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将MCP与大型语言模型（LLM）集成的七大框架
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原文英文，约4200词，阅读约需16分钟。
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内容提要
AI代理工具包为开发者提供多种API，支持AI解决方案的工具集成，确保用户满意。本文介绍了模型上下文协议（MCP），作为大型语言模型（LLM）和代理的行业标准，帮助开发者有效连接外部应用，解决LLM实时获取信息的难题，简化多工具管理。MCP以其可靠性、灵活性和社区驱动特性，成为AI应用开发的标准。
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关键要点
- AI代理工具包为开发者提供多种API，支持AI解决方案的工具集成，确保用户满意。
- 模型上下文协议（MCP）是大型语言模型（LLM）和代理的行业标准，帮助开发者连接外部应用。
- MCP解决了LLM实时获取信息的难题，简化了多工具管理。
- MCP以其可靠性、灵活性和社区驱动特性，成为AI应用开发的标准。
- 没有适当的上下文，LLM和AI聊天机器人无法获取实时信息、执行代码或调用外部工具。
- Composio提供了工具包和MCP服务器的连接，支持多种IDE。
- Agents.json是基于OpenAI标准的规范，但未被广泛采用。
- MCP允许开发者提供上下文数据，帮助LLM和AI助手解决问题。
- MCP是一个开源协议，能够将企业数据连接到AI系统。
- MCP帮助LLM和代理提供有意义的响应，超出其内置知识。
- MCP的基本操作是用户向代理发送查询，代理决定调用哪个MCP服务器和工具。
- MCP成为标准，帮助开发者构建能够与外部应用有效沟通的AI系统。
- MCP的优势包括可靠性、灵活架构、社区驱动、强大的身份验证和权限系统。
- MCP服务器有两种形式：Server-Sent Events (SSE)和STDIO。
- MCP注册表提供了托管的MCP工具库，确保生成响应的可靠性。
- MCP客户端框架包括OpenAI Agents SDK、Praison AI、LangChain、Chainlit、Agno、Upsonic和Mastra。
- MCP的挑战包括工具搜索和发现的标准化问题，以及不同MCP服务器提供商的配置不一致。
- 未来可能会有标准化的方式来安装基于MCP的应用。
❓
延伸问答
什么是模型上下文协议（MCP）？
模型上下文协议（MCP）是一个开源协议，旨在为大型语言模型（LLM）和代理提供上下文数据，帮助它们有效连接外部应用。
MCP如何解决LLM的实时信息获取问题？
MCP通过提供上下文数据，使LLM和AI助手能够访问外部工具和应用，从而解决实时信息获取的难题。
使用MCP的优势是什么？
MCP的优势包括可靠性、灵活架构、社区驱动、强大的身份验证系统，以及简化多工具管理的能力。
MCP的基本操作流程是什么？
MCP的基本操作是用户向代理发送查询，代理决定调用哪个MCP服务器和工具来获取相关信息并响应用户。
MCP与传统工具集成方式相比有什么不同？
与传统工具集成方式相比，MCP提供了标准化的接口，简化了工具的访问和管理，减少了错误和开发时间。
MCP在未来的发展方向是什么？
未来，MCP可能会实现标准化的工具搜索和发现方式，简化MCP应用的安装过程，提升用户体验。
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