随着大语言模型（LLM）呈现爆炸式发展，但它们通常"孤岛式"工作，无法直接访问用户的文件系统、数据库或外部服务。这种隔离给用户和开发者带来巨大不便：用户不得不重复"复制粘贴"数据，而开发者面对的是复杂的"N×M 集成问题"，需要为每个模型与每个工具单独设计接入方法。Anthropic 在 2024 年末提出了 Model Context Protocol（MCP）
，旨在提供统一的协议，解决模型与外部工具之间的碎片化集成问题。
本章将介绍 Model Context Protocol (MCP) 的背景、设计理念、协议细节、生态系统、开发实践、案例研究以及未来趋势。
章节目录
概述
草稿
介绍 Model Context Protocol (MCP) 的定义、架构角色、核心原语、传输层与安全性以及主要优势。
背景与缘起
草稿
介绍 MCP 协议的历史背景、行业痛点及其提出的动因，帮助读者理解协议诞生的技术与生态环境。
协议概述与架构
草稿
介绍 MCP 协议的整体架构，包括主机、客户端、服务器的角色划分，消息传输方式，以及协议生命周期和核心元素。
JSON-RPC 消息
草稿
Model Context Protocol (MCP) 中采用的 JSON-RPC 消息类型参考、示例与常见实现注意事项（中文摘要）。
开发实践与示例代码
草稿
通过实践示例演示如何创建和部署 MCP 服务器，并介绍常用的参考服务器、远程服务器的使用方式。
生态系统与项目对比
草稿
介绍 MCP 生态体系中的各类项目，包括官方参考服务器、社区项目和学习资源，并提供投资建议。
架构设计与最佳实践
草稿
介绍基于 MCP 协议构建应用时的典型架构范式、性能优化、安全合规以及用户体验设计。
未来趋势
草稿
探讨 MCP 协议的未来发展方向，包括官方注册中心、采样功能扩展、跨协议融合、多模态支持和行业垂直化等趋势。