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营销型网站的三元素,最好的网页设计公司,平台商城网站建设,网站信息服务费怎么做凭证MCP是AI领域的新开放标准#xff0c;通过Host-Client-Server架构和三大原语(Resources、Tools、Prompts)#xff0c;解决了Function Calling的连接难题和上下文管理困境。它将感知与行动分离#xff0c;实现AI与外部世界的标准化连接#xff0c;使…MCP是AI领域的新开放标准通过Host-Client-Server架构和三大原语(Resources、Tools、Prompts)解决了Function Calling的连接难题和上下文管理困境。它将感知与行动分离实现AI与外部世界的标准化连接使AI从工具使用者进化为生态主宰者大幅降低开发复杂度预示AI生态的重大变革。引言如果说Function Calling是让 LLM 长出了“双手”那么MCP (Model Context Protocol)就是赋予了它一套通用的“神经系统”。在过去我们通过 Function Calling 教会了 LLM 如何去按计算器、查天气、读数据库。但很快我们发现这双“手”极其笨拙每拿起一件新工具接入一个新的 API我们都要像做外科手术一样修改核心代码来适配。此时的模型依然是一个被孤立在数据孤岛中的“缸中之脑”它虽然聪明却与现实世界隔着厚厚的玻璃墙。随着MCP的发布进化的齿轮再次转动。它不再要求模型去适应千奇百怪的工具而是让全世界的数据和工具学会了“自我介绍”。这一转变标志着 AI 从单打独斗的“工具使用者”正式进化为万物互联的“生态主宰者”。1 Function Calling 的本质与原理在探讨 MCP 之前我们必须先理解最基础的原子能力——Function Calling。我们需要厘清一个核心误区LLM 并不是自己去点击了按钮、调用了API或运行了代码它所做的一切依然是“预测下一个 token ”。1.1 与LLM的“两次握手”Function Calling 的本质是自然语言到结构化指令JSON的翻译器。为了完成一次工具调用系统实际上需要在幕后进行至少两次 LLM 调用和多次上下文拼接第一次调用 (Intent Param Extraction):用户提问“北京天气怎么样”应用程序将这个问题连同可用的工具定义如get_weather(location)一起发给模型。模型决策 模型并没有回答“天气不错”而是生成了一个结构化的 JSON 对象如 {“name”: “get_weather”, “args”: {“location”: “Beijing”}}。同时模型会打上一个“停止生成”的标记告诉应用程序“我话没说完但我需要你帮我跑个腿。”中间层执行 (Execution):JSON 的准确性保障这是一个关键挑战。虽然模型经过后训练能输出 JSON但仍可能出错比如漏了括号。现代框架如 LangChain和模型提供商如 OpenAI 的 Structured Outputs会在这一步利用 JSON Schema 进行校验。如果格式错误应用程序会报错甚至让模型重试如果格式正确应用程序会在本地运行真正的 Python/JS 代码调用天气 API。第二次调用 (Synthesis Response):应用程序拿到 API 返回的结果{temp: 25C, condition:Sunny}。关键动作——上下文组装应用程序将“用户的原始问题” “模型的 JSON 指令” “API 的执行结果”三者拼接在一起作为新的上下文再次发送给模型。模型最终回答这一次模型看到了数据于是它根据上下文生成最终回复“北京今天天气晴朗气温 25 度。”1.2 原理解析这里存在一个常见的认知混淆Function Calling 到底是模型后训练Post-training的能力还是提示词工程Prompt Engineering的结果答案是能力靠训练知识靠提示。LLM 训练后获得的能力SFT 阶段通过监督微调SFT模型学会了两个核心本能意图识别知道何时该停止闲聊转而输出调用指令。这是通过 Toolformer 提出的自我监督学习方法让模型在训练阶段通过“试错”筛选出高质量的工具调用样本进行微调而习得的。格式遵循学会了输出符合严苛语法的 JSON而不是乱写文本。Gorilla 论文通过检索增强训练教会模型理解复杂的 API 文档并通过 AST抽象语法树匹配来评估生成的代码结构是否正确从而大幅减少幻觉。提示词解决的问题Inference 阶段模型虽然懂 JSON 结构但它不知道你今天具体有哪些工具。开发者需要在 System Prompt 中将具体的 API 文档如 get_weather 的参数定义注入进去。