Agent设计模式——第 10 章：模型上下文协议 (MCP)
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内容提要
模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部系统、数据库和工具的标准化通信。它采用客户端-服务器架构，简化了LLM的集成，支持动态发现和操作执行，增强了AI Agent的功能与灵活性。
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关键要点
- 模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部系统、数据库和工具的标准化通信。
- MCP 采用客户端-服务器架构，简化 LLM 的集成，支持动态发现和操作执行。
- MCP 允许 LLM 与外部资源交互，提供一致和可预测的集成机制。
- MCP 的有效性依赖于底层 API 的设计，需避免简单包装现有遗留 API 的风险。
- MCP 和工具函数调用在方法和抽象级别上存在差异，MCP 是标准化接口，促进互操作性。
- MCP 的关键组件包括资源、工具和提示，确保交互结构化和有效。
- MCP 支持动态查询服务器了解可用工具和资源，增强了 Agent 的适应能力。
- MCP 实现必须包含身份验证和授权，以确保安全性。
- MCP 服务器可本地或远程部署，支持按需交互和批处理。
- MCP 显著扩展了 AI/LLM 能力，支持数据库集成、媒体生成、外部 API 交互等多种用例。
- MCP 使 Agent 能够执行复杂任务，如发送电子邮件、更新记录和控制物联网设备。
- 使用 FastMCP 可以简化 MCP 服务器的开发，提供自动化工具和资源的注册。
- MCP 是开发超越基本语言能力的交互式 AI Agent 的关键组件。
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