背景与缘起

AI 生态正处于“工具孤岛”与“接口碎片化”的十字路口，MCP 协议的诞生为模型与外部世界建立了统一、可扩展的连接标准。

N×M 问题：模型与工具的碎片化集成

在早期的 AI 系统中，每个模型与外部系统都需要编写独立的适配层，形成所谓的 N×M 问题。当模型数量（N）和工具数量（M）增加时，开发复杂度呈指数级上升。

下表总结了碎片化集成带来的典型症状：

结果：AI 助手被困于“信息孤岛”，用户需频繁手动粘贴数据以弥补接口缺口。

下方流程图展示了传统集成模型的结构：

设计思路：从 N×M 到 M+N

为解决上述复杂性，Model Context Protocol（MCP, Model Context Protocol）引入统一的“翻译层”，作为模型与工具之间的协议桥梁。每个模型和工具只需实现一次 MCP 接口，即可互操作。

下方流程图展示了统一接口模型的结构：

这种结构使系统复杂度从 N×M 降至 N+M，大幅降低开发与维护成本。协议借鉴了 语言服务器协议（LSP, Language Server Protocol） 的成功经验，强调以下特性：

• 可发现性：客户端可动态查询可用工具；
• 能力声明：每端声明自身支持的功能；
• 生命周期管理：连接与资源动态加载与释放；
• 通知机制：服务端主动推送变化事件。

Function Calling 的局限

OpenAI、Anthropic 等厂商早期的 函数调用（Function Calling） 能力，使模型可调用 API，但各厂商实现不一致，开发者需维护多套 JSON Schema 与调用逻辑。

下表总结了 Function Calling 模式的主要局限：

随着模型和工具数量的增加，传统 Function Calling 模式在生态扩展性上逐渐失效。

MCP 的提出：通用上下文协议

为根治上述问题，Anthropic 于 2024 年 11 月发布 Model Context Protocol（MCP, Model Context Protocol），并在 2025 年 6 月推出更新规范。MCP 建立了统一的三层结构：

下表展示了 MCP 三层结构的角色与职责：

下方流程图展示了 MCP 的三层通信结构：

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作为消息格式，核心字段如下：

MCP 的发展历程

下表梳理了 MCP 规范的关键发展节点及其影响：

总结

MCP 的出现，使模型具备了“即插即用”的外部访问能力。它统一了工具调用、资源访问与上下文交互的协议层，为 AI 系统提供了类似 USB-C 的标准接口。

下表总结了 MCP 的核心价值：

MCP 不仅是一个协议，更是一种“AI 系统集成的语言”。