视频字幕
MCP，全称Model Context Protocol，是一个标准化协议，专门用于连接AI模型与外部工具和数据源。它就像一座桥梁，让AI模型能够安全、可控地访问和使用各种外部资源，大大扩展了AI的能力边界。
MCP架构由三个核心组件构成。客户端负责发起请求和处理响应，通常是AI应用程序。服务器提供具体的资源和工具，处理业务逻辑。传输层则负责两者之间的消息传递，使用标准的JSON-RPC协议确保通信的可靠性和标准化。
MCP的工作流程包括四个关键步骤。首先，客户端使用JSON-RPC格式发起请求。然后，传输层负责转发消息并确保格式标准化。接着，服务器接收并处理请求，执行具体操作。最后，处理结果通过相同路径返回给客户端，完成整个交互过程。
MCP提供四大核心功能。资源访问功能让AI能够读取文件、数据库等外部资源，提供统一的访问接口。工具调用功能允许执行外部程序，大大扩展AI的能力范围。提示模板功能标准化了提示格式，提高交互效率。采样功能则控制生成过程，优化输出质量。
MCP，全称Model Context Protocol，是一个开放标准协议。它的作用是连接AI模型与各种数据源和工具，让AI助手能够访问外部资源，执行复杂任务。通过MCP，AI不再局限于训练数据，而是可以实时获取最新信息并执行各种操作。
MCP由三个核心组件构成。首先是MCP服务器，它提供各种工具和资源接口。然后是MCP客户端，通常集成在AI应用中，负责消费服务器提供的功能。最后是标准化的通信协议，确保服务器和客户端之间能够可靠地交换信息。
MCP的工作流程很简单直观。首先，客户端向服务器发起请求，说明需要执行什么操作。服务器接收到请求后进行处理，执行相应的操作，比如读取文件或调用API。最后，服务器将执行结果返回给客户端，完成整个交互过程。
MCP使用JSON格式进行通信，消息结构清晰简洁。每个请求包含method字段指定要调用的方法，params字段包含方法参数，id字段用于标识请求。这种标准化的消息格式确保了不同实现之间的兼容性。
MCP在实际应用中展现出强大的灵活性。它可以实现文件系统访问，读取配置文件和处理文档数据。支持数据库查询，执行SQL语句获取业务数据。还能进行API调用，访问外部服务并集成第三方功能。MCP的标准化优势在于提供统一的接口规范，大大降低了系统集成的成本和复杂度。