MCP概念与运行机制
# MCP概念与运行机制
先分清协议、工具、服务和进程，再理解 AI 应用如何调用外部能力。
# 1. 一句话理解 MCP
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套连接 AI 应用与外部工具、数据源的标准协议，让 AI 应用能够通过统一接口获取上下文并调用工具。
面试时可以直接用这句话。继续展开时，重点解释：MCP 统一的是连接与调用方式，真正执行工作的仍是开发者编写的业务代码。
# MCP 等于函数吗？类似说明书吗？
一个 MCP 工具可以对应一个函数，但 MCP 本身是协议。
| 概念 | 做什么 | 例子 |
|---|---|---|
| 业务函数 | 实际干活 | read_temperature(device_id) |
| 工具定义 | 描述工具名称、用途和输入结构 | 读取温度，需要设备编号 |
| MCP 协议 | 规定能力发现、请求和结果如何交换 | 列出工具、调用工具 |
| MCP Server | 提供这些能力的程序 | 包含多个设备查询工具的服务 |
“说明书”只对应工具描述这一部分。真正可用还需要通信处理、业务函数和执行结果。
# MCP 的主要价值
原本不同 AI 应用可能各写一套外部工具接入逻辑。MCP 提供统一标准，使兼容的客户端能够复用同一套工具服务。
AI 应用可以发现有哪些工具，读取参数说明，发送调用，接收数据或错误。MCP 不保证所有客户端支持完全相同的功能，也不替代业务系统自身的权限校验。
# 2. MCP 有哪些组成？
从架构看有三个角色：
- Host（宿主）：用户使用的 AI 应用，协调模型、上下文和工具使用。
- Client（客户端）：宿主内部负责连接某个 MCP 服务的组件。
- Server（服务端）：对外提供工具、数据等能力的程序，可以本地运行，也可以远程部署。
用户 → AI 应用（Host，内部包含 Client）
↓ MCP 通信
MCP Server
↓
业务函数 → 文件 / 数据库 / 设备 / API
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开发一个工具服务时，可以按四部分理解实现：
| 部分 | 作用 |
|---|---|
| 工具定义 | 名称、说明、输入参数结构 |
| 通信层 | 用 SDK 接收和处理 MCP 请求 |
| 业务实现 | 调用库、系统命令、设备接口等 |
| 结果处理 | 返回数据、文本或错误 |
这个划分是开发视角，不是协议正式规定的“四个模块”。MCP 也不只有工具：服务端还可以提供 **Resources（上下文数据）**和 Prompts（可复用提示模板）。详见 MCP 架构说明 (opens new window)。
# 3. GitHub 上的 MCP 项目是干什么的？
很多项目是 MCP Server 的具体实现：把文件系统、数据库、画图软件等能力封装成标准工具。也有 SDK、客户端、示例和插件项目，不能只看名字判断。
以 npm 包 @drawio/mcp 为例，它提供可执行的 JavaScript 程序。安装包包含工具定义和执行代码，并不包含一个负责思考的大模型。
# 为什么需要 npm 或 npx？
因为要先获得并启动那段程序：
# 全局安装，之后可以通过命令启动
npm install -g @drawio/mcp
# 获取包并执行；已有缓存时通常可以复用
npx -y @drawio/mcp
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npm install 是安装，npx 是执行包里的命令。使用 npx 不代表已全局安装。生产或隔离环境应固定版本，并提前准备依赖，避免运行时临时访问包仓库。
本次检查的客户端配置是：
[mcp_servers.drawio]
command = "npx"
args = ["-y", "@drawio/mcp"]
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这是客户端的配置格式，不是 MCP 协议要求所有客户端使用的格式。建立连接时，客户端按配置启动程序。
# 它是进程，还是服务？
两者都是。进程描述程序如何运行，服务描述它向调用方提供什么能力。
本地 draw.io MCP 使用 stdio，通过标准输入和标准输出通信，没有启动一个 HTTP 接口端口：
AI 客户端 ⇄ stdin / stdout ⇄ 本地 Node.js MCP 进程
远程 MCP 服务通常使用 Streamable HTTP，客户端连接服务地址。启动时机、连接复用和退出管理由具体客户端决定。