Model Context Protocol (MCP)：开发者实施指南


2025-07-14


Model Context Protocol (MCP) 使 AI 应用能够通过标准化接口安全地连接外部数据源、工具和服务。对于构建 AI 驱动应用的开发者来说，MCP 通过在大型语言模型和它们执行复杂任务所需的上下文之间提供一个通用的通信层，从而消除了对自定义集成的需求。

核心能力：

  • ✅ 跨 AI 应用的标准化工具集成
  • ✅ 基于同意的安全访问外部系统
  • ✅ 可重用的服务器架构（一次构建，随处部署）
  • ✅ 支持资源、工具、提示和高级采样

本指南深入技术层面，探讨 MCP 的架构、实施模式、安全考量以及生产部署的性能优化策略。

一张展示 Model Context Protocol 架构的图表，其中主机、客户端和服务器正在通信。

快速解答：什么是 Model Context Protocol (MCP)？

Model Context Protocol (MCP) 是一个开源标准，它定义了 AI 应用如何与外部系统、工具和数据源进行通信。 由 Anthropic 推出，MCP 创建了一个统一的接口，类似于 USB-C 标准化设备连接的方式——使开发者能够一次性构建集成，并在任何兼容 MCP 的 AI 应用中使用它们。

核心能力：

  • 基于 JSON-RPC 2.0 的标准化通信层
  • 支持工具（可执行函数）、资源（数据访问）和提示（模板）
  • 安全优先的架构，要求用户同意
  • 语言无关的 SDK（TypeScript、Python、C#）

问题所在：碎片化的 AI 集成格局

在 MCP 出现之前，将 AI 模型连接到外部系统需要为每个特定应用构建自定义集成。这种方法带来了几个关键挑战：

集成瓶颈：

  • 每个连接都需要自定义代码 – 每个新数据源都需要定制的连接器逻辑
  • 没有标准化 – 不同的 AI 应用使用不兼容的集成方法
  • 安全不一致 – 每个集成实现自己的安全模型
  • 维护开销 – 一个集成的更新无法惠及其他集成
  • 可扩展性有限 – 添加新工具意味着指数级的集成工作

自定义集成的成本

构建 AI 应用的开发者面临一个根本性的权衡：要么投入大量工程资源来构建和维护集成，要么限制其应用的功能。

70% 的 AI 项目时间 花在了数据准备和集成上，而不是模型开发。 来源：Gartner

这种碎片化造成了几个下游问题：

安全漏洞： 每个自定义集成都实现了自己的身份验证、授权和数据处理逻辑。没有标准化，安全最佳实践差异很大，从而产生了潜在的攻击向量。

供应商锁定： 使用专有集成方法构建的应用无法在不进行重大重构的情况下轻松切换 AI 提供商或采用新模型。

生态系统增长受限： 构建集成的高昂成本阻碍了开发者创建专门的工具，限制了整个 AI 生态系统的扩张。

标准化的必要性

开发者社区从 IDE 生态系统中认识到了这个问题。在 Language Server Protocol (LSP) 出现之前，每个代码编辑器都需要为每种编程语言的自动完成和语法高亮等功能进行自定义实现。

LSP 通过创建一个标准协议解决了这个问题——使一个语言服务器能够与任何兼容 LSP 的编辑器协同工作。MCP 将同样的原则应用于 AI 集成，为连接 AI 应用与外部系统创建了一个“一次构建，随处使用”的模型。

MCP 解决方案：标准化的 AI 集成架构

Model Context Protocol 通过一个基于 JSON-RPC 2.0 的三组件架构来解决碎片化问题，确保了结构化和明确的通信。

传统方法Model Context Protocol
每个应用自定义集成单一服务器，多个客户端
不一致的安全模型标准化的同意框架
专有通信开放的 JSON-RPC 2.0 标准
工具可重用性有限通用工具兼容性
维护开销高集中式服务器更新

核心架构组件

MCP 定义了三个主要组件，它们协同工作以实现安全、可扩展的 AI 集成：

MCP 主机 (Host)： 用户与之交互的主要 AI 应用（例如，VS Code、Claude Desktop、自定义 AI 智能体）。主机管理用户界面，运行 LLM，并为 MCP 客户端提供沙盒环境。

MCP 客户端 (Client)： 主机内的连接器层，用于发现、连接并与 MCP 服务器通信。客户端处理能力协商，并在主机和服务器之间路由请求，充当安全守门员。

MCP 服务器 (Server)： 一个独立的进程，向 MCP 主机公开外部数据和功能。服务器可以通过标准化接口提供对 API、数据库、文件系统或任何外部服务的访问。

