MCP 技术与应用总结
为什么我们需要 MCP？
当前AI发展存在两大痛点：一是大模型能力受限，像写报告只能基于静态文档无法拉取最新数据库数据，辅助写代码识别不了本地项目结构，且知识停留在训练时的静态内容，难以动态获取实时信息（如查天气）或执行操作（如改文件、调数据库）；二是各AI工具操作方式差异大，从文件上传到提示词输入均不统一，跨工具协作繁琐低效。行业调研显示，中等规模AI团队有相当一部分开发时间消耗在工具适配与数据接入上，跨应用协作效率甚至低于重新开发功能。为此亟需标准化接口（如MCP协议），让AI能“即插即用”连接外部能力。
MCP是什么，API、LSP、MCP
要理解 MCP（Model Context Protocol），需要先回顾它的技术先驱——API 和 LSP 协议的发展历程，以及它们为何无法满足 AI 时代的需求。
三代协议发展
| 协议 | 定位 | 核心价值 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| API | Web 前后端交互协议 | 标准化数据传输（如 RESTful 接口） | 仅支持「请求-响应」模式，无法处理动态操作 |
| LSP | IDE 开发工具通信协议 | 统一代码补全/跳转定义等 IDE 功能 | 仅服务于开发场景，无法扩展到通用 AI 领域 |
| MCP | AI 与外部系统交互协议 | 标准化「工具调用+数据获取+提示模板」 | 覆盖全场景，支持动态扩展 |
技术演进逻辑：
- API解决了Web时代的数据传输标准化问题
- LSP解决了开发工具链的兼容性问题
- MCP则致力于解决AI时代的"环境感知"和"操作执行"问题
MCP的核心价值
- 能力扩展：让AI突破训练数据的限制，动态连接外部数据源和执行系统操作
- 生态统一：建立AI工具间的"通用插座"，消除不同应用间的适配成本
- 效率革命：通过标准化接口降低开发运维成本，提升跨系统协作效率
MCP组成
三个核心组件
MCP Client（客户端）、MCP Server（服务端）、三个接口（Prompt/Tools/Resources）。
核心组件说明：
- MCP Client：嵌入AI Agent的客户端模块，负责协议转换和指令转发
- MCP Server：资源管理中心，提供统一的服务注册与发现机制
- 三个接口：
- Prompt模板：标准化提示词管理
- Tools工具集：系统操作能力开放
- Resources数据源：外部数据连接
MCP应用架构
华为大咖说丨在AI Agent时代，站在架构师的视角谈谈我们的核心控制点在哪里？
管控系统提供功能丰富完整、描述清晰的功能接口，可以更好的被Agent使用，是管控系统最重要的一个价值和控制点，设想一下，当Agent提出的各种需求，管控系统都能立刻掏出来一组API，高效的支撑这些需求，这么易用的工具集无法被取代。管控系统另外的一个核心价值和控制点是环境感知，这恰好和数字孪生的概念契合，管控系统对网络做充分数字化，管理历史-实时的数据，是支撑Agent推理的核心知识，这些数据核心资产无法被取代。