一、为什么需要 MCP：AI Agent 工具调用的困境在构建 AI Agent 时，一个核心难题是如何让大模型安全、标准化地调用外部工具和数据源。传统做法往往需要为每个工具单独编写适配代码，导致集成成本高、维护困难。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）正是为了解决这一问题而提出的开放协议，它定义了 AI 应用与外部工具、数据源之间的统一交互方式。传统工具集成的痛点：每个工具都要单独适配，接口不统一，切换模型或工具时改动量大。MCP 的核心价值：提供标准化的工具发现、调用和结果返回机制，让 AI Agent 像调用函数一样调用外部能力。适用场景：代码助手、数据分析 Agent、自动化工作流、企业内部知识库问答等。二、MCP 协议基础概念在动手开发之前，需要先理解 MCP 的几个核心概念，它们构成了整个协议的基础。2.1 核心角色Host（宿主）：运行 AI 模型的应用，例如 Claude Desktop、自研 Agent 框架等。Client（客户端）：在 Host 内部与 Server 建立连接的组件，负责发起请求。Server（服务端）：对外提供工具、资源或提示词的服务进程。2.2 三大能力Tools（工具）：可被模型调用的函数，例如查询天气、执行 SQL、读写文件。Resources（资源）：可供模型读取的数据，例如文档、数据库记录、API 返回内容。Prompts（提示词模板）：预定义的提示词，帮助模型更好地完成特定任务。2.3 MCP 协议开发实战：从零搭建 AI Agent 工具链 ai
一、为什么需要 MCP：AI Agent 工具调用的困境在构建 AI Agent 时，一个核心难题是如何让大模型安全、标准化地调用外部工具和数据源。传统做法往往需要为每个工具单独编写适配代码，导致集成成本高、维护困难。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）正是为了解决这一问题而提出的开放协议，它定义了 AI 应用与外部工具、数据源之间的统一交互方式。传统工具集成的痛点：每个工具都要单独适配，接口不统一，切换模型或工具时改动量大。MCP 的核心价值：提供标准化的工具发现、调用和结果返回机制，让 AI Agent 像调用函数一样调用外部能力。适用场景：代码助手、数据分析 Agent、自动化工作流、企业内部知识库问答等。二、MCP 协议基础概念在动手开发之前，需要先理解 MCP 的几个核心概念，它们构成了整个协议的基础。2.1 核心角色Host（宿主）：运行 AI 模型的应用，例如 Claude Desktop、自研 Agent 框架等。Client（客户端）：在 Host 内部与 Server 建立连接的组件，负责发起请求。Server（服务端）：对外提供工具、资源或提示词的服务进程。2.2 三大能力Tools（工具）：可被模型调用的函数，例如查询天气、执行 SQL、读写文件。Resources（资源）：可供模型读取的数据，例如文档、数据库记录、API 返回内容。Prompts（提示词模板）：预定义的提示词，帮助模型更好地完成特定任务。2.3 RELATED READING
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