Workspace sync: auto commit 2026-04-23 12:02:11

wiki/concepts/Model-Context-Protocol.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+---
+title: "Model Context Protocol"
+type: concept
+tags: [llm, mcp, protocol, tool-calling]
+sources: [大模型相关术语和框架总结｜llm-mcp-prompt-rag-vllm-token-数据蒸馏]
+last_updated: 2026-04-25
+---
+
+# Model Context Protocol (MCP)
+
+## Aliases
+- MCP
+- Model Context Protocol
+- 模型上下文协议
+
+## Definition
+
+Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议）是一个开放协议，旨在为 LLM 应用提供**标准化接口**，使其能够连接外部数据源和各种工具进行交互。
+
+MCP 充当 LLM 与外部世界之间的**标准化通信层**：当 LLM 处理用户请求时需要访问外部信息或功能，MCP Client 向 MCP Server 发送请求；MCP Server 负责与相应的外部数据源或工具交互，获取数据并按 MCP 协议规范格式化后返回给 LLM。
+
+## Key Insight
+
+> "大模型是不会自己去调用外部数据源或者工具的，大模型只会告诉我们需要调用哪些工具，而我们需要自己去实现工具的调用。"
+
+MCP 解决的核心问题：**LLM 只能返回"需要调用什么工具和参数"的描述，不能自己执行**。MCP 提供了 LLM 与工具之间的标准桥梁。
+
+## Architecture
+
+```
+User Request
+    ↓
+LLM（分析请求，决定需要哪些工具）
+    ↓
+MCP Client（发送标准化请求）
+    ↓
+MCP Server（与外部数据源/工具交互）
+    ↓
+格式化结果
+    ↓
+LLM（整合结果，生成最终响应）
+```
+
+## Related Concepts
+
+- [[AI Agent]]：LLM + MCP + 工具执行 = 真正自主的 Agent
+- [[Prompt]]：MCP Server 的返回结果作为上下文注入 LLM 的 Prompt
+- [[Large Language Model]]：MCP 扩展了纯 LLM 的能力边界
+
+## Sources
+
+- [[大模型相关术语和框架总结｜llm-mcp-prompt-rag-vllm-token-数据蒸馏]]