MCP Server 架构与工作原理详解：协议与执行流程

AI 系统发展到现在，正变得日益复杂，传统的 API 调用范式（如独立 HTTP 请求、供应商 SDK）在构建复杂的AI Agent系统时面临着开发效率低、安全风险高和可维护性差等挑战。比如：每个 API 独立定义，缺乏统一标准；不同模型提供各自不同的函数调用规范；缺乏高效的能力发现和动态集成机制等。

Model Context Protocol（MCP） 的出现，旨在解决这些问题，通过协议层面的标准化设计引入一种可扩展的、跨服务的工具与资源调用机制，使 AI 代理能够与外部系统稳健协作。MCP的设计理念核心在于协议抽象与职责分离，它并不规定具体的实现，而是定义了AI应用与外部能力之间交互的通用语言。

本文章围绕 MCP Server 架构、协议原理及其执行流程进行权威详解，重点解释为何采用协议层而非 SDK，以及 MCP 如何支撑现代智能系统的可扩展工具调用。

适宜的阅读人群：

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对AI未来发展趋势感兴趣的普通用户

本文目录:

1. MCP 协议核心设计理念
2. MCP核心组件
3. MCP vs 传统API集成方案：架构范式
4. MCP Server 如何与 AI Agent 协作
5. MCP Server 的三大能力原语
6. MCP Client、Server、LLM 的通信关系
7. MCP Server 的完整调用流程
8. MCP 与传统 API / Function Calling 的模型接口层差异
9. MCP 的局限性与挑战
总结
MCP 常见问题（FAQ）

1. MCP 协议核心设计理念

MCP选择了协议层抽象，其核心优势在于**：标准化、语言无关、通用性强**。而非提供统一的SDK。这意味着任何实现了MCP协议规范的程序，无论使用何种编程语言或框架，都可以相互通信。这种设计最大化了生态的开放性和互操作性。协议通信基于 JSON-RPC 2.0，这是一种轻量级的远程过程调用协议，其结构化的请求和响应格式非常适合机器之间的自动化交互。

通信消息格式

MCP 使用JSON-RPC 2.0 作为基础消息格式与通信规范。

JSON-RPC 是一种轻量级、传输无关的远程过程调用（RPC）协议，使用 JSON 作为消息格式，可承载在不同传输层之上，如 STDIO、HTTP 等。

JSON-RPC 在 MCP 中负责：

定义请求/响应消息结构；
标准化方法调用（如 initialize、tools/list、tools/call）；
提供可扩展的错误与批处理机制。

三层架构模型

MCP 采用三层架构模型：MCP Client，MCP Server，Resource/Tool。

MCP Hosts
MCP Clients
MCP Servers

MCP 主机（MCP Hosts） ：发起请求的 LLM 应用程序（例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具）。
MCP 客户端（MCP Clients） ：在主机程序内部，与 MCP server 保持 1:1 的连接。
MCP 服务器（MCP Servers） ：为 MCP client 提供上下文、工具和 prompt 信息。

这一分层设计大大的降低了模块之间的耦合度与提高MCP Server的可扩展性。

2. MCP核心组件

Transport 层 MCP 标准传输包含 STDIO 和 HTTP + Server-Sent Events (SSE)，其中 SSE 提供从服务器到客户端的流式消息能力。 MCP 目前定义了两种用于客户端-服务器通信的标准传输机制:

STDIO ：安全与性能优先 。MCP Server作为子进程启动，与AI应用同机运行，本地进程间通信，延迟低、部署简单。所有通信不经过网络，避免了凭证和数据的网络传输风险。这是Claude Desktop等个人生产力工具集成本地能力的首选方式。
HTTP with Server-Sent Events (SSE) ：可访问性与扩展性优先 。MCP Server作为网络服务部署，可被多个远程Client访问，通过 HTTP/POST 搭配 JSON-RPC 实现消息传输。这适用于企业内共享的能力中台或SaaS服务。HTTPS和标准HTTP认证机制提供了安全基础。

这种机制使 MCP 能支持简单工具调用，也能适配大型分布式 Server。选择标准取决于运行场景。对于本地子进程通信，STDIO 更高效；对于远程集群部署，HTTP 具备更好扩展性。

