从零到一MCP详细教程——入门

如今AI发展非常迅猛，AI技术的爆发式增长正从“实验室创新”转向“产业级落地”，而智能体与MCP协议的协同进化，标志着人机协作进入“无缝集成”的新纪元。未来，技术突破需与伦理框架、可持续发展并重，方能实现“效率提升”与“社会价值”的双赢。

一、AI发展状况

2025年将是人工智能（尤其是大语言模型LLM、智能体Agent）发展的关键节点，技术迭代、应用场景和产业格局将呈现显著变化。

2025年，AI领域呈现“大模型生态化、智能体场景化”的双轨并行发展格局，国内外在技术路径、应用场景和产业生态上形成差异化竞争。

 1.1 LLM大模型

首先我们要了解一下什么是LLM大模型以及它的发展历程。

如今LLM大模型在自然语言生成（例如：自动撰写文章、代码、营销文案等）、智能交互、医疗、教育、金融、跨模态任务等方面发挥了重要的作用，因此我们就有必要了解清楚LLM。

大语言模型（Large Language Model, LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理技术，通过海量文本数据训练，具备生成自然语言文本、理解语义及完成复杂语言任务的能力。

LLM的特点如下所示：

• 模型架构​​：基于Transformer架构，利用自注意力机制（Self-Attention）捕捉长距离文本依赖关系，支持并行化训练。
• ​​训练数据规模​​：参数数量通常达数十亿至数千亿级别（如GPT-3的1750亿参数、Grok-1的3140亿参数），训练数据覆盖书籍、网页、代码等多领域文本。
• ​​涌现能力​​：当模型规模超过阈值时，会涌现出小模型不具备的能力，如上下文学习（Few-shot Learning）、逻辑推理等。

现在我们知道了什么是LLM，下面我们继续了解LLM的的发展历程，对于LLM的发展历程，主要分为四个阶段即技术奠基阶段、Transformer&预训练阶段、对话与多模态融合阶段、推理优化与专业化发展阶段。

【技术奠基阶段：2017年以前】

早期探索（1950s-2010s）​​

• 规则系统与统计方法主导：基于人工编写规则（如机器翻译系统）和统计模型（如n-gram语言模型），但受限于上下文理解能力。
• 神经网络初步应用：引入RNN、LSTM处理序列数据，但存在梯度消失和计算效率低的问题。

​​词嵌入与深度学习（2010s）​​

• ​​Word2Vec（2013）​​：将词语映射为向量，捕捉语义关联。
• ​​Seq2Seq（2014）​​：基于RNN的编码器-解码器架构，推动机器翻译发展。

【Transformer&预训练阶段：2017年至2020年】

​​Transformer架构（2017）​​

• ​​核心突破​​：自注意力机制（Self-Attention）实现并行计算和长程依赖捕捉，奠定LLM技术基础。
• ​​影响​​：替代RNN/LSTM，成为后续模型的核心架构。

​​第一代预训练模型（2018-2019）​​

• ​​BERT（2018）​​：双向Transformer，通过MLM任务提升上下文理解能力。
• ​​GPT-1（2018）​​：自回归模型，开启生成式预训练范式。
• ​​技术范式​​：预训练+微调（Pre-train & Fine-tune）成为主流。

​​规模扩张与少样本学习（2020）​​

• ​​GPT-3（2020）​​：1750亿参数，展示少样本/零样本学习能力，突破传统任务边界。
• ​​PaLM（2020）​​：5400亿参数，验证规模对性能的推动作用。

【对话与多模态融合阶段：2021年至2023年】

对话式AI突破（2022）​​

• ​​ChatGPT（2022）​​：基于RLHF对齐人类偏好，成为首个现象级对话模型。
• ​​Claude/Gemini（2023）​​：优化安全性与多轮交互能力。

​​多模态能力扩展（2023-2024）​​

• ​​GPT-4（2023）​​：整合文本、图像输入，支持复杂跨模态任务。
• ​​Gemini 1.5 Pro（2024）​​：支持百万级上下文长度与视频处理。

