首页 > 业界 > 关键词  > MCP技术最新资讯  > 正文

MCP的基本组成部分有哪些?MCP Servers服务器起到什么作用?

2025-04-03 14:26 · 稿源:站长之家用户

在 AI 技术不断发展的今天,如何高效地实现 AI 模型与外部资源的交互成为了一个关键问题。MCP(模型上下文协议)作为一种创新的解决方案,为 AI 应用的开发和部署提供了全新的思路。本文将详细介绍 MCP 的基本组成部分及其协同工作机制,帮助读者更好地理解这一前沿技术。

一、MCP 的核心组件

(一)MCP Hosts(MCP 主机)

MCP Hosts 是整个架构的起点,它指的是启动连接的应用程序,例如 Cursor、Claude Desktop、Cline 等。这些应用程序的作用是接收用户的输入(如提问、指令等),并将这些输入传递给 LLM(大型语言模型)进行处理。Hosts 在整个交互过程中扮演着“桥梁”的角色,连接用户与 AI 模型,确保用户的需求能够被准确地传达和处理。

(二)MCP Clients(MCP 客户端)

MCP Clients 是 Hosts 应用程序内的中间件,负责维护与 MCP Servers 之间的1:1连接。当 LLM 模型在处理用户请求时,如果需要访问外部资源或工具(如数据库、API 等),Host 中内置的 MCP Client 会被激活。它会根据 LLM 的需求,与适当的 MCP Server 建立连接,从而实现对所需资源的访问。

微信截图_20250402152804.png

(三)MCP Servers(MCP 服务器)

MCP Servers 是整个架构的核心,它们通过标准化的协议为 MCP Clients 提供上下文、工具和提示。当接收到来自 Client 的请求时,Server 会执行相应的操作,例如访问数据源、调用 API 等,并将操作结果返回给 Client。Server 的存在使得 AI 模型能够高效地利用外部资源,扩展了 AI 应用的功能边界。

二、MCP 的数据基础

(一)Local Data Sources(本地数据源)

本地数据源是 MCP Server 功能实现的重要依赖之一。它包括本地的文件、数据库和 API。MCP Server 可以连接并利用这些本地数据源,为用户提供所需的信息或执行特定的操作。例如,当用户需要查询本地数据库中的数据时,MCP Server 可以通过与本地数据库的连接,快速获取并返回结果。

(二)Remote Services(远程服务)

与本地数据源类似,远程服务也是 MCP Server 功能实现的重要组成部分。它包括外部的文件、数据库和 API。MCP Server 可以与这些远程服务进行交互,从而为用户提供更广泛的数据访问和操作能力。例如,当用户需要访问外部的 API 来获取最新的数据时,MCP Server 可以通过与远程服务的连接,实现这一需求。

三、MCP 的协同工作机制

MCP 的核心在于 Host、Client 和 Server 三个组件的协同工作。整个交互过程可以概括如下:Host 接收用户的输入,并将其传递给 LLM 模型;当 LLM 模型需要访问外部资源时,Host 中的 Client 被激活,与适当的 Server 建立连接;Server 接收 Client 的请求,执行相应的操作,并将结果返回给 Client;最终,Client 将结果传递回 Host,由 Host 将最终结果呈现给用户。

四、MCP 的优势与应用前景

MCP 的出现为 AI 应用的开发和部署带来了诸多优势。首先,它通过标准化的协议,降低了 AI 模型与外部资源的集成难度,提高了开发效率。其次,MCP 的架构设计使得 AI 应用能够更灵活地利用各种数据源和服务,扩展了应用的功能边界。此外,MCP 还可以提高数据的安全性和隐私保护,因为数据的访问和操作都在严格的协议控制下进行。

五、推荐AIbase 的 MCP 资源网站

对于想要深入了解 MCP 的开发者和研究者来说,AIbase的 MCP 资源网站(https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp)是一个绝佳的选择。该网站提供了丰富的学习资料、开发工具和社区交流机会,帮助用户更好地掌握 MCP 的技术细节和应用场景。