协议层

在协议层，MCP 借助 JSON-RPC 2.0 规范定义一系列标准方法，例如：

初始化连接（initialize）；
能力发现（tools/list）；
工具调用（tools/call）。

这种变体设计保持了 JSON-RPC 的核心协议结构，同时引入了 MCP 特定的通信语义。 JSON-RPC Tools

安全与身份认证

MCP 本身并不直接提供安全机制。安全设计依赖于具体的 MCP Server 在实现时采用成熟的方案，例如：

HTTPS/TLS 加密传输；
OAuth2、API Key、mTLS 等身份认证机制；
最小权限授权控制。

这意味着 MCP 协议本身不包含安全规格，而是由 Server 实现者负责设计与整合第三方安全体系。例如，某些企业级平台会将 MCP 与企业身份管理系统集成，以实现安全访问控制与策略治理，同时确保审计与追踪功能。

扩展性与插件架构

MCP的扩展性天然源于其协议设计。开发一个“自定义工具”就是开发一个实现了MCP协议的Server程序。这个Server在启动并连接到AI应用（MCP Client）时，会通过标准的tools/list方法动态注册其提供的工具列表。AI应用无需预先配置或重新编译，即可发现和使用这些新能力，实现了真正的即插即用。

MCP Server 通常内置机制用于：

自定义工具的开发；
动态注册/发现工具及能力；
支持通过插件扩展行为，无需修改协议核心。

工具生命周期与会话管理

MCP连接的生命周期始于initialize握手，终于连接关闭。在此期间，通过同一连接进行的所有工具调用和资源读取共享一个逻辑会话。对于需要服务多个独立用户或会话的MCP Server（特别是HTTP模式），其实现需要自行管理不同客户端或请求之间的状态隔离。

MCP Server 需要管理：

会话上下文：用于多个调用之间保存状态；
隔离机制：确保不同客户端的会话彼此隔离，防止信息泄露或状态污染。

这种管理有利于支持长会话、多步骤操作等高级用例。

系统性能与可靠性设计

作为轻量级协议，MCP的性能很大程度上取决于Server实现的效率和网络延迟。对于高可用性需求，可以通过部署多个MCP Server实例并结合负载均衡器来实现。MCP协议定义了logging接口，Server可以将执行日志发送给Client，这是实现审计的基础。

MCP Server 的设计通常包括：

负载均衡：用于多副本部署；
故障恢复：保证 Server 高可用；
日志与审计机制：用于追踪调用历史与错误诊断。

这些机制提升企业级使用场景的稳健性。

与生态集成模式

为了适配现代云原生环境，MCP Server 常与 Kubernetes 、云负载均衡等协作，实现自动扩缩与弹性伸缩部署。MCP Server可以被封装为容器镜像，部署在Kubernetes等云原生平台上。这允许对MCP Server进行弹性扩缩容、健康检查和集中管理，使其能够融入现代的企业基础设施栈。

3. MCP vs 传统API集成方案：架构范式

相比传统 API 独立集成方式，MCP 利用协议抽象提升了安全、维护性与跨平台能力。

特性	MCP Server	传统 API 集成	插件系统	SDK 模式
标准化程度	行业协议标准	每个 API 不同	平台特定	供应商特定
开发成本	低（一次实现）	高	中等	高
维护复杂度	低	非常高	中等	高
跨平台能力	优秀	差	差	差
安全模型	统一权限控制	分散管理	平台控制	分散管理
实时性支持	原生支持	需轮询/Webhook	有限	需定制
社区生态	快速增长	碎片化	封闭	供应商锁定

4. MCP Server 如何与 AI Agent 协作

在一个典型的基于规划的AI Agent架构中，包含Planner（规划器）、Executor（执行器）和Memory（记忆）等组件。MCP Server在此架构中扮演着标准化执行后端的角色。

Planner: （通常是LLM）根据输入制定策略。它从MCP Client处获取当前所有可用的Tools列表及其功能描述。Planner基于对工具能力的理解，规划出一个步骤序列（例如：“先调用A工具查询数据，再调用B工具处理结果”）
Executor: （通常是MCP Client）根据规划，通过MCP协议向相应的MCP Server发起tools/call请求。
Memory: 状态与上下文存储，Executor执行结果返回给Agent，可以被存入Memory，并作为下一步规划的依据。同时，Resources原语可以主动为Agent提供任务相关的背景知识。