【推理优化与专业化发展阶段：2024年到现在】

推理能力突破​​

• ​​DeepSeek-R1（2025）​​：采用混合专家（MoE）与多阶段强化学习，显著提升数学与逻辑推理能力，降低50倍运营成本。
• ​​思维链（CoT）​​：通过分步推理解决复杂问题，接近人类“系统2思维”。

​​专业化与开源趋势​​

• ​​领域模型​​：如医疗领域的Med-PaLM、代码生成模型DeepSeek Coder，在特定任务超越通用模型。
• ​​开源生态​​：Meta的Llama 3、DeepSeek-R1开源推动技术普惠。

下面我们简单了解一下LLM大模型训练流程。

【预训练阶段​​】

• 目标：通过无监督学习（如掩码语言建模、自回归预测）从海量文本中学习语言模式。
• 数据预处理：清洗、分词（Tokenization）、构建输入序列（如512-4096个Token的上下文窗口）。

​​【微调阶段​​】

• 监督学习：在特定任务（如问答、翻译）的标注数据上优化模型参数。
• 强化学习（RLHF）：通过人类反馈调整生成内容的质量与安全性（如ChatGPT）。

​​【推理生成​​】

• 解码策略：采用束搜索（Beam Search）、核采样（Nucleus Sampling）等技术平衡生成结果的多样性与准确性。
• 增强技术：检索增强生成（RAG）结合外部知识库提升事实性。

 现在我们对LLM已经有了清晰的认识，下面我们继续了解一下2025年LLM发展状况。

首先我们要了解一下当下AI技术突破与架构革新。

【模型架构创新​】​

• ​​混合架构主导​​：MoE（混合专家）架构成为主流，如DeepSeek R1模型总参数达671B（激活参数37B），训练成本仅557万美元。同时，Transformer架构逐步被Mamba等混合架构替代，支持更高效率的长序列处理。
• ​​多模态融合​​：Google Gemini 2.5 Pro支持200万token上下文窗口，原生整合文本、图像、视频数据，应用于医疗影像分析（如Med-LVLMs模型提升疾病筛查准确率22%）。OpenAI与Figure AI合作的具身智能机器人，通过多模态交互实现物理环境操作。
• ​​端侧轻量化​​：微软Phi-3、字节Seed-Thinking等轻量模型（200B参数）支持移动端离线部署，Google Gecko模型可在旗舰手机运行实时语音交互。

【​​训练与推理优化】​​

• ​​合成数据驱动​​：2025年合成数据市场规模增长30%，联邦学习技术降低数据依赖，训练能耗较前代降低40%。DeepSeek R1采用纯强化学习范式，无需监督数据即可实现数学推理能力比肩GPT-4o。
• ​​推理能力扩展​​：通过“等待标记”插入、回溯机制（StepBack）等技术，长推理链稳定性提升，吞吐量最高增加4倍。OpenAI O3模型支持自主工具调用，实现复杂任务自动化。

下面我们来看下常见AI大模型性能对比。

​​模型名称​​	​​上下文长度​​	​​多模态支持​​	​​训练成本​​	​​能效比​​（TOPS/W）	​​典型场景​​
OpenAI GPT-4.5	100万token	是	1.2亿美元	12.5	科研、法律咨询
DeepSeek R1	128k token	否	557万美元	18.3	数学竞赛、量化交易
阿里Qwen 2.5-Max	128k token	是	3000万美元	15.0	电商客服、多语言翻译
Google Gemini 2.5 Pro	200万token	是	未披露	10.8	医疗影像分析、智能体生态
华为盘古工业版	64k token	是	2000万美元	20.1	工业流程优化、能源管理

 1.2 智能体

AI智能体（AI Agent）是一种能够​​自主感知环境、规划任务并执行决策​​的智能程序，其核心突破在于​​理解复杂指令、调用工具链、动态学习反馈​​的能力。

相较于传统AI模型，智能体具备：

• ​​自主性​​：无需人工干预即可完成端到端任务（如自动订餐、生成报告）；
• ​​多模态交互​​：支持文本、图像、语音等多形式输入输出（如谷歌Gemini 2.0）；
• ​​工具调用​​：集成API、数据库、硬件设备等资源，实现跨平台操作。