应用程序逻辑解决的问题解析 JSON、发起网络请求、处理 API 报错、将结果回填给模型。这些是传统的工程代码逻辑Python/Java/JS与 AI 无关是程序的“躯干”。2 工程困境尽管 Function Calling 赋予了模型行动能力但在实际工程落地中却陷入了泥潭。2.1 “胶水代码”的地狱最大的痛点在于 M x N 连接难题。假设你有 3 个模型GPT-5.1, Gemini 3, Llama需要连接 5 个工具Linear, Slack, GitHub, Postgres, Google Drive。你不仅需要为每个工具编写 API 封装器还要为每个模型调整 Prompt 格式。这意味着你需要维护 3*5 15 套适配代码。每一套代码都在做着无聊且脆弱的格式转换和路由分发工作。2.2 脆弱的生态系统这种紧耦合导致系统极度脆弱。一旦 Slack 更新了 API 的某个字段名或者你决定把文件存储从 Google Drive 迁移到 Dropbox你的整个 Agent 代码就需要重构。2.3 手写 ReAct 循环的“上下文黑洞”除了代码维护的噩梦更深层的问题在于运行逻辑的非标准化。Function Calling 只是提供了一个“单次调用”的能力。但在真实的复杂任务中例如“帮我分析这个代码库并修复 Bug”模型不能只有一次行动它必须经历ReAct (Reason Act)的完整循环Thought思考- Act行动- Obs观察结果- Thought再思考。但在简单的 Function Calling 模式下这个“Obs观察”环节是缺失标准的导致了两个关于“语境Context”的致命问题“感知”与“行动”的混淆问题现状在没有 MCP 时如果模型想“看”一个文件它必须“调用”一个工具比如 read_file()。这对模型来说“看”感知变成了一种“做”行动。后果这导致了上下文的混乱。模型执行了“读文件”操作返回了 5000 行代码。这 5000 行代码被当作“工具执行结果”塞进了对话历史Chat History中。当对话继续历史记录变得极度臃肿模型很难区分哪些是“背景资料”本应一直存在哪些是“操作反馈”临时性的。缺乏统一语境这种混杂使得模型失去了对“当前环境”的清晰认知——它就像一个蒙着眼睛的人只能通过不断伸手调用工具来摸索世界而无法睁开眼睛直接看到世界获取 Context。上下文管理的黑洞开发者被迫在应用程序中编写复杂的逻辑来处理这些“读取工具”的返回值。应该全量保留吗还是截断如果是二进制图片怎么办这种手工作坊式的上下文拼接极其容易导致模型幻觉。3 使用 MCP 重构“神经系统”MCP 能解决上述问题吗答案是肯定的。MCP 的核心思想之一就是将“感知”从“行动”中剥离出来。它引入了 Resources资源原语专门负责“看”构建上下文而让 Tools工具专注于“做”执行操作。这意味着数据不再是工具调用的“副作用”而是模型思考的“前置背景”。3.1 什么是 MCPMCP 是一种开放标准它规定了 AI 如何发现数据、调用工具和读取资源。这就好比 USB 接口。在 USB 之前连接鼠标、键盘需要不同的接口。MCP 就是 AI 界的 USB——它不再关心你是 Postgres 数据库还是 Linear 工单系统只要插上Connect系统就能自动识别设备的能力。3.2 核心架构Host、Client 与 ServerMCP 的架构将系统拆分为三个各司其职的角色。要理解 MCP 的运行机制首先要搞懂这“三驾马车”是如何配合的。1. Host身份它是直接与用户交互的应用程序比如 Claude Desktop、Cursor、VS Code 或者你自己开发的 AI Agent 应用。职责它是系统的“总指挥”。它负责加载 LLM大脑管理用户界面以及决定何时连接哪些外部能力。关键特性Host 是多对一的聚合器。一个 Host 可以同时连接成百上千个不同的 Server将它们的能力汇聚在一起提供给 LLM。2. Client身份它是运行在 Host 内部的一个模块通常是 SDK 的一部分。职责负责“打电话”。Host 不直接跟 Server 说话而是通过 Client 与Server建立连接、发送请求、接收响应。关系1:1 连接。每一个 Client 实例只负责连接一个具体的 Server。如果你在 Host 里连接了 Git 和 Postgres那么 Host 内部其实启动了两个独立的 Client 实例分别去维护这两条线路。3. Server身份它是独立运行的进程由工具提供方编写如 Linear 官方或开源社区。它就像是一个“外设”。职责干脏活累活。它负责去连接底层的 SQL 数据库、调用真实的 GitHub API然后把结果转换成 MCP 标准格式返回给 Client。独立性这是 MCP 最具革命性的设计。Server 是轻量级、沙盒化的。