MCP Server 充当 Executor 端能力 Provider，通过标准协议让 Planner 访问工具与资源。

MCP 在 AI Agent 架构中的位置类似操作系统调用外部服务的接口层，使能力执行统一标准化。

MCP与LangChain、AutoGen等框架是互补关系。这些框架提供了构建AI Agent工作流的高级抽象和编排能力，而MCP则可以作为这些框架底层标准化、统一化的工具执行层。它解决了这些框架在集成具体工具时仍需面对“胶水代码”和碎片化的问题。

5. MCP Server 的三大能力原语

这是MCP协议核心的数据模型，决定了AI应用能与Server如何交互。

Tools：对外可调用的功能，比如搜索、数据库操作。每个Tool有明确的名称、描述和输入参数JSON Schema。AI模型在认为需要时发起调用。例如，一个send_email工具。
Resources：对外可访问的数据源，如文件系统、对象存储等。每个Resource有一个URI和MIME类型。AI应用可以根据需要读取其内容，注入到给模型的提示中。例如，一个file:///reports/weekly.md资源或一个能查询数据库的模板URI。
Prompts：预定义的模板或语境，用于辅助语言模型决策。它是一种预定义的提示词结构，用户可以方便地调用它以启动特定任务。例如，一个“计划周末旅行”的Prompt，它会自动引导模型使用相关的旅行工具和资源。

这样的三层能力原语设计，使得 MCP Server 能够清晰表达其可执行功能，同时支持客户端动态发现。另外，MCP 协议还允许服务器请求客户端进行模型生成（LLM sampling）的能力扩展。它允许 MCP Server 在自己执行逻辑过程中向 Client 请求模型生成内容，使 Server 能使用 Client 执行 LLM 推理（生成）。支持 Sampling 的客户端必须在初始化时声明该能力才能使用该功能。

6. MCP Client、Server、LLM 的通信关系

理解三者关系是理解MCP工作流的关键：

谁发起连接？ MCP Client（集成在AI应用内）主动向MCP Server发起连接。
谁决策调用？ LLM（在AI应用内）根据内部策略逻辑做出决策。MCP Client将可用工具列表作为上下文提供给LLM，LLM根据用户请求和对话历史，决定是否调用、调用哪个工具以及传入什么参数。
谁执行操作？ MCP Server 调用相应的 Service 或资源。它接收来自MCP Client的标准化tools/call请求，将其转化为对底层真实系统（数据库、API、文件）的具体操作，并将结果标准化后返回。

7. MCP Server 的完整调用流程

典型流程包含：

初始化：Client与Server建立连接，交换协议版本和支持的能力。
能力发现：Client通过tools/list等方法，获取Server提供的Tools、Resources等清单。
工具调用：LLM决策后，Client通过tools/call发起请求。Server执行实际操作。
结果回注：Server返回结构化结果，Client将其提供给LLM，用于生成最终回答或规划下一步。

典型的调用协议时序示意图： Typical timing diagram for a call protocol

以下是一个简化的会议室预定案例调用时序图，展示了从初始化到执行的核心协议交互： Diagram showing the conference room booking schedule.

8. MCP 与传统 API / Function Calling 的模型接口层差异

传统 API 集成通常依赖供应商定义的规范与 SDK，而 MCP 将调用行为抽象成 JSON-RPC 方法，使得客户端与 Server 之间保持清晰标准的接口，不再依赖特定 SDK。

传统Function Calling

传统Function Calling是特定模型供应商提供的一种能力。开发者按照该供应商的格式定义函数，该模型学会在合适的时候输出符合该格式的调用请求。它绑定于该模型的专有接口。
MCP架构

MCP协议是一个与模型无关的开放协议。它定义了一套通用的、标准化的能力描述和调用格式。任何支持MCP的AI应用（无论底层使用OpenAI、Anthropic还是开源模型）都可以与任何MCP Server交互。它将工具集成从模型供应商的锁定中解放出来。

MCP 在大规模、多模型、多服务的生态中更适合长期维护和生态建设。

适用边界：如果仅使用单一模型且工具需求简单固定，Function Calling可能足够。若要构建涉及多模型、多工具、且需要长期维护和扩展的复杂Agent系统，MCP提供的标准化和解耦优势将至关重要。

9. MCP 的局限性与挑战

尽管 MCP Server 为 AI Agent 提供了一种更标准化、可组合的工具与资源交互方式，但它并非一个“全能解决方案”。理解 MCP 当前不解决什么问题，以及在真实工程环境中可能面临的挑战，对于合理使用该协议同样重要。