这种架构创建了清晰的系统边界。主机从不直接与服务器通信——所有交互都通过客户端进行，客户端可以在执行敏感操作前强制执行安全策略并获得用户同意。

MCP 服务器能力

MCP 规范 定义了服务器可以公开的四种主要能力类型：

1. 工具：可执行函数

工具是 AI 模型可以调用以执行操作的函数。每个工具都包含名称、描述和定义输入参数的 JSON 模式。

工作原理： 主机的 LLM 分析工具描述以确定要调用哪个函数。例如，当用户请求“为登录失败创建一个错误报告”时，LLM 会从 Jira MCP 服务器识别出一个 create_issue 工具，提取参数（title、description），并请求执行。

安全要求： 主机在执行工具前必须获得用户的明确批准，特别是对于写操作或敏感数据访问。

2. 资源：上下文数据访问

资源代表提供给 LLM 的类文件数据或上下文——包括文件内容、文档、数据库模式或 API 响应。

工作原理： 资源允许 LLM 访问其训练数据截止日期之后的数据。一个 file_system MCP 服务器可以提供源代码内容，使模型能够在无需手动复制粘贴的情况下分析和重构代码。

3. 提示：可重用模板

提示是通过斜杠命令（例如 /generateApiRoute）调用的预定义模板，通过结构化的起点简化常见任务。

工作原理： 服务器注册像 performSecurityReview 这样的提示，并带有参数（例如 filePath）。调用时，主机会结合用户输入和预定义指令构建一个详细的 LLM 请求。

4. 采样：高级多智能体工作流

采样使 MCP 服务器能够向客户端请求模型补全，为协作式多智能体工作流颠倒了典型的流程。

工作原理： 服务器可以获取一个大文档，使用采样请求 LLM 摘要，并返回简洁的结果——使服务器能够利用主机的 LLM 进行内部逻辑处理。

工作原理：构建你的第一个 MCP 服务器

官方 MCP 快速入门指南 提供了 TypeScript、Python 和 C# 的 SDK。本示例演示了如何使用 Python 构建一个 GitHub 问题检索服务器。

步骤 1：环境设置

使用你偏好的包管理器安装 MCP Python SDK：

bash
# 使用 uv（官方文档推荐）
uv pip install "mcp[cli]"

步骤 2：初始化服务器

实例化服务器类。FastMCP 类使用类型提示和文档字符串自动生成工具定义：

python
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# 初始化 FastMCP 服务器
mcp = FastMCP("github_issue_server")

步骤 3：定义一个工具

创建一个用 @mcp.tool() 装饰的函数。文档字符串成为面向 LLM 的描述，而类型提示定义了参数：

python
@mcp.tool()
async def get_github_issue(repo: str, issue_number: int) -> str:
    """
    从 GitHub 仓库获取特定问题的详细信息。

    Args:
        repo: 仓库名称，格式为 'owner/repo'。
        issue_number: 要获取的问题编号。
    """
    # 此处是 GitHub API 调用逻辑
    # 用于演示的模拟响应
    if repo == "owner/repo" and issue_number == 123:
        return "问题 123：登录按钮不工作。状态：开启。"
    return f"在 {repo} 中未找到问题 {issue_number}。"

步骤 4：运行服务器

添加入口点以启动服务器进程。MCP 服务器通过标准 I/O (stdio) 进行本地执行通信，或通过 HTTP 进行远程访问：

python
if __name__ == "__main__":
    # 通过标准输入/输出运行服务器
    mcp.run(transport='stdio')

步骤 5：配置主机

将像 VS Code 或 Claude Desktop 这样的 MCP 主机连接到你的服务器。当你询问“owner/repo 中问题 123 的状态是什么？”时，AI 会智能地调用你的 get_github_issue 工具。

结果：生产部署模式

MCP 为生产 AI 应用提供了几种强大的集成模式：

📊 企业数据访问

场景： 销售团队需要从内部 CRM 数据中获得 AI 驱动的洞察。

传统方法： 需要 2-3 周时间构建自定义集成，包括安全审查、测试和部署。

Model Context Protocol: 部署一个公开只读 CRM 工具的单一 MCP 服务器。任何兼容 MCP 的 AI 应用（Claude Desktop、VS Code、Jenova）都可以立即访问数据。

