MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种专为大语言模型与外部数据系统互联设计的开放标准协议，其核心功能是通过标准化接口实现AI应用与多样化数据源的安全双向交互。以下是具体说明和应用案例：
一、MCP的核心架构
-
MCP Host
指运行AI模型的终端应用（如智能客服、代码助手等），负责向MCP Server发起数据请求或操作指令。
-
MCP Server
提供数据或功能服务的后端系统（如数据库、API接口等），通过实现MCP协议响应Host的请求。例如，企业知识库可作为MCP Server为AI客服提供实时数据支持。
二、MCP的典型应用案例：智能电商客服系统
场景描述：
某电商平台需开发智能客服，要求AI能实时查询用户订单、商品库存及促销政策。传统方案需为每个数据源开发独立接口，而通过MCP协议可快速实现统一接入。
实现流程：
-
数据源配置
- 订单数据库作为MCP Server 1
- 库存管理系统作为MCP Server 2
- 营销API作为MCP Server 3
-
交互过程
- 用户提问：“我的订单1234物流状态如何？”
- AI客服（Host）通过MCP协议向订单数据库（Server 1）发送查询请求
- 数据库返回最新物流信息，AI生成自然语言回复
优势对比： | 传统方案 | MCP方案 | |---------|---------| | 需为每个数据源开发定制接口 | 统一协议减少80%集成工作量 | | API密钥暴露风险高 | 权限由Server控制，避免密钥泄露 | | 数据孤岛难以联动 | 支持跨Server联合查询（如“促销商品库存”） |
三、MCP的技术创新点
-
安全双向交互
支持读写双向操作（如AI助手可更新数据库记录），同时通过权限令牌（Token）确保操作合规。 -
跨协议兼容性
可对接SQL数据库、REST API、本地文件系统等多种数据源，例如某研究工具通过MCP同时访问学术数据库和网络爬虫。 -
动态上下文管理
当用户提问“推荐适合我的商品”时，MCP自动关联用户历史浏览、购买记录及实时库存数据，生成个性化推荐。
四、扩展应用场景
- 代码开发：IDE通过MCP连接GitHub API，实时获取代码库更新并生成注释
- 医疗辅助：AI诊断系统通过MCP调取患者电子病历和影像数据库
- 金融服务：理财助手通过MCP整合股票行情、用户资产数据提供投资建议
通过MCP协议，AI系统从“封闭式应答”升级为“动态数据驱动型服务”，标志着大模型应用进入深度集成阶段。