1. 多 MCP Server 并存下的能力冲突与治理问题

在复杂系统中，往往会同时接入多个 MCP Server，不同 Server 可能暴露出语义相近或功能重叠的工具（Tools）。
MCP 协议本身仅负责能力的声明与调用规范，并不包含以下能力：

工具优先级排序
工具冲突检测或消解
基于上下文的最优工具选择策略

这意味着，当多个 Server 提供相似能力时：决策责任完全落在 MCP Client 或 AI Agent 层，Planner 或策略模块需要自行实现工具选择与治理逻辑。因此，MCP 更像是“能力暴露与通信层”，而不是“智能调度或仲裁系统”。

2. 长上下文与多轮工具调用带来的上下文压力

在 Agent 场景中，一个完整任务往往涉及多轮流程：

规划（Planning）
多次工具调用（tools/call）
执行结果回注入（Result Injection）
再次推理与决策

这些过程会持续向 LLM 的上下文窗口中追加信息。
需要明确的是：

MCP 不负责上下文裁剪、压缩或摘要
也不内置任何 Memory 管理或上下文优化机制

在长任务或高复杂度 Agent 中，这可能带来：

Token 成本快速上升
上下文窗口逼近模型上限
早期关键信息被“淹没”

因此，上下文管理（如摘要、分段记忆、外部记忆存储）仍然是 Agent 架构层必须解决的问题，而非 MCP 协议的职责范围。

3. 跨语言实现成熟度存在差异

虽然 MCP 协议本身是语言无关的，但在实际生态中，不同语言的实现成熟度并不一致：

JavaScript / Node.js、Python 生态最为成熟
Rust、Go、Java 等语言实现仍在持续演进
不同实现对最新规范的支持程度可能存在差异

这在工程实践中意味着：

多语言团队需要关注实现与规范的一致性
在生产环境中选择 MCP Server 实现时，需要评估其稳定性与维护活跃度

这种差异并非 MCP 独有，而是任何新兴协议在早期生态阶段的常见现象。

4. 安全与权限模型高度依赖外部系统

MCP 在设计上刻意保持“协议中立性”，并不内置完整的安全体系。
具体来说：

MCP 定义了能力边界（Tools / Resources）
但不强制规定身份认证、授权或审计机制

在真实部署中，安全能力通常需要通过外部系统实现，例如：

OAuth / OIDC
API Gateway
Zero Trust 架构
企业级 IAM 系统

因此，应当将 MCP Server 视为：

被安全体系包裹的能力服务，而不是安全控制中心本身

这也是 MCP 能够灵活适配不同企业与云环境的重要原因，但同时也提高了系统设计的复杂度。

5. 协议与生态仍处于快速演进阶段

作为一项面向 AI Agent 的新型通信协议，MCP 仍在持续演进中：

协议细节和能力原语在不断完善
不同实现对新特性的支持存在时间差
某些高级用法仍需要通过实践逐步沉淀最佳模式

这意味着，MCP 更适合被视为一个长期演进的基础设施协议，而非已经完全固化的终态标准。

MCP Server 并不试图解决所有 Agent 架构问题，而是专注于为 AI Agent 提供一种标准化、可扩展的方式来发现、调用和组合工具与资源。

理解 MCP 的这些局限性，有助于开发者在系统设计中：

明确职责边界
避免过度依赖协议本身
将复杂性放在更合适的架构层中解决

总结

在实际工程中，MCP 更像是一种‘能力协议底座’，其价值往往在系统复杂度上升后才逐渐显现。MCP Server不是为了取代传统API/Function Calling，而是为 AI Agents 提供一套 标准化、可扩展、安全的协议层。它通过引入一个标准化的协议层，解决了AI Agent规模化应用中的核心工程挑战：将工具集成从N×M的复杂度降为N+M，提供了动态发现和安全执行的框架，并将工具生态与AI模型解耦。从而让这些智能代理能够：

系统性访问能力；
动态发现和调用工具/资源；
跨模型与跨平台互操作。

通过协议层标准化，MCP 为未来更加丰富、可组合的 AI 工具生态奠定基础。它标志着AI Agent开发从“手工集成”走向“标准化基础设施”的关键一步，为构建可互操作、可扩展且安全的企业级智能体系统奠定了基础。

