模型上下文协议（MCP）

这一章讲的是 模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）。它和前面的 工具调用（Tool Calling） 很像，但抽象层级更高。

核心一句话：

MCP 是一种开放标准，用来规范 LLM / Agent 如何连接外部工具、数据源、API、文件系统和业务系统。它不是某一个工具，而是一套“连接外部世界”的标准协议。

1. 为什么需要 MCP？

前面我们已经讲过：Agent 要真正有用，不能只会生成文本，还要能：

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查数据库
读文件
调用 API
发邮件
查 CRM
生成图片/视频/语音
控制设备
操作业务系统

如果没有统一标准，每接一个系统都要单独写一套适配逻辑：

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OpenAI 接数据库：写一套
Claude 接数据库：再写一套
Gemini 接数据库：再写一套

OpenAI 接文件系统：写一套
Claude 接文件系统：再写一套
Gemini 接文件系统：再写一套

这就非常混乱。

MCP 要解决的问题就是：

不要让每个模型和每个工具都单独集成，而是规定一个标准接口，让 Agent 可以用统一方式发现、连接和调用外部能力。

所以 MCP 的价值是：

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标准化 Standardization
可复用 Reusability
可组合 Composability
可扩展 Scalability
互操作 Interoperability

2. MCP 到底是什么？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是一个开放协议。

它规定了：

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LLM 应用如何发现外部能力
LLM 应用如何调用外部工具
外部系统如何暴露数据资源
外部系统如何提供 Prompt 模板
外部系统如何把执行结果返回给 Agent

它采用的是 客户端-服务器架构（Client-Server Architecture）。

简单结构是：

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LLM / Agent 应用
        ↓
MCP Client
        ↓
MCP Server
        ↓
外部工具 / 数据库 / API / 文件系统 / SaaS 系统

这里有两个核心角色：

MCP 客户端（MCP Client）

通常在 LLM 应用或 Agent 框架里。

它负责：

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连接 MCP Server
发现可用工具、资源、Prompt
把 LLM 的意图转换成 MCP 请求
把 MCP Server 返回的结果交回 LLM

MCP 服务器（MCP Server）

它负责把外部能力暴露出来。

比如一个文件系统 MCP Server 可以暴露：

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列出文件 list_directory
读取文件 read_file
写入文件 write_file

一个数据库 MCP Server 可以暴露：

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查询表
过滤数据
排序数据
更新记录
```，MCP Server 负责暴露数据资源、Prompt 和可执行工具，而 MCP Client 负责消费这些能力。

---

## 3. MCP 暴露的三类东西：资源、工具、Prompt

这一章有一个关键区分：

```text
资源 Resource
工具 Tool
Prompt

资源（Resource）

资源是可读取的数据。

比如：

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PDF 文件
Markdown 文档
数据库记录
网页内容
知识库条目
图片元数据

资源本身不一定执行动作，它主要是“被读取”。

工具（Tool）

工具是可执行功能。

比如：

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发送邮件
查询库存
创建订单
写入文件
调用天气 API
生成图片
运行 SQL

工具会产生动作或结果。

Prompt

Prompt 是交互模板，用来指导 LLM 怎么使用资源或工具。

比如：

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请根据以下数据库字段生成 SQL 查询
请根据以下文档内容回答用户问题
请按固定格式生成报告

所以 MCP Server 不只是暴露函数，也可以暴露上下文资源和提示模板。

4. MCP 和工具函数调用有什么区别？

这是这一章最重要的部分。

工具函数调用（Tool / Function Calling）

它是某个 LLM 应用直接定义一组工具，然后模型调用这些工具。

结构通常是：

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LLM
↓
某个预定义函数
↓
应用代码执行函数
↓
返回结果

比如：

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get_weather(location: str)

