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MCP是Model Context Protocol的缩写，中文意为"模型上下文协议"。它是一种用于管理和传递与AI模型交互时的上下文信息的协议或方法。
MCP的核心功能是管理和传递与AI模型交互时的上下文信息。这里的上下文指的是对话历史、用户指令、当前状态等相关信息。MCP将这些信息组织起来，使模型能够理解当前的语境。
MCP的目的是帮助模型理解语境并生成连贯、相关的回复。它在多轮对话、需要维持状态的交互以及复杂任务的分步执行等场景中特别重要。通过MCP，AI模型能够记住之前的对话内容，理解当前的上下文，从而提供更加智能和连贯的回应。
MCP的技术实现通常包括几个关键部分：首先是结构化的数据格式，用于组织对话历史和上下文信息；其次是标准化的消息传递机制，确保模型和应用之间的通信一致性；第三是上下文管理策略，决定哪些信息需要保留或丢弃；最后是状态追踪与更新机制，维护对话的连续性。这个示例展示了一个典型的MCP结构，包含消息历史、状态信息和元数据。
总结一下，MCP即模型上下文协议，是一种用于管理和传递与AI模型交互时上下文信息的协议。它的核心功能是组织对话历史、用户指令和当前状态等信息，帮助模型理解语境并生成连贯、相关的回复。MCP主要应用于多轮对话和需要维持状态的交互场景，其技术实现包括结构化数据格式、标准化的消息传递机制、上下文管理策略和状态追踪与更新机制。通过MCP，AI模型能够提供更加智能和连贯的交互体验。