2025年被普遍认为是“智能体元年”，其爆发性增长源于以下核心驱动因素：

• 技术成熟度提升：大语言模型（LLM）的推理、规划和工具调用能力显著增强，例如GPT-4o的视觉理解能力和智谱AutoGLM的多步跨APP操作技术。

• 行业需求激增：企业面临降本增效压力，AI智能体在客服、数据分析、流程自动化等领域替代重复性人力，如京东内部已部署超7000个智能体，效率提升50%。

• 生态标准化加速：国内成立“IIFAA智能体可信互连工作组”，推动跨平台服务调用与数据互通；国际巨头如微软、OpenAI推出企业级Agent产品，形成技术-商业闭环。

• 开发门槛降低：零代码平台（如字节跳动扣子、机智云Gokit5）和开源模型（DeepSeek-R1）普及，使个人开发者也能快速构建智能体。

总的来说，2025年，AI智能体正从技术概念转化为生产力工具，其应用已深入医疗、教育、工业等核心领域。开发者可通过低代码平台快速入局，但需注重场景聚焦与业务理解。未来，随着技术迭代与生态完善，AI智能体将成为推动社会智能化的核心引擎。

现在很多公司都推出了自己公司的AI智能体，例如文心一言的阅读助手、AI面试官、学术检索专家等。

现在我们大概知道了智能体的概念，那么作为一个开发者我们如何去看法属于自己的AI智能体呢？

【需求定义与模型选择】

• 明确应用场景（如客服、数据分析）并选择适配的LLM。闭源模型（GPT-4o、Claude 3.5）适合复杂任务，开源模型（Llama 3.2、Qwen 2.5）更灵活。
• 评估模型性能：通过MMLU（推理能力）、HumanEval（编码能力）等基准测试筛选。

【架构设计与工具集成】

• 控制逻辑：采用ReAct（推理-行动循环）或“计划后执行”模式，通过提示词工程定义行为规则。
• 工具链：集成API（如支付、导航）、RAG（检索增强生成）工作流，例如调用外卖APP完成咖啡订购。

【记忆与优化策略】

• 短期记忆（滑动窗口）与长期记忆（向量数据库）结合，提升多轮对话连贯性。
• 通过超参数调优（如学习率、正则化）和用户反馈迭代模型。

二、MCP简介

2.1 核心概念

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由人工智能公司Anthropic于2024年11月推出的开放标准协议。其核心目标是解决AI工具与外部系统间的数据孤岛问题，通过标准化接口实现大型语言模型（LLM）与数据源、工具的无缝交互，类似于为AI世界提供“USB-C接口”。

MCP作为一种标准化协议，极大的简化了大预言模型和外部世界之间的交互方式，使得开发者能够以统一的方式为AI应用添加各种能力。

接着我们了解了MCP的技术特性​​。

​​【双向通信架构​​】

采用客户端-服务器模型，支持JSON-RPC 2.0协议，允许AI模型与工具双向请求与响应（如模型可主动调用工具，工具也可反向请求模型生成内容）。

​​【动态工具发现​​】

服务器可向客户端动态注册可用工具，无需预先硬编码集成。

​​【模块化设计​​】

将功能拆分为三类组件：

• ​​资源（Resources）​​：静态数据（如文件、数据库记录）
• ​​工具（Tools）​​：可执行函数（如发送邮件、API调用）
• ​​提示（Prompts）​​：预定义交互模板。

​​【安全机制​​】

通过会话ID加密、权限分级和本地化部署保障数据隐私。

2.2 发展历史

• ​​2022年11月​​：OpenAI发布ChatGPT，展示大模型潜力，但缺乏外部工具交互能力。
• ​​2023年6月​​：OpenAI推出Function Calling功能，允许通过API调用外部工具，但存在接口碎片化问。
• ​​2024年11月​​：Anthropic开源MCP协议，首次提出标准化连接层、上下文管理和安全控制三位一体的架构。
• ​​2024年末​​：社区开发者贡献超1000个连接器（如Git仓库、数据库适配器），初步形成生态网络效应。
• ​​2025年3月​​：OpenAI宣布全面支持MCP，集成至Agents SDK及ChatGPT桌面应用，标志主流厂商认可。
• ​​2025年4月​​：百度地图通过MCP接入千帆大模型，实现“语音指令→路径规划→实时导航”全链路服务，响应速度提升40%。

