MCP
什么是 MCP？
MCP 是一套让 AI 客户端以统一方式发现、调用和使用外部能力的协议层。
一句话定义
MCP 是 Model Context Protocol 的简称。简单说，它让 AI 应用知道“有哪些能力可以用、怎么调用、出了错怎么办”。
没有 MCP，每接一个工具都要写一套定制适配。用了 MCP，client 和 server 就能围绕统一的发现、输入、输出、权限和错误模型协作。
为什么重要
少写胶水
一个客户端可以接很多能力，而不用每次都手写适配层。
边界清晰
服务端暴露的是能力，不是把整个系统直接扔给模型。
更容易检查
工具名、schema、结果和错误都更容易调试和记录。
核心组成
1
Client
AI 应用或运行时，负责发现和选择能力。
2
Server
暴露工具、资源和提示词的服务进程或本地进程。
3
Capability
可以被调用的工具或可以被读取的资源。
4
Result
返回给模型继续推理的结构化结果。
典型流程
用户提问 ↓ AI 客户端发现能力 ↓ 模型选择工具 ↓ 客户端发送结构化输入 ↓ MCP 服务端执行 ↓ 返回结果或错误 ↓ 模型基于结果继续回答