大模型技术的发展日新月异，但关于大模型的应用却步履维艰；自从2024年开始市场开始把大模型应用提上日程，但到底怎么把大模型应用于各行各业是很多人都在思考的问题。
随着时间的推移，RAG，Agent智能体的概念被提出，特别是智能体技术被称为
人工智能的未来，也是大模型被应用于其它领域的途径。
但到底怎么打造智能体，却是业界一直在思考的问题；虽然后来提出了思维链以及function call，然后结合工作流技术(如coz平台)，但大模型在实际应用中依然存在各种各样的问题，而且效果也并不太好。
而这时一项具有划时代意义的协议——MCP协议被提了出来。
MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）定义了应用程序和 AI 模型之间交换上下文信息的方式。这使得开发者能够以一致的方式将各种数据源、工具和功能连接到 AI 模型（一个中间协议层），就像 USB-C 让不同设备能够通过相同的接口连接一样。MCP 的目标是创建一个通用标准，使 AI 应用程序的开发和集成变得更加简单和统一。
现如今大模型的功能越来越强大，但每家公司的大模型实现都不一样，也没一个统一的标准；特别是需要使用外部工具的情况下(通过接口等调用外界服务)，也就是给大模型加上手和脚；面对外部复杂的接口，中间件，怎么集成这些功能却是一个大难题。
虽然可以使用function call实现部分接口调用的功能，但其效果并不是很好，而且也没一个统一的标准，因此MCP的作用就显出来了。
MCP协议官方架构图：
MCP就是一个中间层协议，其目的就是给大模型调用外部工具提供一个统一的标准；其功能就类似于
互联网协议中的Http协议，从技术的角度来说，它只是提供了一套数据标准。
但Http协议对互联网的影响，我想应该就不用多说了吧；可以说当今的互联网就是建立在Http协议之上。
因此MCP协议对于人工智能——AI的意义，就类似于Http协议对互联网的意义。
有了这个标准，所有的公司都按照这个标准做开发，那么不同模型和服务之间就可以实现无缝切换。这就类似于，现在互联网常见的开发模式，只要你提供标准的Http接口，那么任何公司都可以调用你的服务，而你的产品就拥有无限小的边际成本。
人工智能技术虽然还处于研发和探索阶段，但人工智能的影响终将会是未来几十年，甚至几百年的核心技术；就类似于当今的互联网一样，虽然它变得很普通，但它无处不在。
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