2.3 传统智能体开发&MCP协议开发智能体

 通过上图我们可以看出传统AI智能体集成为每个数据源构建独立的连接方式，这就会造成架构碎片化，难以扩展，限制了AI获取必要上下文信息的能力。相对而言，MCP提供统一且可靠的方式来访问所需要数据，克服了以往集成方法的局限性。

​​对比维度​​	​​传统智能体开发​​	​​MCP开发智能体​​
​​架构设计​​	去中心化架构，智能体间直接通信	集中式架构，通过中央编排器统一管理
​​集成复杂度​​	需要为每个工具/数据源编写独立适配代码，复杂度为N×M	标准化接口统一接入，复杂度降为N+M
​​开发成本​​	高成本（需处理多种API对接、错误处理等）	降低90%开发成本（通过协议自动适配）
​​工具调用方式​​	需要预先编程定义调用规则	动态发现并调用工具，支持实时工具扩展
​​扩展性​​	新增工具需重新设计交互逻辑	通过统一模式快速接入新工具
​​维护工作量​​	高（需维护多个独立接口）	低（集中式协议管理）
​​通信机制​​	自定义通信协议（如HTTP/RPC）	标准化语义描述调用（JSON/Protobuf） 2 10
​​自主性​​	依赖预编程指令 7	支持动态决策（编排器可调整执行策略）
​​典型使用场景​​	单一任务处理（如独立客服机器人）	复杂协作场景（如跨系统自动化、多智能体协作）
​​典型开发流程​​	需经历需求分析→数据准备→模型训练→接口开发→部署监控等全流程	聚焦业务逻辑设计，工具调用通过协议自动完成
​​安全治理​​	分散在各子系统实现	集中式安全控制（统一认证/审计）
​​学习成本​​	高（需掌握多种技术栈）	低（只需遵循协议规范）
​​典型应用案例​​	独立运行的聊天机器人、单任务自动化工具	企业级ERP自动化、跨平台视频创作助手

 如果想要更好的了解MCP协议，我们可以参考官方文档：Introduction - Model Context Protocol。

2.4 MCP查询平台

MCP查询平台是一个专为特定行业或组织设计的数据管理与查询系统，通常用于整合、存储和快速检索关键业务数据。

下面我们将了解常见的一些MCP查询平台。

2.4.1 Smithery

全球最大的MCP服务器注册表，收录超过3000个MCP Server，支持一键复制安装命令，适合快速集成到开发环境。

使用方式：

• ​​访问官网​​：https://smithery.ai/
• ​​筛选服务​​：通过标签（如GitHub、Slack）或关键词搜索所需服务。
• ​​获取命令​​：点击服务卡片，复制对应的安装命令（如curl或npm指令），粘贴到客户端工具（如Cursor、Cline）中运行即可完成配置。
• ​​社区审核​​：用户可查看社区贡献的服务评价，确保服务可靠性。

2.4.2 阿里云百炼MCP平台

企业级全托管服务，支持一键开通预置MCP服务（如高德地图、Notion），无需本地配置。

使用方式：

• 进入控制台​​：登录阿里云百炼平台（百炼控制台），访问“MCP广场”。
• ​​开通服务​​：选择预置服务（如Amap Maps），点击“立即开通”完成云端部署。
• ​​集成应用​​：在智能体或工作流应用中拖拽添加服务，通过自然语言指令触发调用（如查询天气、路径规划）。
• ​​监控管理​​：通过函数计算（FC）查看服务调用日志及计费详情。

2.4.3 PulseMCP

活跃的社区资源平台，收录超3200个服务，整合新闻动态和客户端工具。

使用方式​​：

• ​​访问官网​​：https://pulsemcp.com/
• ​​资源检索​​：在“Servers”页面按类别（如代码管理、生产力工具）筛选，或通过关键词搜索。
• ​​客户端整合​​：直接下载配套工具（如Claude桌面端、Fleur插件）并导入服务配置。
• ​​社区互动​​：通过“News”板块跟踪MCP生态更新，参与技术论坛讨论。

