【超详细】Claude MCP 大模子上下文协议全面先容（架构、协议、优缺点） ...

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随着人工智能技能的飞速发展，大模子（LLMs）在各个范畴的应用越来越广泛。然而，怎样安全、高效地将这些大模子集成到应用程序中，成为了一个亟待办理的问题。Model Context Protocol (MCP) 应运而生，它提供了一种标准化的客户端-服务器架构，用于在应用程序中集成 AI 功能，同时确保安全性和可扩展性。本文将详细先容 MCP 的架构、底子协议、生命周期、传输机制、安全性以及优缺点。

  
1. MCP 架构

MCP 遵循客户端-主机-服务器架构，每个主机可以运行多个客户端实例。这种架构不仅使用户可以或许在应用程序中集成 AI 功能，还保持了明确的安全边界和隔离关注点。MCP 基于 JSON-RPC，提供了一个有状态的会话协议，专注于上下文交换和客户端与服务器之间的采样协调。

1.1 核心组件

• 主机（Host）：主机历程充当容器和协调者，负责创建和管理多个客户端实例，控制客户端连接权限和生命周期，实行安全计谋和同意要求，处理用户授权决策，协调 AI/LLM 集成和采样，以及管理跨客户端的上下文聚合。
  
• 客户端（Client）：每个客户端由主机创建，并维护一个隔离的服务器连接。客户端为每个服务器创建一个有状态的会话，处理协议协商和功能交换，双向路由协议消息，管理订阅和通知，维护服务器之间的安全边界。
  
• 服务器（Server）：服务器提供专门的上下文和功能，通过 MCP 原语公开资源、工具和提示，独立运行，具有明确的职责，通过客户端接口请求采样，必须服从安全约束，可以是本地历程或长途服务。
  

1.2 设计原则

MCP 的设计基于以下几个关键原则：

• 服务器应该非常容易构建：主机应用程序处理复杂的编排职责，服务器专注于特定的、明确的功能，简单的接口最小化实现开销，明确的分离使代码易于维护。
  
• 服务器应该高度可组合：每个服务器在隔离中提供专注的功能，多个服务器可以无缝组合，共享协议实现互操作性，模块化设计支持可扩展性。
  
• 服务器不应读取整个对话，也不应“看到”其他服务器：服务器仅吸收须要的上下文信息，完整的对话历史保留在主机中，每个服务器连接保持隔离，跨服务器交互由主机控制，主机历程实行安全边界。
  
• 功能可以逐步添加到服务器和客户端：核心协议提供最少的必须功能，需要时可以协商额外的功能，服务器和客户端独立演进，协议设计为将来可扩展，保持向后兼容性。
  

2. 底子协议

所有 MCP 客户端和服务器之间的消息必须遵循 JSON-RPC 2.0 规范。该协议定义了三种基本类型的消息：

• 请求（Requests）：用于启动操作的消息，必须包含唯一 ID 和方法名称。
  
• 响应（Responses）：复兴请求的消息，必须包含与请求雷同的 ID，进一步分为成功结果或错误。
  
• 通知（Notifications）：无需复兴的单向消息，不得包含 ID。
  

MCP 由多个关键组件组成，这些组件协同工作：

• 底子协议：核心 JSON-RPC 消息类型。
  
• 生命周期管理：连接初始化、功能协商和会话控制。
  
• 服务器功能：服务器公开的资源、提示和工具。
  
• 客户端功能：客户端提供的采样和根目录列表。
  
• 实用工具：跨范畴关注点，如日记记录和参数完成。
  

所有实现必须支持底子协媾和生命周期管理组件，其他组件可以根据应用程序的具体需求实现。
3. 生命周期

MCP 定义了一个严格的客户端-服务器连接生命周期，确保正确的功能协商和状态管理。生命周期分为三个阶段：

• 初始化：功能协商和协议版本协商。客户端通过发送包含支持的协议版本、客户端功能和客户端实现信息的 initialize 请求来启动此阶段。服务器以其自己的功能和信息举行响应。成功初始化后，客户端发送 initialized 通知以表示其准备开始正常操作。
  
• 操作：正常的协议通信。客户端和服务器根据协商的功能交换消息，双方应恭敬协商的协议版本，仅使用成功协商的功能。
  
• 关闭：优雅地停止连接。没有定义特定的关闭消息，应使用底层传输机制来表示连接停止。
  

4. 传输

MCP 目前定义了两种用于客户端-服务器通信的标准传输机制：

• Stdio：通过标准输入和标准输出举行通信。客户端将 MCP 服务器作为子历程启动，服务器在其标准输入 (stdin) 上吸收 JSON-RPC 消息，并将响应写入其标准输出 (stdout)。消息以换行符分隔，不得包含嵌入的换行符。
  

• HTTP with Server-Sent Events (SSE)：服务器作为独立历程运行，可以处理多个客户端连接。服务器必须提供两个端点：一个 SSE 端点，供客户端创建连接并吸收来自服务器的消息；一个常规的 HTTP POST 端点，供客户端向服务器发送消息。
  

客户端和服务器也可以以可插拔的方式实现自定义传输机制，以满意其特定需求。选择支持自定义传输的实现者必须确保它们保留 MCP 定义的 JSON-RPC 消息格式和生命周期要求。
5. 安全性

5.1 数据安全与隐私保护

• 制止敏感数据上传：MCP 通过本地服务器与数据源创建双向连接，制止了将敏感数据上传到第三方平台，最大限度地保障了数据隐私。例如，用户可以直接让 AI 模子分析本地数据库中的数据，而无需将数据文件上传至云端。
  