主要优势：

  • 集中式安全和访问控制
  • 跨所有 AI 应用的一致审计日志
  • CRM 集成的单点维护
  • 可在多个 AI 用例中重用

💼 开发者工作流自动化

场景： 工程团队希望 AI 协助进行代码审查、问题跟踪和文档编写。

传统方法： 在每个 AI 工具中为 GitHub、Jira 和 Confluence 构建单独的集成。

MCP 实现: 部署三个 MCP 服务器（GitHub、Jira、Confluence）。开发者使用任何兼容 MCP 的 IDE 或 AI 助手同时访问所有工具。

主要优势：

  • 多工具工作流（例如，“审查 PR #42，为问题创建 Jira 工单，更新 Confluence 文档”）
  • 跨不同 AI 应用的一致工具行为
  • 无需修改现有集成即可轻松添加新工具

📱 移动 AI 应用

场景： 现场服务技术人员需要在移动设备上通过 AI 访问设备手册、库存系统和票务工具。

传统方法： 为每个后端系统构建原生移动集成，为 iOS 和 Android 维护独立的 codebase。

MCP 解决方案: 为每个后端系统部署 MCP 服务器。像 Jenova 这样的移动 AI 应用通过 HTTP 连接到远程 MCP 服务器，无需特定平台的集成代码即可提供全部功能。

主要优势：

  • 平台无关的集成（iOS、Android、Web 使用相同的服务器）
  • 减小移动应用体积（集成逻辑位于服务器上）
  • 更快的功能部署（更新服务器无需发布应用）

一张代码编辑器的图片，显示了可用的 MCP 工具列表，说明了它们如何集成到开发者的工作流程中。

生产部署的关键安全考量

虽然 MCP 提供了一个安全框架，但实施责任在于开发者。MCP 安全最佳实践 文档概述了关键风险：

最小权限原则

风险： 授予 MCP 服务器过于宽泛的后端访问权限。

缓解措施： 将服务器权限范围限定在所需的最小功能。销售数据服务器应只对特定数据库表具有只读访问权限，而不是对整个数据存储具有写权限。

实施：

  • 使用权限受限的服务帐户
  • 在服务器级别实施基于角色的访问控制 (RBAC)
  • 定期审计服务器权限

间接提示注入

风险： 攻击者在数据源（文档、数据库条目）中植入恶意指令，MCP 服务器检索并传递给 LLM。

缓解措施： 实施输入清理和输出编码。将所有外部数据视为不可信，即使来自内部系统。

实施：

  • 在返回给客户端之前验证和清理所有数据
  • 使用内容安全策略限制可执行内容
  • 实施异常检测以发现不寻常的数据模式
  • 记录所有数据访问以供审计

根据 Protect AI 的 MCP 安全 101，间接提示注入是 AI 安全领域最重要的新兴威胁之一。

会话安全

风险： 在有状态的 HTTP 实现中发生会话劫持，攻击者获取会话 ID 以冒充合法用户。

缓解措施： MCP 规范强制要求服务器不得使用会话进行身份验证。将会话 ID 绑定到从安全令牌派生的用户特定信息。

实施：

  • 使用短生命周期的会话令牌（15-30 分钟）
  • 在每个请求上实施令牌轮换
  • 将会话绑定到客户端 IP 地址或设备指纹
  • 对敏感操作要求重新认证

混淆代理问题 (Confused Deputy Problem)

风险： 充当其他服务代理的 MCP 服务器可能被诱骗使用提升的权限执行未经授权的操作。

缓解措施： 实施适当的验证和用户同意流程。绝不能仅根据来源就假定请求是合法的。

实施：

  • 根据预期模式验证所有参数
  • 实施请求签名以验证真实性
  • 对特权操作要求明确的用户同意
  • 记录所有代理请求及其完整上下文

生产 MCP 服务器的性能优化

与传统 API 相比，MCP 服务器面临独特的性能限制。它们为生成大量并行请求的 AI 模型提供服务，需要特定的优化策略。

Token 效率：主要限制

挑战： 服务器返回的每个字符都会消耗 LLM 的上下文窗口。带有不必要字段的冗长 JSON 响应会迅速耗尽可用上下文，降低推理能力。

优化策略：

  • 将 JSON 负载精简至仅包含基本元素
  • 对于大型数据集，返回结构化纯文本而非 JSON
  • 在不影响清晰度的情况下使用缩写和紧凑格式
  • 对大型结果集实施响应分页

示例： 不要返回包含 20 多个字段的完整用户对象，而是只返回 AI 当前任务所需的 3-4 个字段。

工具定义开销

挑战： 所有工具定义在会话开始时加载到模型的上下文中。带有冗长描述的复杂模式在用户交互开始前就可能消耗数千个 token。

优化策略：

  • 编写简洁但清晰的工具描述（目标是 1-2 句话）
  • 使用外部文档链接，而不是嵌入冗长的解释
  • 将相关工具分组以减少总定义数量
  • 对不常用的工具实施延迟加载