这种方式适合简单固定场景。

但问题是：不同模型厂商的工具调用格式可能不一样，而且工具和应用强绑定。

MCP

MCP 是标准协议。

它的目标不是“给某个模型写几个函数”，而是：

1
让任何符合 MCP 的客户端，都能连接任何符合 MCP 的服务器。

也就是说，一个 MCP Server 可以被多个 Agent、多个模型、多个应用复用。

PDF 里用表格对比了二者：工具函数调用通常是厂商定制、直接请求预定义函数；MCP 是开放标准，支持动态发现、客户端-服务器架构和可复用服务。

可以这样总结：

对比项	工具函数调用	MCP
中文	工具/函数调用	模型上下文协议
英文	Tool / Function Calling	Model Context Protocol
抽象层级	低一些	高一些
连接方式	模型直接调用预定义工具	客户端连接 MCP Server
标准化	多为厂商定制	开放标准
工具发现	通常需要提前写死	支持动态发现
复用性	较弱	较强
适合场景	少量固定工具	复杂、企业级、多系统集成

最直接的理解是：

工具调用是“我给这个 Agent 配几个工具”；MCP 是“我搭一个标准工具服务器，让不同 Agent 都能来用”。

5. MCP 不是万能的：底层 API 仍然要设计好

这一章有一个很现实的提醒：MCP 只是接口标准，不会神奇地让烂 API 变好。

比如一个工单系统 API 只能：

1
一次获取一个工单详情

如果 Agent 想汇总所有高优先级工单，它就要一个个查，非常慢，也容易出错。

更好的 API 应该支持：

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按优先级过滤
按时间排序
批量查询
分页返回
结构化字段

所以 MCP Server 设计时，要考虑 Agent 是否真的容易使用。

PDF 也说，如果只是简单把传统 API 包装成 MCP 接口，而不优化底层 API，智能体表现可能很差；底层 API 应支持过滤、排序等确定性能力。

这点很重要：

Agent 不应该替代所有确定性流程。能用精确过滤、排序、查询解决的问题，应该让底层工具直接支持，而不是让 LLM 自己猜。

6. 数据格式也很重要

PDF 还举了一个例子：如果文档 API 只返回 PDF 文件，Agent 不一定能直接理解。

更好的做法是让 API 返回：

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纯文本 Text
Markdown
结构化 JSON
分段后的文档块
带元数据的内容

也就是说，MCP Server 不只是“能连上”，还要返回 Agent 能处理的数据。

这对 RAG 和企业知识库尤其重要。

比如：

1
2
差的 MCP 资源：返回一个 PDF 二进制文件
好的 MCP 资源：返回 Markdown 文本 + 标题 + 页码 + 来源链接

这样 Agent 才能真正使用它。

7. MCP 的标准交互流程

PDF 里给了 MCP 的交互流程。

可以拆成 5 步：

第一步：发现（Discovery）

MCP Client 查询 MCP Server：

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3
你有哪些工具？
你有哪些资源？
你有哪些 Prompt？

Server 返回能力清单。

第二步：请求构造（Request Construction）

LLM 判断需要调用某个工具。

比如用户说：

1
帮我给 John 发一封邮件

LLM 决定调用：

1
send_email

并构造参数：

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{
  "to": "John",
  "subject": "Meeting",
  "body": "..."
}

第三步：客户端通信（Client Communication）

MCP Client 把请求按标准格式发送给 MCP Server。

第四步：服务器执行（Server Execution）

MCP Server 做几件事：

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认证客户端
检查权限
校验参数
调用底层 API
执行操作

例如调用真实邮件 API 发送邮件。

第五步：响应与上下文更新（Response and Context Update）

MCP Server 返回结果。

比如：

1
邮件发送成功，message_id = xxx

MCP Client 把结果交给 LLM，LLM 再回复用户。

8. MCP 的通信方式

这一章提到两类传输机制：

本地通信

常用：

1
JSON-RPC over STDIO

关键词：

JSON-RPC：一种基于 JSON 的远程过程调用协议。
STDIO（Standard Input/Output，标准输入输出）：通过进程的输入输出流通信。

适合本地 MCP Server，比如文件系统工具。

远程通信

常用：

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2
Streamable HTTP
SSE

关键词：

HTTP（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）
SSE（Server-Sent Events，服务器发送事件）