2.4.4 Awesome MCP Servers

GitHub开源项目，分类清晰且支持中文，适合开发者学习源码和实现逻辑。

使用方式：

• 访问官网：Awesome MCP Servers
• 选择对应MCP服务
• 点击进入对应的MCP服务的GitHub

2.4.5 mcp.so

分类详尽，覆盖4600+服务，支持客户端工具推荐，适合跟踪新趋势。

使用方式​​：

• ​​访问官网​​：https://mcp.so/
• ​​分类浏览​​：在“Servers”中按工具类型（如GitHub、Google Calendar）查找服务；在“Clients”中获取兼容的客户端工具（如Portkey、Cline）。
• ​​动态订阅​​：通过“Feed”栏目订阅新服务上线通知，实时获取更新。
• ​​快速集成​​：直接复制服务ID或API端点，嵌入开发环境配置文件中。

2.4.6 Cursor Directory

专为Cursor编辑器定制的资源库，支持规则引擎联动自动化流程。

使用方式​​：

• ​​访问官网​​：https://cursor.directory/mcp
• ​​安装服务​​：在Cursor编辑器内输入/mcp install [服务ID]，自动加载配置。
• ​​规则配置​​：结合Cursor的自动化规则（如代码提交触发GitHub Action），实现MCP服务与开发流程的深度集成。

2.5 MCP用途

通过前面的内容，我们已经知道MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic推出的开放协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源及工具提供标准化交互桥梁。

2.5.1 标准化数据访问与集成​

• ​​动态连接多源数据​​：MCP允许AI模型通过统一接口接入数据库、文件系统、API等资源。例如，开发者无需为每个数据源单独开发接口，只需通过JSON-RPC 2.0协议，即可实现“即插即用”式数据访问。例如，用户查询数据库时，MCP可自动检索并返回结构化数据。

• ​​混合存储架构支持​​：支持整合本地资源（如本地文件）和远程资源（如云API），并通过上下文感知索引算法快速定位数据。实验显示，MCP在百万级数据量的知识库中检索准确率达92.3%，存储开销降低30%。

2.5.2 统一工具调用与功能扩展​

• 标准化工具调用流程​​：MCP通过JSON Schema定义工具输入输出格式，支持同步/异步调用模式。例如，开发者可定义天气查询工具，通过MCP服务器实现动态注册和调用。工具调用需用户授权，确保操作透明可控。

• ​​解决传统接口碎片化问题​​：相比OpenAI等平台的Function Call（需重写代码切换模型），MCP提供跨平台标准化协议。例如，AI编程助手可调用代码搜索工具检索项目代码，或查询数据库获取表结构，无需依赖特定LLM提供商。

2.5.3 动态上下文管理与优化​

• 多轮对话上下文管理​​：MCP通过语义感知压缩技术处理长上下文，采用动态量化编码（如高频交互段落保留FP16精度，背景知识用4-bit压缩），使模型能处理更长的上下文窗口，压缩率高达5.8倍，仅使困惑度上升2.3%。

• ​​分层缓存架构​​：引入L1-L3三级缓存：L1缓存当前对话窗口（5-10轮），L2缓存高频外部知识（更新周期1小时），L3持久化存储核心业务数据（支持版本回滚）。例如，电商客服系统通过该架构实现90%的本地命中率。

2.5.4 多场景应用支持

• AI编程助手​​：在Cursor等IDE中，MCP可动态获取代码库、文档或运行环境信息。例如，当用户询问函数定义时，AI通过MCP调用代码搜索工具检索项目文件，生成精准建议。
• ​​企业自动化与智能客服​​：集成CRM、邮件系统等工具，AI可自动处理任务（如读取Excel生成报告、发送Slack消息）。数据全程本地处理，避免外泄。
• ​​医疗​​：集成患者病史和实验室数据，辅助生成诊断建议。
• ​​教育​​：调用知识库生成多语言学习材料。
• ​​金融​​：分析实时市场数据生成投资报告。