衡量： 监控工具定义中的 token 使用情况。如果定义超过总上下文窗口的 10%，则进行重构以求简洁。

地理邻近性和延迟

挑战： 网络延迟在 MCP 典型的对话式、多轮交互中被放大。服务器与 AI 基础设施之间的地理距离会引入显著延迟。

优化策略：

  • 将 MCP 服务器托管在地理上靠近 AI 提供商基础设施的数据中心
  • 对于 Anthropic 的 Claude：优先选择美国数据中心
  • 对于 OpenAI 的 GPT 模型：优先选择美国数据中心
  • 为全球部署实施 CDN 式分发
  • 对 HTTP 传输使用连接池和 keep-alive

衡量： 目标服务器响应时间在 95% 的请求下低于 200 毫秒。

缓存和状态管理

挑战： 对相同数据的重复请求会浪费 token 并增加延迟。

优化策略：

  • 对频繁访问的资源实施服务器端缓存
  • 使用 ETags 和条件请求以最小化数据传输
  • 在适当时缓存工具结果（并进行适当的失效处理）
  • 对并行的相同请求实施请求去重

示例： 文件系统服务器可以缓存文件内容并基于 TTL 进行失效，从而减少磁盘 I/O 和响应时间。

与智能体客户端集成：Jenova

虽然构建 MCP 服务器可以实现集成，但开发者和用户需要强大的客户端来有效地使用它们。Jenova 是第一个专为 MCP 生态系统构建的 AI 智能体，它作为一个智能体客户端，可以轻松地大规模连接和利用远程 MCP 服务器。

为什么选择 Jenova 进行 MCP 集成

对于构建 MCP 服务器的开发者来说，Jenova 提供了一个理想的测试和部署目标。对于最终用户，它通过几个关键能力释放了协议的全部潜力：

无缝服务器集成： 将 Jenova 连接到远程 MCP 服务器，它们的工具无需配置开销即可立即用于复杂的工作流。

多步智能体工作流： Jenova 理解高层目标，并通过链接来自不同 MCP 服务器的工具来规划多步任务。示例：使用 GitHub 服务器识别新功能，使用报告服务器生成摘要，并使用 Slack 服务器通知产品团队。

可扩展的工具管理： Jenova 基于多智能体架构构建，支持大量工具而不会降低性能。这比有硬性限制的客户端（例如 Cursor 的 50 个工具上限）具有显著优势，使 Jenova 成为大规模可靠集成工具的最有能力的智能体。

多模型智能： Jenova 与领先的 LLM（GPT-4、Claude 3、Gemini）合作，通过智能模型选择确保不同任务类型的最佳结果。

移动优先设计： Jenova 在 iOS 和 Android 上完全支持 MCP，使非技术用户能够访问 MCP 生态系统，用于日历管理和文档编辑等日常任务。

开发者优势

对于构建 MCP 服务器的开发者，Jenova 提供：

  • 快速测试： 部署服务器并立即在生产级的智能体环境中进行测试
  • 真实世界验证： 查看你的工具在复杂、多步工作流中的表现
  • 用户反馈： 通过 Jenova 的界面了解最终用户如何与你的工具互动
  • 规模测试： 在实际负载条件下验证服务器性能

MCP 在更广泛的 AI 生态系统中的位置

了解 MCP 与其他新兴标准和框架的关系，有助于开发者做出明智的架构决策。

MCP vs. 智能体间协议 (A2A)

这些协议是互补的，而非竞争关系。正如 Logto 关于 A2A 和 MCP 的博客文章 中所解释的：

MCP 处理“垂直”集成： 智能体如何连接到工具和数据源。

A2A 处理“水平”集成： 不同智能体如何相互通信和委派任务。

组合架构： 一个系统可能使用 A2A 让智能体委派任务，而单个智能体则使用 MCP 访问完成任务所需的工具。

示例工作流：

  1. 用户要求智能体 A “分析销售数据并创建演示文稿”
  2. 智能体 A 使用 A2A 将分析任务委派给智能体 B（专门从事数据分析）
  3. 智能体 B 使用 MCP 访问销售数据库和分析工具
  4. 智能体 B 通过 A2A 将结果返回给智能体 A
  5. 智能体 A 使用 MCP 访问演示文稿创建工具
  6. 智能体 A 将最终演示文稿交付给用户