适合远程服务，比如组织内部共享的 MCP Server、云服务、数据库服务。

9. MCP 的实践应用场景

PDF 里列了九类应用场景。

1. 数据库集成

Agent 通过 MCP 查询数据库，比如 BigQuery、PostgreSQL、MySQL。

可以做：

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自然语言查数
生成报表
更新记录
业务指标分析

2. 生成式媒体编排

通过 MCP 调用生成式媒体服务：

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Imagen：生成图片
Veo：生成视频
Chirp 3 HD：生成语音
Lyria：生成音乐

也就是 Agent 可以把文本任务扩展到多媒体生产。

3. 外部 API 交互

比如：

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天气 API
股票 API
CRM API
邮件 API
支付 API
订单 API

4. 推理型信息抽取

Agent 可以通过 MCP 获取文档或数据，然后用 LLM 推理提取关键信息。

比如：

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从合同中找出付款条款
从会议纪要中找待办事项
从日志中定位异常原因

5. 自定义工具开发

开发者可以用 FastMCP 快速把自己的 Python 函数暴露成 MCP 工具。

6. 标准化 LLM-应用通信

这就是 MCP 的底层价值：

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统一模型和应用之间的通信方式
减少重复集成成本
让工具更容易复用

7. 复杂流程编排

例如：

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查询客户数据
→ 生成营销图片
→ 写邮件
→ 调用邮件工具发送
→ 记录 CRM

多个工具可以通过 MCP 组合起来。

8. 物联网设备控制

比如：

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控制智能家居
读取传感器
操作工业设备
控制机器人

9. 金融服务自动化

比如：

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5
市场数据分析
交易平台对接
合规报告
风险监控
个性化投资建议

10. ADK 连接本地 MCP 文件系统服务

这一章的第一个代码例子是：让 ADK Agent 通过 MCP 操作本地文件夹。

核心代码是：

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MCPToolset(
    connection_params=StdioServerParameters(
        command='npx',
        args=[
            "-y",
            "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
            TARGET_FOLDER_PATH,
        ],
    )
)

意思是：

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启动一个本地 MCP 文件系统服务器
这个服务器只允许操作 TARGET_FOLDER_PATH 目录
ADK Agent 通过 MCPToolset 连接它
Agent 就能列出、读取、写入这个目录里的文件

这里几个关键词：

MCPToolset

ADK 里的 MCP 工具集。

它让 Agent 能消费 MCP Server 暴露出来的工具。

StdioServerParameters

表示用本地进程的 STDIO 方式连接 MCP Server。

也就是本地启动一个服务进程，然后通过标准输入输出通信。

npx

npx 是 Node.js/npm 生态里的包执行工具。

它可以临时运行一个 Node.js 包，而不一定需要全局安装。

这里用：

1
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem

来启动文件系统 MCP Server。

PDF 里也解释了，许多社区 MCP Server 都以 Node.js 包形式分发，可以直接用 npx 运行。

11. 为什么要限制 TARGET_FOLDER_PATH？

代码里有：

1
TARGET_FOLDER_PATH = ".../mcp_managed_files"

这很重要。

因为文件系统工具很危险。如果你让 Agent 访问整个电脑，它可能误读、误写、误删重要文件。

所以通常要限定一个安全目录：

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Agent 只能操作这个文件夹
不能访问其他系统目录

这是最基本的安全边界。

12. ADK Web 怎么连接 MCP Agent？

流程是：

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1. 进入 adk_agent_samples 目录
2. 运行 adk web
3. 浏览器打开 ADK Web
4. 选择 filesystem_assistant_agent
5. 输入自然语言指令

比如：

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显示该文件夹内容。
读取 sample.txt 文件。
another_file.md 里有什么？

