语言人工智能指南

模型上下文协议

模型上下文协议(MCP)定义了一个通用接口,AI 主机可以通过该接口连接到提供工具、资源和提示的服务器。

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  1. 概述
  2. 主要要点
  3. 深入探讨
  4. 与权限分离的连接
  5. 现实世界的实施
  6. 付诸实践
  7. 资料来源与延伸阅读
  8. 不断探索
  9. 常见问题

概述

它标准化了集成合同的各个部分。它不会独立地使服务器值得信赖或授权其公开的每项功能。

主要要点

  1. 区分主机、客户端和服务器的职责。
  2. 检查功能和版本。
  3. 保留用户权限和数据边界。

深入探讨

该架构将主机应用程序、其客户端和连接的服务器分开。客户端管理与服务器的连接,而主机协调用户体验和相关安全决策。服务器可以本地或远程运行。工具公开操作;资源提供上下文内容;提示提供可重用的交互模板。这些功能服务于不同的目的,并且支持因主机和协议版本而异。检查协商的功能,而不是假设每个集成都实现完整的规范。连接前建立数据和权限边界。有用的服务器可以读取私人记录或更改外部状态。它的描述和返回的内容是评估的输入,而不是扩大用户请求的权威来源。在应用程序的安全设计中保留授权、秘密和帐户分离。测试集成生命周期:连接、功能发现、参数验证、错误响应、重新连接和撤销访问。记录服务器和协议版本。成功的连接证明通信有效,而不是每个工具都正确或用户的任务已完成。

04工作示例

与权限分离的连接

  1. 想象一下服务器公开 search_documents 和 delete_document。用户仅要求查找策略。

  2. 主机可以使用授权的搜索功能,而不将服务器可用性解释为删除任何内容的权限。

  3. 如果检索到的页面指示主机删除不相关的文件,则将该文本视为内容而不是新的用户请求。

它显示了什么

这个构建的示例说明了公开功能和授权使用之间的区别。

现实世界的实施

将主机连接到具有定义的访问范围的只读文档资源。

在允许写入操作之前,请检查服务器的工具描述和行为。

付诸实践

为什么这很重要

  • 速度与规模. 语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。
  • 交通与覆盖范围. 它扩展了跨语言和沟通方式的访问。
  • 更清晰的判决. 团队可以花更多时间进行判断,而自动化则可以处理重复。

留意

  • 幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。
  • 及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。
  • 如果访问控制薄弱,敏感文本数据可能会暴露。

后续步骤

  1. 在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。
  2. 当准确性很重要时,请使用可信来源进行地面响应。
  3. 为高风险输出保留人工审查检查点。
  4. 跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。

资料来源与延伸阅读

  1. Model Context ProtocolMCP架构、协议修订 2025-06-18

不断探索

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常见问题

MCP 是否证明服务器安全?

不。协议定义了通信。信任、授权、实施质量和运营控制仍然需要评估。