AIGC 浪潮下的 Model Context Protocol (MCP) 详解

综述由AI生成AIGC 背景下的 Model Context Protocol (MCP)，即模型上下文协议。它作为标准化交互方式，解决了 AI 模型与外部数据、工具连接不足的问题。相比传统 API，MCP 采用动态灵活方式，降低维护成本。文章阐述了其理论基础（RAG、Function Calling）、核心组件及使用逻辑，并展示了通过 MCP 生成网页的示例，体现了其在智能体时代的技术价值。

岁月神偷发布于 2026/4/5更新于 2026/5/2832 浏览

前言

在 AIGC 快速发展背景下，模型上下文协议（MCP）应运而生。早期接触 AI 智能体时，曾思考如何直接生成图表或数据，无需手动复制。这背后需要接口协议的标准化支持，如今该功能已逐步实现。

初步了解

Mcp 到底是个啥？

MCP，全称 Model Context Protocol，翻译过来是模型上下文协议。简单来说，它就是与大 AI 模型交互时，一种将相关信息整理好、按规矩传给 AI 的方式。

如果将 AI 智能体比作思考问题的大脑，那么 MCP 就是思考后去执行任务的机制。AI 大模型提供思维结果，而 MCP 负责调用工具完成具体工作，类似于低代码模式。

发展

2024 年 11 月，Anthropic（由 OpenAI 前员工创办）发布并开源 MCP。当时 AIGC 发展迅速但存在痛点，AI 模型与外部数据、工具连接不足，此前方案缺乏通用性。MCP 提供了标准化的交互方式，助力 AI 与外部系统互动。随后获得多家支持，OpenAI 等巨头入局，成为 AI 智能体时代的关键技术。

文章配图

理论基础

与 RAG（为大模型提供充足上下文）和 Function Calling（让模型能使用工具）密切相关，在它们基础上实现 AI 与外部系统更高效交互。

文章配图

核心组件

文章配图

使用逻辑

目前在 Claude、OpenAI GPT、阿里云百炼等平台都有接入 MCP，可以在工具箱中调用工作使用的 MCP 来完成现有工作。但带来的问题是权限过大，需注意安全性。

于传统 API 不同之处

传统 API 参数变更时，用户必须更新代码，否则请求可能失败。
MCP 采用动态灵活方式，客户端连接服务器时会先了解其能力，服务器也会动态更新功能描述，客户端无需重写代码就能适应变化，大幅降低维护成本。

模型推荐

打开我们的大模型，选择工具，可以看到有很多官方或个人开发的 MCP 工具，我们可以点击使用。

提出要求，它会给你充分的回答。为了更便捷地获取成品，部分平台提供了成熟的 MCP 堆叠 Agent 功能。

前言

初步了解

Mcp 到底是个啥？

MCP，全称 Model Context Protocol，翻译过来是模型上下文协议。简单来说，它就是与大 AI 模型交互时，一种将相关信息整理好、按规矩传给 AI 的方式。

发展

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理论基础

与 RAG（为大模型提供充足上下文）和 Function Calling（让模型能使用工具）密切相关，在它们基础上实现 AI 与外部系统更高效交互。

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核心组件

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使用逻辑

于传统 API 不同之处

传统 API 参数变更时，用户必须更新代码，否则请求可能失败。
MCP 采用动态灵活方式，客户端连接服务器时会先了解其能力，服务器也会动态更新功能描述，客户端无需重写代码就能适应变化，大幅降低维护成本。

模型推荐

打开我们的大模型，选择工具，可以看到有很多官方或个人开发的 MCP 工具，我们可以点击使用。

提出要求，它会给你充分的回答。为了更便捷地获取成品，部分平台提供了成熟的 MCP 堆叠 Agent 功能。

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