Server A 崩了不影响 Server B更不会导致 Host 崩溃。**它们如何协作**想象一个“智能家居中控系统”Host (中控屏)用户在这里发号施令“打开电影模式”。Server (智能设备)比如“米家台灯”是一个 Server“Bose 音响”是另一个 Server。它们各自独立互不干扰。Client (驱动程序)中控系统内部加载了“台灯驱动”和“音响驱动”。流程用户对 Host 说话 - Host 调度内部的 Client - Client 通过标准协议指令MCP控制外部的 Server。3.3 解构 MCP 的三大“原语” (Primitives)理解了物理架构后我们再来看 Server 到底向 Host 提供了什么。为了讲清楚 MCP 到底能做什么我们以Git MCP Server作为案例。想象一下你有一个 AI 编程助手Host它通过 MCP 连接到一个 Git 代码仓库ServerMCP Server 向 AI 暴露了三种核心原语Resources资源、Tools工具和Prompts提示词。1. Resources定义被动感知 / State它是 Server 端持有的、可被直接读取的数据。它类似于 HTTP 的 GET 请求代表只读的信息。解决了什么痛点旧模式在没有 MCP 时模型要看代码必须调用 read_file() 。这不仅消耗一次对话轮次更糟糕的是返回的 5000 行代码会被作为“工具执行结果”追加到对话历史History末尾。每读一次历史就膨胀一次迅速撑爆上下文窗口。MCP 模式Resource 将数据定义为“状态”而非“事件”。Host 应用如 IDE可以在用户提问之前就直接通过 Resource 协议把这些文件的内容加载并“钉”在 System Prompt 或独立的 Context Window 中。当文件发生变更时Host 会原地更新这部分内容而不是在历史记录里追加新的副本。本质区别它是环境。对模型来说Resources 是它“睁开眼就能看到的东西”是思考的前置语境。例子代码文件内容、数据库 Schema、系统错误日志。2. Tools定义主动行动 / Action这就是标准化后的 Function Calling。它代表可执行、有副作用的操作。关系它是 AI 改变世界的方式。模型在“阅读”了 Resources理解了现状之后使用 Tools 来改变现状。例子git_commit提交代码、create_issue创建问题、run_test运行测试。3. Prompts (提示词模板)定义方法论 / Guidance这是 Server 端提供的最佳实践流程。它是一段预设好的 Prompt 结构。为什么需要它它是连接 Resources 和 Tools 的桥梁。如果说 Resources 是“材料”Tools 是“工具”那么 Prompts 就是“施工指南”。它告诉模型“在处理这类任务时你应该先关注哪些 Resource并以什么样的步骤使用 Tools。”交互与应用场景Git Server 提供了一个名为 generate_pr 的 Prompt。流程当用户选择这个 Prompt 时Server 会告诉 Host“请自动抓取 git diff这个 Resource 的内容放入上下文并使用‘请生成符合 Conventional Commits 规范的描述’作为系统提示词。”这让普通用户也能一键获得专家的提问能力。三者的关系Resources模型决策的依据。解决“我在哪我看到了什么”的问题。Prompts告诉模型“该关注哪些资源”以及“该设定什么目标”。解决“我该怎么开始任务”的问题。Tools模型为了达成目标而执行的动作。解决“我该如何改变现状”的问题。一个完整的 MCP 工作流往往是这样的用户选择一个 Prompt如“修复 Bug” - Host 根据 Prompt 指引自动加载相关的 Resources如错误日志和代码到上下文中 - 模型阅读上下文思考后调用 Tools如修改代码 - Tools 修改了文件进而触发 Resources 的自动更新 - 循环结束。3.4 架构优势解耦与自描述这种 Host-Client-Server 的分层架构配合三大原语带来了两个巨大的工程优势自描述 (Self-describing)Server 启动后Host 不需要硬编码它有什么功能。Client 只需要发一个 tools/list 请求Server 就会回复“我有 git_commit 工具我有 git://资源。” 这种动态发现能力是 MCP 的核心。通信透明 (Transport Agnostic)Client 和 Server 之间的通信可以通过 Stdio本地进程管道像传纸条一样快且私密进行也可以通过 SSEServer-Sent Events像打电话一样保持长连接进行远程通信。