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圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手 原創(chuàng) 精華

發(fā)布于 2025-3-26 09:58
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編者按: AI 應用如何像智能終端連接配件一樣,無縫集成多樣化的工具和數(shù)據(jù)源?答案或許就藏在近期熱議的「模型上下文協(xié)議(MCP)」中。

我們今天帶來的這篇文章,作者的核心觀點是:MCP 通過標準化通信協(xié)議,讓 AI 應用與外部工具、數(shù)據(jù)的交互如同 USB-C 接口一般高效且靈活,徹底改變傳統(tǒng) API 架構(gòu)的僵化限制。

文章詳細介紹了 MCP 的核心架構(gòu),包括 Host(提供 AI 交互環(huán)境的應用程序)、Client(實現(xiàn)與 MCP Servers 通信)和 Server(提供特定能力和數(shù)據(jù)訪問)三大組件。重點解釋了 MCP 的 Capability Exchange(能力交換)機制如何使系統(tǒng)更加動態(tài)靈活,允許服務器隨時更新其功能而無需客戶端重寫代碼。

作者 | Avi Chawla

編譯 | 岳揚

最近,關(guān)于模型上下文協(xié)議(MCP)的討論非常熱烈。你一定聽說過它。

今天,讓我們一起來了解一下模型上下文協(xié)議(MCP)。

直觀地說,MCP 就像 AI 應用的 USB-C 接口。

正如 USB-C 為設備連接各種配件提供了標準化方案,MCP 也將 AI 應用連接到不同數(shù)據(jù)源和工具的方式標準化了。

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

接下來從技術(shù)角度進行深入探討。

MCP 的核心遵循客戶端-服務器(client-server)架構(gòu),Host 應用程序可以連接到多個 Server。

它包含三個主要組件:

  • Host
  • Client
  • Server

在我們進行深入探討之前,先來了解一下整體架構(gòu)??

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

Host 代表任何提供 AI 交互環(huán)境、訪問外部工具和數(shù)據(jù)源并運行 MCP Client 的 AI 應用(如 Claude 桌面版、Cursor)。

MCP Client 在 Host 內(nèi)運行,實現(xiàn)與 MCP Servers 的通信。

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

MCP Server 對外開放特定能力,并提供對數(shù)據(jù)源的訪問權(quán)限,包括:

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

  • Tools:使大語言模型能夠通過你的 Server 執(zhí)行操作。
  • Resources:將 Server 上的數(shù)據(jù)和內(nèi)容開放給大語言模型。
  • Prompts:創(chuàng)建可復用的提示詞模板和工作流程。

要構(gòu)建屬于你自己的 MCP 系統(tǒng),理解客戶端-服務器通信機制是必不可少的。

現(xiàn)在我們來解析客戶端與服務器的通信流程。

本文將對該過程進行逐步拆解,請看下方這張示意圖...

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

首先進行 Capability Exchange(譯者注:Capability Exchange(能力交換)是一種動態(tài)服務發(fā)現(xiàn)與適配機制,是MCP連接建立的必經(jīng)步驟,類似于“握手協(xié)議”。),流程如下:

  1. 客戶端發(fā)送初始請求,獲取服務器能力信息
  2. 服務器返回其能力信息詳情
  3. 例如當天氣 API 服務器被調(diào)用時,它可以返回可用的“tools”、“prompts templates”及其他資源供客戶端使用

交換完成后,客戶端確認連接成功,然后繼續(xù)交換消息。

這種機制非常強大,原因如下:

在傳統(tǒng)的 API 架構(gòu)中:

  • 如果你的 API 最初需要兩個參數(shù)(例如,天氣服務的 location 參數(shù)(譯者注:地理位置)和 date 參數(shù)(譯者注:日期)),用戶需嚴格按此參數(shù)結(jié)構(gòu)構(gòu)建應用。

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

  • 之后,如果你決定為該 API 添加第三個必選參數(shù)(例如,unit參數(shù)(譯者注:溫度單位)),將API “契約”進行變更。

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

  • 這意味著該 API 的所有用戶都必須更新代碼,增加對新參數(shù)的支持,如果未及時更新,他們的請求可能會失敗、報錯或提供不完整的結(jié)果。

圖解「模型上下文協(xié)議(MCP)」:從與傳統(tǒng) API 的比較入手-AI.x社區(qū)

MCP 的設計解決了這個問題,具體方法如下:

  • MCP 引入了一種動態(tài)、靈活的方法,與傳統(tǒng) API 形成鮮明對比。
  • 當 Client(例如 Claude Desktop 這類 AI 應用)連接 MCP Server(例如天氣服務)時,會發(fā)送初始請求,以便了解 Server 的能力。
  • Server 的響應包含可用的 tools、resources、prompts 以及相關(guān)參數(shù)的詳細信息。例如,若天氣 API 最初僅支持 location 和 date 參數(shù),服務器會通過能力交換告知這些信息。
  • 當新增 unit 參數(shù)時,MCP Server 可在下次進行能力交換時動態(tài)更新能力描述。Client 無需硬編碼或預定義參數(shù),只需查詢 Server 的最新能力并自動適配。
  • 這樣,Client 就能使用更新后的新功能(例如在其請求中包含 unit 參數(shù)),實時調(diào)整行為,而無需重寫或重新部署代碼。

希望本文能闡明 MCP 的作用。

后續(xù)我們將探索如何創(chuàng)建自定義的 MCP servers 并圍繞它們構(gòu)建實踐演示,敬請期待!

Thanks for reading!
Hope you have enjoyed and learned new things from this blog!

END

本期互動內(nèi)容 ??

?你認為標準化的 MCP 會加速 AI 創(chuàng)新還是限制創(chuàng)新?為什么?

原文鏈接:

??https://blog.dailydoseofds.com/p/visual-guide-to-model-context-protocol??

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