⚛ MCP 解释：AI 🤖 Agents 简明指南 📜

Source: Dev.to

什么是 AI 🤖 代理？

AI 代理可以：

• 对任务进行推理
• 访问工具或 API
• 读取或写入数据
• 自动执行操作

概念上，代理遵循如下循环：

while task_not_done:
    think()
    choose_tool()
    act()
    observe_result()

AI 🤖 代理的真实问题

如果没有统一的做法，工具的使用往往是这样的：

Prompt:
"You can call the GitHub API by sending a GET request to
https://api.github.com/users/{username}/repos
and then parse the JSON response..."

问题：

• 工具说明写在提示词里
• 代理必须“记住”工具的使用方式
• 任意 API 的变动都可能导致代理失效
• 这种方式脆弱且难以扩展

什么是 ⚛ MCP⁉️

⚛ MCP（模型上下文协议） 定义了一种结构化方式，让代理在不把工具逻辑嵌入提示词的情况下发现并使用工具。与其用自然语言描述工具，MCP 直接显式地暴露它们。

之前（自然语言）：

"To read a file, do XYZ..."

之后（结构化）：

{
  "tool": "read_file",
  "input": {
    "path": "notes.txt"
  }
}

清晰、可预测、可靠。

⚛ MCP 的工作原理（高层概览）

⚛ MCP 引入了三个角色：

• 代理（客户端） – 决定要做什么
• ⚛ MCP 服务器 – 提供工具
• 协议 – 结构化的通信方式

工具发现示例

{
  "type": "list_tools"
}

响应：

{
  "tools": [
    {
      "name": "search_docs",
      "description": "Search internal documentation"
    },
    {
      "name": "read_file",
      "description": "Read a local file"
    }
  ]
}

代理现在明确知道自己可以做哪些事。

使用 ⚛ MCP 调用工具

一旦发现了工具，调用它就非常直接：

{
  "type": "call_tool",
  "tool": "search_docs",
  "input": {
    "query": "Model Context Protocol"
  }
}

结果：

{
  "results": [
    {
      "title": "MCP Overview",
      "summary": "MCP standardizes how agents use tools."
    }
  ]
}

无需解析自由文本，也不需要猜测。

⚛ MCP 与传统代理设计的对比

传统做法

prompt = """
If the user asks about files:
1. Read the file from disk
2. Summarize the content
"""

这把以下内容混在一起：

• 指令
• 工具逻辑
• 决策过程

基于 MCP 的做法

if needs_file:
    result = mcp.call("read_file", {"path": "report.txt"})
    summarize(result)

关注点分离更清晰。

为什么 ⚛ MCP 很重要

• 即插即用的工具
• 明确的契约，在代理和工具之间
• 易于替换实现
• 更好的调试和可追溯性

在实践中，⚛ MCP 将代理开发从提示词工程转向系统设计。

你需要 ⚛ MCP 吗？

适合使用 ⚛ MCP 的情况：

• 你的代理需要使用多个工具
• 你希望行为可预测
• 你计划扩展系统

可以不使用 ⚛ MCP 的情况：

• 只需要简单的聊天回复
• 不涉及外部工具

⚛ MCP 在代理超出演示阶段后才能真正发挥光彩。

更大的图景 💡

AI 代理正变得越来越自主。像 ⚛ MCP 这样的标准有助于确保它们保持：

• 可理解
• 可维护
• 值得信赖

⚛ MCP 并不会让代理更聪明——它让构建正确的代理更容易。

结束语 💡

AI 正在从提示词转向协议。
模型上下文协议是构建可靠 AI 代理的重要一步——无需依赖提示词的“魔法”。