Agent 会把这些自然语言请求转换成 MCP 文件系统工具调用。

13. FastMCP 是什么？

FastMCP 是一个 Python 框架，用来快速创建 MCP Server。

它的价值是：

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用 Python 装饰器把普通函数变成 MCP 工具
自动根据类型提示和 docstring 生成工具描述
减少手写协议代码
```，FastMCP 通过 Python 装饰器快速定义工具、资源和 Prompt，并自动生成 AI 模型接口规范。

---

## 14. FastMCP 服务端代码在做什么？

代码是：

```python
from fastmcp import FastMCP

mcp_server = FastMCP()

@mcp_server.tool
def greet(name: str) -> str:
    """
    生成个性化问候语。
    """
    return f"你好，{name}！很高兴认识你。"

if __name__ == "__main__":
    mcp_server.run(
        transport="http",
        host="127.0.0.1",
        port=8000
    )

这段代码做了几件事：

1. 创建 MCP Server

1
mcp_server = FastMCP()

2. 注册工具

1
2
@mcp_server.tool
def greet(name: str) -> str:

这里把普通 Python 函数 greet 注册成 MCP 工具。

工具名就是：

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greet

参数是：

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name: str

返回值是：

1
str

3. 启动 HTTP 服务

1
mcp_server.run(transport="http", host="127.0.0.1", port=8000)

表示这个 MCP Server 在本地 8000 端口运行。

之后 MCP Client 就可以通过：

1
http://localhost:8000

访问这个服务。

15. ADK Agent 如何消费 FastMCP Server？

第二段代码是客户端 Agent：

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MCPToolset(
    connection_params=HttpServerParameters(
        url=FASTMCP_SERVER_URL,
    ),
    tool_filter=['greet']
)

意思是：

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ADK Agent 作为 MCP Client
连接 http://localhost:8000 这个 FastMCP Server
只允许使用 greet 工具

然后 Agent 的 instruction 是：

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你是一个友好的助手，可以通过 "greet" 工具向人问好。

当用户说：

1
向 John Doe 问好

Agent 会判断需要调用 greet 工具，传入参数：

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{
  "name": "John Doe"
}

MCP Server 返回：

1
你好，John Doe！很高兴认识你。

Agent 再把这个结果回复给用户。

16. tool_filter 有什么用？

tool_filter=['greet'] 表示只暴露指定工具给 Agent。

这非常重要。

如果一个 MCP Server 有很多工具，比如：

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read_file
write_file
delete_file
send_email
query_database

但你只想让某个 Agent 使用其中一部分，就可以用 tool_filter 限制。

作用是：

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3
减少误调用
降低权限风险
让 Agent 更容易选择正确工具

17. 第 10 页图 1 怎么理解？

第 10 页图 1 是 MCP 的整体结构。图里大概是：

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11
User
 ↓
Prompt
 ↓
Agent / MCP Client
 ↓
MCP Server
 ↓
Tools / APIs / Legacy Services / Data Services / Wrappers
 ↓
Output

这个图的重点是：

Agent 不直接连接所有外部系统，而是通过 MCP Client 连接 MCP Server，再由 MCP Server 管理后面的工具、API、旧系统、数据库和包装器。

也就是说，MCP Server 是 Agent 和复杂外部世界之间的标准中间层。

图里右边的几个外部系统包括：

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Tools：工具
APIs：接口
Legacy Services：旧系统
Data Services：数据服务，如网页、数据库
Wrappers：包装层

这说明 MCP 很适合企业系统，因为企业里有大量旧系统、数据库和内部 API，不可能每个都单独给 Agent 写一套连接方式。

18. MCP 和前面章节怎么连起来？

和工具调用的关系

MCP 是工具调用的标准化升级。

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2
工具调用：让 Agent 能用工具
MCP：让 Agent 以标准方式发现和使用工具

和规划的关系

复杂任务里，Agent 规划完步骤后，可能每一步都要调用 MCP 工具。

比如：

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1. 查询客户数据
2. 生成营销文案
3. 生成宣传图
4. 发送邮件
5. 写入 CRM