2.6 MCP通信机制

MCP（Model Context Protocol）的通信机制是其实现AI模型与外部资源交互的核心。

2.6.1 传输层协议

MCP支持两种通信方式以适应不同场景：

• ​​本地通信（stdio）​​：客户端通过标准输入输出（stdin/stdout）与本地服务器子进程交互，采用同步阻塞模式。例如在IDE插件中调用本地文件系统时，客户端直接启动服务器程序，通过管道传递JSON-RPC消息。

• ​​远程通信（HTTP SSE）​​：基于HTTP协议的Server-Sent Events（SSE）实现长连接，支持异步事件驱动。客户端通过POST发送请求，服务器持续推送数据流，适用于分布式系统或高并发场景，如远程数据库查询。

2.6.2 消息格式与类型

采用​​JSON-RPC 2.0标准​​定义消息结构，包含四类消息：

• ​​请求（Request）​​：客户端发起的操作指令，如callTool工具调用请求，包含唯一ID标识。
• ​​结果（Result）​​：服务器成功处理后的响应数据，例如返回数据库查询结果。
• ​​错误（Error）​​：包含错误代码和描述，如参数校验失败时返回{"code":-32602, "message":"Invalid params"}。
• ​​通知（Notification）​​：单向事件推送（如资源更新），无需响应，用于实时同步数据变化。

2.6.3 双向交互机制

突破传统API的单向限制：

• ​​服务器主动交互​​：在执行敏感操作（如文件删除）时，服务器可向客户端发送权限确认请求，用户授权后继续流程。
• ​​动态上下文更新​​：服务器通过通知机制推送新数据，触发AI模型的实时响应，例如监控系统中的异常警报。

2.6.4 能力协商机制

连接初始化时进行​​能力声明交换​​：

• 服务器声明支持的功能（如资源类型、工具列表、提示模板）。
• 客户端声明处理能力（如支持的采样率、通知接收方式）。
• 双方后续交互必须遵守声明限制，例如服务器不可调用未声明的工具。

2.6.5 安全设计

• ​​会话级加密​​：通过Mcp-Session-ID实现通信加密，防止中间人攻击。
• ​​沙箱隔离​​：限制工具访问范围，如文件工具仅能读写指定目录。
• ​​细粒度授权​​：每次工具调用需用户显式批准，避免越权操作。

2.7 Function Calling

2.7.1 定义

Function Calling是一种​​结构化调用技术​​，允许AI大模型（如GPT、Claude）在生成文本时输出预定义函数的名称和参数（通常以JSON格式），由外部系统执行具体操作并返回结果。

例如：

​​【天气查询场景​​】

用户提问“上海明天的温度？”，模型生成{"name": "get_weather", "arguments": {"city": "上海"}}，开发者调用对应API获取数据后反馈给模型生成最终回答。

​​实现步骤​​：

• ​​函数定义​​：声明函数名称、参数类型及描述（如Spring AI通过@Bean注册函数）；
• ​​模型交互​​：在Prompt中明确要求模型使用结构化输出；
• ​​参数解析​​：验证JSON参数格式（如通过JSON Schema）；
• ​​结果处理​​：将执行结果返回模型生成自然语言响应。

2.7.2 技术特点

• 精准性​​：需严格定义参数类型（如枚举值unit: ["C", "F"]）以减少歧义；
• ​​依赖模型训练​​：需模型具备识别调用意图的能力，部分模型（如Coze的某些版本）不支持此功能；
• ​​单向流程​​：通常为同步单任务调用，扩展性较弱。

2.7.3 Function Calling & MCP

MCP将Function Calling作为其工具调用的一种实现方式，但功能更全面。例如，MCP可同时调用多个函数，并自动管理上下文和历史交互。

维度​​	​​Function Calling​​	​​MCP​​
​​调用方式​​	预定义函数的JSON调用	动态发现工具+标准化协议交互
​​数据格式​​	固定参数结构（如OpenAI的tools字段）	兼容多种格式（JSON、自然语言）
​​适用场景​​	单一API任务（如天气查询）	复杂业务流程（如数据分析+邮件通知）
​​开发复杂度​​	需手动解析参数与错误处理	通过SDK自动封装调用流程
​​生态系统​​	依赖厂商API（如OpenAI）	开源协议，支持跨平台工具集成

 MCP中包含Functing Calling，它们在开发设计的时候可以搭配起来使用。