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 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
已完成
介绍模型上下文协议（MCP, Model Context Protocol）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
已完成
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。
代码执行模式
已完成
深入解析 MCP 代码执行模式如何提升智能体效率、降低 Token 成本，并增强可扩展性与隐私保护。
协议架构
已完成
MCP 协议整体架构、角色划分、消息传输方式及生命周期，助力智能体系统安全可组合地连接外部能力。
JSON-RPC
已完成
MCP（Model Context Protocol）采用 JSON-RPC 2.0 作为通信基础，规范消息类型与能力协商机制，助力智能体系统高效互操作。
示例代码
待处理
MCP 开发与部署全流程实战，包括参考服务器、远程集成、IDE 扩展与安全规范，助力智能体系统落地。
生态系统
已完成
MCP 生态体系涵盖官方参考服务器、社区创新项目与学习资源，助力开发者高效选型与实践。
案例研究
已完成
MCP 在商业应用中的真实案例与架构模式，展示其在智能体生态的落地价值与复用潜力。
最佳实践
已完成
MCP 应用架构、性能优化、安全合规与用户体验设计的工程化方法论，助力智能体系统稳定扩展。
未来趋势
已完成
MCP 协议未来将推动官方注册中心、采样功能扩展、跨协议融合、多模态支持与行业垂直化等方向，成为智能体生态的核心标准。