MCP 常见问题（FAQ）

1. MCP 会取代传统 API 或 Function Calling 吗？

不会。MCP 的定位并不是替代传统 API 或模型厂商提供的 Function Calling，而是在更高一层实现MCP Client通过协议定义的list方法从MCP Server动态发现能力的调用协议。

对于简单、固定、单模型的场景，Function Calling 依然高效且足够；
对于多模型、多工具、长期演进的 Agent 系统，MCP 提供了更好的解耦性和可维护性。

二者在实际系统中往往是互补关系。

2. MCP 是否强制要求使用某一种大模型？

不需要。MCP 是一个与模型无关(Model-agnostic) 的协议。MCP 只规范 Client 与 Server 之间的通信方式；不关心底层使用的是 OpenAI、Anthropic、Google，还是本地部署的开源模型。只要 AI 应用能够按照 MCP 协议暴露工具上下文并发起调用，就可以使用 MCP Server。

3. MCP 是否内置权限控制和安全机制？

没有内置完整安全体系。MCP 的设计原则是协议层中立，安全能力通常由部署环境和外部系统提供，例如：

HTTPS / TLS
OAuth2 / API Key / mTLS
企业级 IAM 与审计系统

这意味着 MCP Server 必须被视为受保护的能力服务，而不是安全边界本身。

4. 在多个 MCP Server 同时存在时，如何避免工具冲突？

MCP 协议本身不解决工具冲突问题。当多个 Server 暴露语义相似的工具时：

MCP 只负责提供标准化的能力描述；
工具选择、优先级判断和冲突治理由 Client 或 Agent 的 Planner 层负责。

在企业级系统中，通常会通过：

命名空间约定
工具标签（Tags）
策略规则或人工约束来减少冲突风险。

5. MCP 是否会导致上下文窗口快速膨胀？

有这种风险，但并非 MCP 独有问题。在多轮工具调用和复杂 Agent 流程中：

工具描述
调用参数
返回结果都会占用上下文窗口。

需要明确的是：

MCP 不负责上下文管理
上下文压缩、摘要、长期记忆存储属于 Agent 架构层问题

这是所有基于 LLM 的 Agent 系统都需要面对的挑战。

6. MCP Server 是否适合高并发和企业级场景？

可以，但取决于实现方式。MCP 协议本身是轻量的，是否支持高并发主要取决于：

MCP Server 的实现质量
是否支持多实例部署
是否结合负载均衡、容器化和云原生架构

在实践中，MCP Server 常被：

容器化部署
运行在 Kubernetes 等平台上
作为内部能力中台使用

7. MCP 的学习和接入成本高吗？

相对较低，但需要架构理解。从代码层面看，实现一个基础 MCP Server 并不复杂；

真正的学习成本在于理解 Agent 架构、工具治理和系统边界。

因此，MCP 更适合：

有一定工程经验的开发者
构建中大型 AI 应用或 Agent 系统的团队

8. MCP 目前是否已经“成熟稳定”？

MCP 核心设计是稳定的，但生态仍在演进中。

协议方向清晰，核心原语已经成型；
不同语言实现的成熟度存在差异；
最佳实践仍在不断沉淀。

它更适合作为：

面向未来的 Agent 基础设施协议 而不是一次性“封顶”的解决方案。

9. MCP 是否适合个人开发者或小团队？

适合，但前提是有明确需求。如果你的项目：

工具数量少
架构简单
不需要频繁扩展

那么 MCP 可能显得“过重”。但如果你希望：

工具可复用
模型可替换
架构可长期演进

那么 MCP 能在早期就避免后期重构成本。

10. MCP 最适合解决哪一类问题？

MCP 最擅长解决的是：

多工具、多服务的标准化接入
AI Agent 的能力发现与执行解耦
跨模型、跨团队的能力复用

它的价值在于工程层面的可持续性，而不是单次调用的便利性。

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References:
[1]: https://json-rpc.dev/learn/mcp-basics "Understanding JSON-RPC for AI Integration"
[2]: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture "Architecture overview - Model Context Protocol"
[3]: https://json-rpc.org/specification "JSON-RPC 2.0 Specification"
[4]: https://modelcontextprotocol.io/docs/learn/architecture "About MCP:Architecture overview"

MCP Server 架构与工作原理详解：从协议到执行流程