(一)丰富的学习资料

AIbase 的 MCP 资源网站(https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp)提供了详细的文档和教程,涵盖了 MCP 的基本概念、架构设计、协议规范以及实际应用案例。无论是初学者还是资深开发者,都可以在这里找到适合自己水平的学习材料,快速提升对 MCP 的理解。

(二)实用的开发工具

该网站还提供了多种实用的开发工具,包括 MCP Server 的示例代码、Client 的开发框架以及调试工具等。这些工具可以帮助开发者快速搭建和测试自己的 MCP 应用,提高开发效率。

(三)活跃的社区交流

AIbase 的 MCP 资源网站(https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp)还拥有一个活跃的开发者社区。在这里,用户可以与其他开发者交流经验、分享心得、讨论技术问题。社区中的讨论和分享不仅可以帮助用户解决实际开发中遇到的问题,还可以激发新的思路和创意。

结语

MCP 作为一种创新的 AI 交互协议,为 AI 应用的开发和部署提供了全新的思路。通过 Host、Client 和 Server 三个核心组件的协同工作,以及对本地和远程数据源的高效利用,MCP 不仅降低了开发难度,还扩展了 AI 应用的功能边界。而 AIbase 的 MCP 资源网站(https://www.aibase.com/zh/repos/topic/mcp)则为开发者提供了一个学习和交流的平台,帮助他们更好地掌握和应用 MCP 技术。随着 MCP 技术的不断发展和应用,我们有理由相信,它将在未来的 AI 领域发挥越来越重要的作用。

举报

  • 相关推荐
  • AI日报:智谱AI发布AutoGLM 2.0;腾讯元宝接入腾讯视频;字节发布开源大语言模型 Seed-OSS

    本期AI日报聚焦多项AI技术突破:智谱发布革命性语音代理AutoGLM 2.0,实现全平台语音操控;腾讯元宝接入视频平台提升观影便捷性;字节跳动开源大模型Seed-OSS专注长文本处理;速卖通AI代理助力新品推广效率翻倍;微软测试Copilot智能文件搜索功能;Liquid AI推出低延迟视觉语言模型LFM2-VL;OpenAI月收入首破10亿美元;谷歌Pixel 10系列全面升级AI功能,包括情感识别和实时翻译;Pixel Buds Pro 2引入AI手势控制;ElevenLabs发布支持70+语言的文本转语音API。

  • AI应用太烧钱?我们用一款精准的AI大模型费用计算器做出了清晰预算

    初创团队“智询未来”在开发AI问答应用时面临核心模型选择困境:GPT-4-turbo能力强但价高,Claude-3长文本处理优,Llama-3成本低但性能稍弱。通过AIbase成本计算器精准测算,发现Claude-3-Sonnet性价比最优,每月可省近4000元,还能通过优化提示词进一步降本15%。数据驱动的决策让团队将节省预算投入数据安全和提示词优化,凸显成本测算对初创企业技术选型的重要性。

  • 昆仑万维UniPic 2.0“小钢炮”模型炸场,一个模型搞定理解+生成+编辑

    大模型又迎来新一波的迭代周期。 近日,从Open AI发布GPT-5,到国内的昆仑万维、商汤、百川智能、智谱等都陆续发布了自己的新模型。其中昆仑万维更是一口气开启了技术周,连续5天每天发布一个新模型,而8月13日发布的,正是其本周发布的第三款模型——多模态统一模型UniPic2.0。 UniPic2.0主打的是,在单一模型中深度融合图像理解、文本到图像生成、图像编辑三大核心能力

  • OpenAI的开源模型现已在IBM watsonx.ai上提供

    OpenAI发布两款开源AI模型GPT-OSS-120B和GPT-OSS-20B,允许开发者自由下载、运行和定制。其中120B模型已部署在IBM Watsonx.ai平台,采用专家混合架构,支持本地或云端部署,不受商业用途限制。模型具备高透明度,输出完整推理链,在多项基准测试中表现优异。此次发布标志着OpenAI首次加入开源生态,IBM强调其开放战略,为企业提供灵活、安全的AI开发选择。

