} }' </pre>
3. 观察响应
<pre data-tool="mdnice编辑器" style="-webkit-tap-highlight-color: transparent; margin: 10px 0px; padding: 0px; outline: 0px; max-width: 100%; box-sizing: border-box !important; overflow-wrap: break-word !important; border-radius: 5px; box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.55) 0px 2px 10px; text-align: left;">{ "result": {"temp": 28, "condition": "sunny"}, "updated_context": {"last_city": "上海"} } </pre>
七、协议演进方向（2025+）
- 多模态扩展：支持图像/音频作为工具输入输出
- 智能体协作：MCP Server 可嵌套调用其他 MCP Server
- 边缘计算：轻量化客户端运行在 IoT 设备
结语：MCP 不是简单的 RPC 协议，而是为 AI Agent 设计的 “工具协作语言”。其通过上下文传递、流式响应、动态注册等机制，为构建复杂智能应用提供了基础设施。
下一篇预告：《零基础 MCP 开发环境配置》
将手把手配置 Python/Node.js 双环境，集成 Claude 与 Cursor 实战演示！
