模型控制协议

模型上下文协议 (MCP) 简介 模型上下文协议 (MCP) 是一个旨在标准化和增强 AI 模型和工具之间通信方式的框架。它代表了 AI 互操作性发展的重要一步，允许系统中不同的 AI 组件之间进行更结构化、一致和可靠的交互。本文档提供了对 MCP、其组件、实现以及在 AI 生态系统中的重要性的全面解释。 什么是模型上下文协议？ 从本质上讲，模型上下文协议是一种标准化的通信协议，有助于定义 AI 模型、工具以及集成它们的系统之间如何共享上下文。它提供了一种结构化的方式来交换有关以下方面的信息： AI 模型的功能 这些模型可用的功能和工具 特定交互的上下文和约束 关于请求和响应的元数据 MCP 旨在通过创建一种通用语言，让不同的组件能够有效地通信，从而解决 AI 系统集成中的几个挑战。 MCP 的关键组件 1. 模式定义 MCP 定义了可以在组件之间交换的各种类型消息的模式。这些模式通常包括： 工具描述：对可用功能、其参数、预期输入/输出以及使用约束的结构化定义。 上下文数据包：关于对话或任务当前状态的信息，包括历史记录、用户偏好和环境因素。 能力声明：来自模型的关于它们能做什么和不能做什么的声明，允许系统适当地路由请求。 请求/响应格式：用于向模型和工具发出请求并接收其响应的标准化格式。 2. 元数据框架 MCP 包含一个丰富的元数据系统，该系统提供关于每次交换的附加信息，例如： 时间戳和请求标识符 身份验证和授权信息 资源使用指标 置信度分数和不确定性估计 来源信息（什么生成了特定的输出） 3. 状态管理 该协议包括用于在多次交互中维护和更新状态的机制，从而实现： 多轮对话中的连续性 在不同工具或模型之间切换时保留上下文 在不进行冗余信息传输的情况下，高效更新共享上下文 4. 函数调用接口 MCP 的一个关键组件是其标准化的函数调用方法，允许模型： 发现哪些函数可用 了解如何正确调用这些函数 处理函数返回的结果 以连贯的顺序将多个函数调用链接在一起 MCP 的实现 对于模型提供商 AI 模型提供商通过以下方式实现 MCP： 支持标准请求和响应格式 实施能力声明机制 正确处理上下文数据包 支持函数调用接口 生成适当的元数据 对于工具开发人员 创建与 AI 模型交互的工具的开发人员通过以下方式实现 MCP：...