• 受控本领：MCP 服务器仅袒露特定且受控的功能，确保数据访问既可控又可审计。服务器自己控制资源，无需将 API 密钥等敏感信息提供给 LLM 提供商，纵然 LLM 提供商受到攻击，攻击者也无法获取到这些敏感信息。
  

5.2 传输安全

• 加密传输：MCP 协议支持多种加密算法，以确保数据在传输过程中的安全性。对于长途连接，建议使用 TLS 加密网络传输，保护敏感数据。
  
• 消息验证：MCP 协议要求验证所有传入消息，清理输入数据，查抄消息大小限制，并验证 JSON-RPC 格式。这有助于防止恶意内容和数据泄露。
  

5.3 身份验证与授权

• 用户授权机制：MCP 通过用户授权机制确保安全使用，控制 AI 模子的权限范围。用户可以决定哪些上下文被发送到 LLM，何时实行操作，以及怎样使用工具和资源。
  
• 自定义认证计谋：固然 MCP 核心规范目前不包括认证和授权，但客户端和服务器可以协商自己的自定义认证和授权计谋。
  

5.4 资源保护与访问控制

• 访问控制：MCP 服务器实现访问控制，确保只有颠末验证的请求才能访问特定资源。服务器可以验证资源路径，监控资源使用，并限制请求速率。
  
• 防止滥用：MCP 协议设计了防止滥用的机制，包括实施速率限制、设置合适的超时时间、处理拒绝服务（DoS）攻击场景等。
  

5.5 安全审计与监控

• 日记记录：MCP 协议建议记录协议事件、跟踪消息流、监控性能和记录错误。这有助于举行安全审计和监控，实时发现和处理安全问题。
  
• 错误处理：MCP 协议定义了标准错误代码，并要求在错误时不泄露敏感信息，记录安全干系错误，实现适当的清理。
  

5.6 模块化与可扩展性

• 模块化设计：MCP 的架构允许模块化开辟，多个 MCP 服务器可以连接到单个主机，每个服务器处理不同的资源。这种设计使得安全机制可以针对不同的资源和功能举行定制和扩展。
  
• 向后兼容性：MCP 协议设计为将来可扩展，保持向后兼容性。这确保了在添加新功能或更新协议时，不会破坏现有的安全机制。
  

6. 优缺点

长处

• 安全性：MCP 提供了明确的安全边界和隔离关注点，确保了客户端和服务器之间的安全通信。
  
• 可扩展性：通过模块化设计和功能协商，MCP 支持服务器和客户端的独立演进，保持向后兼容性。
  
• 灵活性：MCP 支持多种传输机制，包括标准的 stdio 和 HTTP with SSE，以及自定义传输机制，满意不同应用场景的需求。
  
• 易用性：服务器专注于特定的功能，简单的接口最小化实现开销，明确的分离使代码易于维护。
  

缺点

• 行业标准竞争剧烈
  

• 面临众多竞争对手：在数据连接和交互范畴，众多标准竞相角逐，MCP 协议只是其中之一。其他雷同协议或技能的不停涌现，可能会分散市场关注和资源，从而对 MCP 协议的推广和普及构成一定停滞。
  
• 生态建设难度大：要在众多标准中脱颖而出，成为行业通用标准，MCP 需要降服技能兼容性、市场认可度等多方面的困难，这可能需要大量的时间和资源投入，以及行业内的广泛合作和共识。
  

• 兼容性挑战
  

• 数据源和 AI 应用的多样性：鉴于数据源和 AI 应用的广泛多样性，某些数据源或 AI 应用在与 MCP 协议集成时可能会出现不兼容现象。例如，一些老旧系统或特殊定制的数据源可能难以与 MCP 协议顺遂对接，需要额外的适配工作，这在一定水平上限制了 MCP 协议的广泛应用。
  

• 协议本质的质疑
  

• 工程优化方案的质疑：部门观点以为，MCP 协议本质上更像是一个工程优化方案，且并非完善的优化方案。例如，有人指出，在极度情况下，直接为 LLM 提供 HTTP 接口，识别 JSON 并调用，与 MCP 协议并无本质区别，质疑其是否能称为真正的协议，以为它更像是 FunctionCall 与 Proxy 的组合。
  

• 应用范围受限
  

• 本地运行限制：目前，MCP 协议仅支持本地运行，服务器需摆设在本地呆板上，这在一定水平上限制了其在更广泛场景下的应用。尽管官方计划推出具有企业级身份验证的长途服务器支持，但在该功能完善之前，MCP 协议在多设备或分布式环境下的数据交互本领仍存在不敷，难以满意部门应用场景的需求。
  

7. 总结

Model Context Protocol (MCP) 为在应用程序中集成 AI 功能提供了一种安全、高效、可扩展的办理方案。通过其客户端-主机-服务器架构、底子协议、生命周期管理和传输机制，MCP 确保了客户端和服务器之间的安全通信和功能协商。尽管 MCP 在某些方面可能存在一定的复杂性和性能开销，但其在安全性和可扩展性方面的优势使其成为一种值得保举的 AI 集成协议。
   参考：
  

• https://model-context-protocol.github.io/specification/architecture/
  
• https://model-context-protocol.github.io/specification/basic/
  
• https://model-context-protocol.github.io/specification/basic/messages/
  
• https://model-context-protocol.github.io/specification/basic/lifecycle/
  
• https://model-context-protocol.github.io/specification/basic/transports/
  
• https://www.claudemcp.com/zh/docs/introduction
  

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