这些都可以通过 MCP Server 暴露。

和多智能体的关系

多个 Agent 可以共享同一个 MCP Server。

比如：

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3
4
Research Agent 用搜索 MCP Server
Data Agent 用数据库 MCP Server
Writer Agent 用文档 MCP Server
Supervisor Agent 统一协调

和记忆管理的关系

长期记忆也可以通过 MCP 暴露。

比如：

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4
memory_search
memory_write
user_profile_get
user_profile_update

这样不同 Agent 都能用统一接口访问记忆系统。

和学习与适应的关系

学习型 Agent 可能需要调用：

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3
4
5
评估工具
日志系统
代码执行工具
版本管理工具
测试工具

这些都可以通过 MCP 接入。

比如 SICA / OpenEvolve 这类系统，如果要标准化访问代码库、测试器、评估器，就可以把它们包装成 MCP Server。

19. 什么时候该用 MCP？什么时候不用？

适合用 MCP 的情况

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需要接多个外部系统
希望工具能被多个 Agent 复用
希望不同模型都能使用同一套工具
需要动态发现工具能力
要做企业级 Agent 系统
要接数据库、SaaS、文件系统、内部 API

PDF 里的经验法则也是：构建复杂、可扩展或企业级智能体系统，需要与多样化外部工具、数据源和 API 交互时，优先采用 MCP；如果只需固定少量函数，直接工具调用即可。

不一定需要 MCP 的情况

1
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4
只做一个简单 demo
只有一两个固定工具
工具只给当前 Agent 使用
不需要跨模型、跨应用复用

比如你只想写一个：

1
get_weather(location)

那直接工具调用就够了。

20. 你现在要掌握到什么程度？

这章你现在不需要马上手敲所有 ADK / FastMCP 代码。

你真正要掌握的是：

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1. MCP 是标准协议，不是某个具体工具
2. MCP 采用 Client-Server 架构
3. MCP Server 暴露资源、工具、Prompt
4. MCP Client 负责发现和调用这些能力
5. MCP 比普通工具调用更适合复杂、可复用、企业级集成
6. MCP Server 的 API 设计质量会直接影响 Agent 表现

尤其要记住这句话：

MCP 解决的是“外部能力如何标准化暴露给 Agent”的问题。

21. 一段师生对话理解

学生：老师，MCP 是不是就是工具调用？

老师：不是。工具调用是让模型调用某个函数。MCP 是一套标准协议，让模型应用可以发现、连接和调用外部工具、资源和 Prompt。

学生：那 MCP 里面也有工具吗？

老师：有。MCP Server 可以暴露工具。但 MCP 不只暴露工具，还可以暴露资源和 Prompt。

学生：为什么不直接用函数调用？

老师：如果只有一两个固定函数，直接函数调用就够了。但如果你要接很多系统，比如数据库、文件系统、CRM、邮件、内部 API，而且还希望不同 Agent 都能复用，那 MCP 更合适。

学生：MCP Client 和 MCP Server 分别是什么？

老师：MCP Client 在 Agent 应用里，负责连接和调用。MCP Server 在外部系统那边，负责暴露工具、资源和 Prompt。

学生：是不是只要把 API 包成 MCP，Agent 就会很好用？

老师：不一定。API 本身要适合 Agent 使用。比如要支持过滤、排序、结构化输出。如果只返回一堆无法解析的 PDF 或需要逐条查询，Agent 还是会很难用。

22. 最直观总结

这一章的本质是：

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是 Agent 连接外部世界的标准化接口。它把外部工具、数据资源和 Prompt 通过 MCP Server 暴露出来，让 MCP Client，也就是 Agent 应用，能够动态发现和调用这些能力。

可以这样记：

1
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3
4
5
工具调用 Tool Calling：
给某个 Agent 配几个函数。

MCP：
搭一个标准化工具/资源服务器，让不同 Agent 都能发现和调用。

对于你之后做 Agent 项目，MCP 的位置大概是：

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4
5
普通入门项目：
直接 Tool Calling 就够了。

复杂项目 / 企业项目：
MCP 更适合，因为它能统一管理多个工具、数据源和外部系统。

章节插图