mcp 简单理解

• MCP（Model Context Protocol）是一种允许AI模型与外部工具和服务交互的开放标准协议。

• MCP使AI能够访问外部资源、执行特定操作，从而增强AI的能力范围

• MCP 主机：这是集成了 MCP 功能的 AI 驱动应用程序。实际示例包括 Claude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code、DeepChat 等。这些应用程序通过实现 MCP 客户端来集成 MCP。

• MCP 客户端：MCP 客户端是基础实现层，通常托管在功能丰富的 AI 应用程序、代理框架及其他类似应用中。它是与 MCP 服务器通信的接口。

• MCP 服务器：MCP 服务器是提供“世界”功能的部分。例如，LLM 无法直接访问您的本地文件，对吧？但如果 MCP 服务器提供了文件访问工具，LLM 就可以列出、读取和操作这些文件。MCP 服务器实现了 LLM 现在可以访问的这些扩展功能、知识和操作。
  

直观理解： https://mp.weixin.qq.com/s/PLGOGR1K2krUIym_xoaaqQ

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• ​​Tools（工具）​​：允许LLMs通过服务器执行操作，能够调用外部服务和API代表AI模型执行操作。当Client请求操作时，MCP Server会识别合适的工具、与服务交互并返回结果。与传统函数调用不同，MCP的Tools通过标准化接口使模型能基于上下文自主选择并调用工具，这些工具遵循标准化的供给 - 消费模式，实现模块化、可复用性，并能被其他应用轻松接入，从而提升系统效率和灵活性。例如，通过Shodan MCP Server可执行网络威胁扫描，通过Playwright MCP Server能控制浏览器自动化。

• ​​Resources（资源）​​：向LLMs暴露服务器中的数据和内容，提供对结构化和非结构化数据集的访问，这些数据可来自本地存储、数据库或云平台。当AI模型请求特定数据时，MCP Server会检索并处理相关信息，支持模型进行数据驱动的决策。比如，可配置MCP Server访问本地文件系统中的文件、数据库中的表等。

• MCP Client则在其中起到连接和交互的关键作用，负责与MCP Server沟通，处理两端的消息传递与转换

​​协议转换​​：将LLM生成的指令（如“查询深圳天气”）转换为JSON - RPC 2.0格式的请求，以便与MCP Server进行通信。同时，将MCP Server返回的响应信息转换为LLM能够理解的格式。
​​通信枢纽​​：管理Host与Server之间的持久化连接，支持本地进程间通信（通过STDIO）与远程HTTP/2传输（通过SSE事件流）两种模式。例如，Cursor IDE中的Client在代码补全时，会同时连接本地的Git服务器和云端的文档检索服务。
​​安全代理​​：实现动态权限审批机制，当首次调用敏感操作（如文件读写）时触发用户确认弹窗。采用TLS加密保障数据传输安全，并通过沙箱技术隔离高风险操作，确保通信的安全性。
​​性能优化器​​：内置流量控制算法，根据服务器响应速度动态调整请求频率。实测在连接高负载服务器时，Client可将延迟降低约35%（Anthropic基准测试数据）。