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Model Context Protocol Deep Dive
2025/5/8
Practical AI: Machine Learning, Data Science, LLM
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Chris Benson
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Daniel Whitenack
Chris Benson: 我在与客户合作的过程中观察到，他们构建 AI 系统的模式通常是从构建独立的 AI 助手开始，例如知识库聊天机器人或结构化数据交互工具。然后，他们会将这些独立的助手整合到一个更高级的代理层，从而实现不同数据源和系统的交互。这体现了 AI 系统发展的趋势，即从独立的工具向更复杂的、能够与多种系统交互的代理系统演进。
我非常关注 Rust 语言的 MCP SDK，因为它在边缘计算场景中具有重要意义。在边缘计算中，我们需要将 AI 模型部署到远离数据中心的设备上，而 Rust 语言的效率和性能优势使其成为理想的选择。
此外，我还关注 Candle 这个 Rust 框架，它是一个轻量级的机器学习框架，非常适合边缘计算场景。
总的来说，MCP 的出现标志着 AI 系统发展的一个重要阶段，它将促进 AI 系统的标准化和互操作性，并推动 AI 技术在更多领域的应用。
Daniel Whitenack: 我们很早就预见了 AI 系统整合的趋势，现在这种趋势已经成为现实，并被命名为“代理 AI”。MCP 协议的出现正是为了解决 AI 模型与外部工具集成的问题。
现有的 AI 模型与外部工具的集成方式通常效率低下且不标准化，需要大量的自定义代码。MCP 协议旨在提供一种标准化的方式，从而简化 AI 模型与外部工具的集成，提高效率，并改善不同系统之间的互操作性。
MCP 系统由主机、客户端和服务器三个主要组件组成。主机是最终用户应用程序，客户端是 MCP 客户端库，服务器是外部工具。客户端通过标准化的协议与服务器进行交互，从而调用工具、资源和提示。
构建 MCP 服务器相对容易，可以使用 FastAPI-MCP 等框架快速将现有的 FastAPI 应用转换为 MCP 服务器。此外，还需要考虑安全问题，例如连接级安全性和工具本身的安全风险。
目前，虽然 Anthropic 和 OpenAI 都支持 MCP，但其他模型可能需要额外的上下文信息才能与 MCP 服务器交互。随着 MCP 相关示例被纳入模型训练数据，未来使用非 Anthropic 模型与 MCP 服务器交互将变得更加容易。
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