Host 并不关心 Server 在本地还是云端它只管调用标准接口。4 工程落地全链路深度解析为了彻底讲清楚边界和流程我们举一个具体的例子。4.1 案例场景用户请求“请帮我分析一下‘英伟达’最近一周的股价趋势并把分析报告保存到我的本地笔记中。”环境配置Host: Claude Desktop集成了 MCP Client 代码的宿主应用。Server Afinance-server独立进程提供股价查询。Server Bfilesystem-server独立进程提供文件写入。4.2 全流程时序拆解阶段一启动与握手 (Host Startup Handshake)这个阶段发生在用户提问之前。Host 启动Claude Desktop 启动读取配置文件发现需要加载 Server A 和 Server B。建立连接Host 通过 Stdio 启动这两个 Server 的子进程。动态发现/自描述Host 向两个 Server 发送 tools/list请求。Server A 回复JSON Schema { name: get_stock, args: ... }Server B 回复JSON Schema { name: write_file, args: ... }注此时 LLM 尚未介入这是纯代码层面的协议交互。Prompts 原语如果 Server 有提供也会在此时被列出供用户在 UI 上选择但在本例中未涉及。阶段二用户交互与上下文注入 (Interaction Injection)用户提问用户输入请求。构建上下文Host 开始组装发给 LLM 的消息System Prompt“你是一个助手… 你可以使用以下工具[Server A 和 B 返回的 JSON Schema]…”User Message“请帮我分析英伟达…”注这就是 LLM “知道”有哪些工具可用的时刻。阶段三第一轮推理与路由 (Reasoning Routing – Round 1)LLM 思考LLM 处理上下文。它通过 SFT 训练获得的能力判断出需要先查数据。LLM 输出LLM 生成文本Thought和指令Function Call JSONCall get_stock(symbol“NVDA”)。Client 拦截Host 的代码检测到停止符和 JSON。它查找内部注册表发现 get_stock 属于 Server A。协议传输Host 将 JSON 封装成 MCP 协议格式通过管道发给 Server A。阶段四执行与反馈 (Execution Observation)Server A 执行Server A 收到请求调用 Yahoo Finance API这是 Server A 内部的逻辑。结果回传Server A 拿到数据返回 JSON 结果给 Host。更新历史Host 将执行结果封装为 ToolMessage追加到对话历史中。此时上下文包含用户问题 LLM 的调用指令 工具的返回结果。阶段五第二轮推理与路由 (Reasoning Routing – Round 2)再次调用 LLMHost 将更新后的上下文再次发给 LLM。LLM 思考与生成LLM 看到数据了开始分析并在内存中生成报告文本。LLM 决策LLM 再次输出指令Call write_file(path“./report.md”, content“…”)。安全拦截Host 识别出 write_file 是敏感操作基于 Client 的安全策略。Host 弹窗“Server B 请求写入文件是否允许”用户确认 执行用户点击允许。Server B 执行写入返回 “Success”。阶段六最终响应第三次调用 LLMHost 将 “Success” 结果再次喂给 LLM。最终回复LLM 输出“分析报告已生成并保存。”5 展望从“应用”到“生态”MCP 的出现不仅仅是一个技术标准的升级它预示着 AI 应用生态的重构。5.1 提示词工程的进化MCP 引入了Prompts原语。这意味着工具开发者最懂数据的人可以将“如何最好地查询这个数据库”的经验写成 Prompt 模板固化在 Server 中。用户不再需要学习复杂的提示词技巧只需调用 Server 提供的模板。这是 Prompt Engineering 从“用户侧”向“供给侧”的转移。5.2 连接的价值既然 MCP Server 是标准化的给 AI 增加能力就像给浏览器安装插件一样简单。点击“安装 Linear 能力包”你的 AI 助手瞬间就能处理 Linear 的工单而无需你编写一行代码即插即用Agent 可以使用海量的工具完成各种复杂度和差异化的任务。AI 的强大不仅仅在于它的参数量智商更在于它能连接多少数据与工具生态MCP 则抹平了连接的成本。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】