MCP
Model Context Protocol，用统一协议把工具、资源和提示能力接入 AI 客户端。
#tech / ai
#resource / mcp
#type / concept
#status / growing
[!info] related notes
- 所属 MOC: mcp-moc
- 相关概念: function-calling, docker-mcp-toolkit, 同花顺 AI 前端笔试+面试准备
MCP
MCP 不是某一个具体工具，而是一套协议标准。它的目标是让 AI 客户端用统一方式接入外部工具、资源和提示能力。
一句话定义
MCP 可以理解成“AI 客户端和外部工具生态之间的标准接口层”。
为什么会有 MCP
如果没有统一协议，不同 AI 客户端接不同工具时，经常会出现：
- 每个工具接法都不一样
- 每个客户端都要单独适配
- 工具、资源、提示很难统一暴露
MCP 解决的就是这个集成标准化问题。
三个核心角色
MCP Host
AI 应用本身，比如 IDE、桌面助手、聊天客户端。
MCP Client
Host 里负责和某个 MCP Server 建连接的那一层。
MCP Server
真正暴露能力的服务端，里面可以提供：
- tools
- resources
- prompts
粗略工作流程
- Host 连接 MCP Server
- Server 告诉客户端自己能提供哪些工具和资源
- 用户发起问题
- Host 根据模型判断，选择是否调用某个 MCP 能力
- Server 返回结果，Host 再组织给用户
它和 Function Calling 的关系
很多人会把它们混在一起，但两者不完全一样。
- Function Calling 更偏“模型如何表达一次工具调用”
- MCP 更偏“工具和资源如何以统一协议接进客户端”
可以把 MCP 理解成更完整的接入层标准，而 Function Calling 更像调用层能力。
面试里为什么会问 MCP
因为 AI 工程岗位不只是问你会不会调一个聊天接口，还会看你是否理解：
- 模型如何接外部工具
- IDE / 客户端为什么能拥有搜索、读文件、执行脚本等能力
- 工具生态如何标准化接入
最短答法
MCP 是给 AI 客户端接入外部工具、资源和提示能力的一套标准协议。它解决的是“工具怎么统一接进来”的问题，而不是单纯一次函数调用本身。