一、标准答案参考

MCP（Model Context Protocol）是模型上下文协议，目的是为AI应用提供一个标准化接口，使其能够连接外部数据源和工具。例如，AI应用可以通过MCP连接到本地文件或数据库、搜索引擎或计算器、工作流或专业提示词等，从而获取到上下文信息并执行实际任务，可以把 MCP 理解为 AI 应用的"TypeC 接口"。

二、扩展问答

1、MCP与Function Calling（函数调用）有什么区别？

答：函数调用是LLM的内部能力，依赖于LLM的返回结果，不同模型（如ChatGPT和Claude）的函数调用返回结构体并不统一；MCP是和LLM无关的外部标准协议，不同的AI应用都可以接入相同的MCP Server。

2、MCP 的安全机制如何保障？

答：MCP本身无法在协议层面保证安全，需要开发者在应用层使用时遵循安全最佳实践：如沙箱隔离、最小权限原则、人工授权、安全说明文档等方式。

三、MCP详细解析

1、MCP架构设计

MCP采用Client-Server架构，其中MCP Host（如OpenClaw、豆包等AI应用）会通过MCP Client与一个或多个MCP Server 建立连接。

• MCP Host：AI应用本身，负责管理所有的MCP Client
• MCP Client ：保持与MCP Server 的连接，为Host 获取上下文
• MCP Server：向Client提供上下文信息的服务（可本地或远程运行）

它们之间的交互流程如下图所示。

2、MCP三种基本类型

MCP支持以下三种类型，并提供对应的方法：列表（/list）、检索（/get）、执行（tools/call）。MCP客户端可以使用这些方法，例如使用/list方法来找到可用的MCP 服务器类型，然后再执行后续任务。

• Tools（工具）：能调用的可执行函数，如文件操作、数据库查询等
• Resources（资源）：提供上下文信息，如文件内容、数据库记录等
• Prompts（提示词模板）：可复用的提示词模板，如系统提示、少样本示例等

3、传输协议

MCP客户端和服务端之间采用JSON-RPC 2.0消息通信，支持以下两种传输协议。

• 标准输入/输出 (Stdio)：使用标准输入/输出流在同一台机器上的本地进程之间进行进程通信，提供最佳性能，且无网络开销。
• 可流式HTTP（Streamable HTTP）协议：使用 HTTP POST请求进行消息通信，并可选使用SSE协议来实现流式传输功能，支持Bearer Token,、API Keys、自定义头等HTTP身份校验方法，适用于远程服务器通信。

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