MCP vs. AI 框架 (LangChain, Semantic Kernel)

像 LangChain 和微软的 Semantic Kernel 这样的框架用于构建智能体逻辑和编排。它们可以用来创建 MCP 主机或客户端。

关系： 这些框架可以在其生态系统内将 MCP 服务器作为工具来使用，将框架的编排能力与 MCP 的标准化连接性相结合。

集成示例：

  • LangChain 智能体使用 MCP 客户端发现可用工具
  • 智能体将 MCP 工具纳入其决策过程
  • LangChain 的编排层管理多步工作流
  • MCP 处理工具调用的实际执行

优势：

  • 利用框架的智能体逻辑和内存管理
  • 访问标准化的 MCP 工具生态系统
  • 通过开放标准避免供应商锁定
  • 将自定义框架工具与 MCP 工具相结合

常见问题解答

Model Context Protocol 是免费使用的吗？

是的，MCP 是一个开源标准，没有许可费用。开发者可以自由构建 MCP 服务器和客户端。但是，你通过 MCP 连接的 AI 模型和服务可能有自己的定价（例如，OpenAI API 成本，Anthropic Claude 定价）。

MCP 与 REST API 相比如何？

MCP 构建在 JSON-RPC 2.0 之上，而不是 REST。主要区别：

  • MCP： 专为 AI 与工具通信设计，具有内置的同意机制、工具发现和上下文管理
  • REST： 通用 API 架构，没有 AI 特定功能

MCP 服务器可以包装 REST API，为 AI 应用提供一个标准化的接口来使用它们。

MCP 服务器可以与任何 AI 模型一起工作吗？

MCP 是模型无关的。任何实现 MCP 客户端规范的 AI 应用（主机）都可以使用 MCP 服务器。这包括使用 GPT-4、Claude、Gemini 或像 Llama 这样的开源模型的应用。

我需要帐户才能使用 MCP 吗？

MCP 本身不需要帐户。但是：

  • 构建 MCP 服务器：不需要帐户
  • 使用兼容 MCP 的 AI 应用：取决于具体的应用（例如，Jenova 需要注册帐户）
  • 通过 MCP 访问后端服务：需要对这些服务进行适当的身份验证

MCP 在移动设备上工作吗？

是的，可以从移动设备访问 MCP 服务器。像 Jenova 这样的 AI 应用在 iOS 和 Android 上提供完整的 MCP 支持，通过 HTTP 连接到远程 MCP 服务器。

MCP 对企业使用安全吗？

MCP 提供了一个安全框架，但实施质量决定了实际的安全性。对于企业部署，请遵循 MCP 安全最佳实践：

  • 实施最小权限访问
  • 对敏感操作要求用户同意
  • 使用安全的身份验证和会话管理
  • 验证所有输入并清理输出
  • 定期进行安全审计

结论：构建可组合的 AI 未来

Model Context Protocol 代表了 AI 应用开发的根本性转变。通过标准化 AI 模型连接外部系统的方式，MCP 实现了一个可组合的生态系统，开发者可以一次性构建能力并在任何地方部署它们。

对于开发者，MCP 提供：

  • 减少集成开销： 构建一个服务器而不是多个自定义集成
  • 提高安全性： 利用标准化的安全模式和最佳实践
  • 更广的覆盖范围： 你的工具可以与任何兼容 MCP 的 AI 应用一起工作
  • 面向未来的架构： 开放标准确保长期兼容性

随着越来越多的 AI 应用采用 MCP，以及像 Jenova 这样的平台使协议对日常用户可用，真正可组合、具有上下文感知能力的 AI 的愿景正从概念变为现实。现在就是开始在这个基础上构建的时候。

开始使用 MCP，加入不断壮大的开发者生态系统，共同创造下一代 AI 驱动的工具。

来源

  1. Model Context Protocol 官方网站： https://modelcontextprotocol.io/
  2. MCP 规范 (2025-03-26)： https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26
  3. MCP 安全最佳实践： https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/security_best_practices
  4. MCP 快速入门指南： https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
  5. Protect AI - MCP 安全 101： https://protectai.com/blog/mcp-security-101
  6. Logto 博客 - A2A 和 MCP： https://blog.logto.io/a2a-mcp
  7. Language Server Protocol： https://microsoft.github.io/language-server-protocol/
  8. VS Code MCP 扩展指南： https://code.visualstudio.com/api/extension-guides/ai/mcp
  9. Gartner AI 调查 (2023)： https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-08-22-gartner-survey-reveals-55-percent-of-organizations-are-in-piloting-or-production-mode-with-ai