MCP技术浪潮中的Agent应用开发新范式

主要观点总结

本文主要介绍了模型上下文协议（MCP）在AI开发领域的应用及其生态系统。文章详细描述了MCP的定义、核心组件、通信协议、执行细节以及其在Agent、Function Calling和生态中的使用。此外，文章还探讨了MCP带来的变化及其局限性和技术限制。

关键观点总结

关键观点1: MCP技术介绍

文章介绍了MCP作为一个标准化协议，定义了应用程序和AI模型之间交换上下文信息的方式，目标是创建一个通用标准，使AI应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。

关键观点2: MCP核心组件

文章详细描述了MCP的三大核心组件：MCP Server、MCP Client和MCP Host，以及它们之间的交互协议。

关键观点3: 通信协议

文章介绍了MCP采用JSON-RPC编码消息，并通过Standard Input/Output (stdio)和Server-Sent Events (SSE)进行消息交换的通信方式。

关键观点4: MCP执行细节

文章描述了用户在Host应用中输入Query后，LLM、MCP Client和MCP Server之间的交互流程。

关键观点5: Agent与Function Calling

文章介绍了LLM Agents通过调用外部工具和服务完成用户任务的规划和执行，以及Function Calling在其中的作用，并指出MCP协议对Agent与外部资源和工具交互的接口、协议及实现的标准化作用。

关键观点6: MCP技术生态

文章探讨了MCP技术的繁荣生态，包括MCP Server Marketplace的增长趋势、支持MCP的应用程序以及MCP Server的类型等。

关键观点7: 对MCP发展的思考

文章作者提出了对MCP发展的思考，包括预测其可能带来的变化如OpenAPI化、应用交互重构等，同时也指出了其局限性和技术限制如应用范围受限、行业标准支持等。

免责声明