  • AI日报:昆仑万维发布SkyReels-A3模型;百度搜索PC端全面上线AI搜索;Grok 4 AI模型永久免费开放

    AI日报栏目聚焦人工智能领域最新动态:1)昆仑万维发布SkyReels-A3模型,实现语音驱动数字人生成;2)xAI宣布Grok4模型永久免费开放;3)OpenAI发布GPT-5提示词指南;4)百度PC端上线AI搜索功能;5)微软Windows Co pilot接入GPT-5;6)百川智能开源医疗大模型Baichuan-M2性能超越GPT-oss120b;7)苹果iOS26将集成ChatGPT-5;8)谷歌推出3D视觉编辑框架BlenderFusion;9)轻量级TTS模型Kitten TTS参数仅1500万;10)MiniCPM-V

  • MCP服务库完整指南:如何选择最适合的Model Context Protocol服务

    本文介绍了MCP(Model Context Protocol)作为连接大型语言模型与外部数据源的重要桥梁。随着AI技术发展,选择合适的MCP服务库对开发者至关重要。文章分析了MCP服务库的核心价值:提升开发效率、增强系统互操作性、降低技术门槛。评估MCP服务库质量需考虑协议兼容性、安全性、生态系统丰富度及社区活跃度等维度。建议开发者根据业务需求选择服务,初创公司可侧重简便性,大型企业应关注安全性和扩展性。文章还指出MCP服务未来将向云原生化、智能化运维和标准化方向发展,并推荐使用专业对比平台(如mcp.aibase.cn)辅助决策。

  • 真补贴、真落地!阿里云发布AI应用先锋计划,助力企业跑通AI第一程

    阿里云AI应用先锋计划通过“云+AI+行业适配”模式,助力企业突破AI落地瓶颈。该计划提供云资源补贴、POC服务、专家咨询及联合品牌推广等支持,降低企业AI应用门槛。结合端云协同架构,解决算力成本高、模型部署难等问题,已在智能硬件、教育、政务等领域实现案例落地,推动AI从技术尝鲜走向常态化应用。

  • AI日报:可灵2.1推出全新首尾帧功能;昆仑万维上线AI音乐模型Mureka V7.5;腾讯云推出AI开发工具CloudBase AI CLI

    本文介绍了AI领域最新动态:1)快手可灵2.1推出首尾帧功能,提升视频生成效果;2)昆仑万维发布Mureka V7.5音乐模型,优化人声表现;3)腾讯云推出AI开发工具CloudBase AI CLI,可减少80%编码量;4)海外新品MuleRun通过虚拟机和AI Agent带来创新游戏体验;5)Meta开源DINOv3视觉模型,无需标注即可实现卓越性能;6)宇树科技人形机器人H1获1500米赛跑金牌;7)谷歌Gemini新增记忆功能和隐私聊天模式;8)香港大学开源OpenCUA框架,打造个性化电脑助手;9)OpenAI考虑在ChatGPT引入广告;10)谷歌发布超小型开源模型Gemma 3 270M,支持手机端运行。

  • Anthropic天价赔款?大模型“盗版”的100000种花样

    ​AI大模型的秘密配方是什么?答案可能很简单:海量的“盗版内容”。 这几乎是行业内公开的秘密。2023年,《纽约时报》一纸诉状将OpenAI和微软告上法庭,正式拉开了这场战争的序幕。很快,战火烧遍了整个硅谷。Meta因其Llama模型涉嫌使用盗版书籍而面临集体诉讼;Anthropic同样因其模型Claude的训练数据而被告,一时间,几乎所有头部玩家都被推上了被告席。 这场大模型与版权�

  • 将AI大模型费用计算器作为战略工具:企业如何规避AI项目的成本陷阱

    AI项目规模化应用面临不可预测的运营成本挑战,尤其是大模型API调用费用难以精准预测,导致项目ROI计算失效。成本失控源于计费维度复杂、价格变动频繁及用户行为影响。领先企业通过成本管控前移,在项目可行性分析阶段引入AIbase等成本计算工具,实现成本可视化,支持技术选型和预算建模,从被动应对转向主动管理,提升AI应用的经济性和可持续竞争力。

今日大家都在搜的词: