在 Model Context Protocol (MCP) 交互中，时间和历史通过结构化元数据和明确的上下文窗口进行追踪。每次交互都被视为会话的一部分，系统会维护用户与模型之间交流的滚动记录。此记录通常包括时间戳、序列标识符以及有限的先前消息缓冲区。例如，MCP 可以为对话分配一个唯一的会话 ID，并使用增量计数器追踪消息顺序，以确保时间顺序的一致性。时间敏感数据，如用户输入的时间，可以作为元数据记录，以帮助模型理解时间关系，尽管模型本身除非被明确告知，否则不会感知真实世界的时间。
一个实际例子是 MCP 如何处理多轮对话。假设用户先问“今天天气怎么样？”，然后问“明天呢？”。协议会将第一个查询及其响应存储在一个上下文缓冲区中，使模型能够识别“明天”是初始请求日期之后的那一天。缓冲区的尺寸通常是固定的（例如，保留最后 10 条消息），以平衡上下文相关性与计算效率。开发人员可以配置此缓冲区，根据用例决定是否包含时间戳或排除较旧的消息。例如，在故障排除聊天机器人中，保留会话的完整历史记录可能至关重要，而一个休闲聊天工具则可能优先考虑最近的交流，以避免混淆。
实现 MCP 的开发人员需要权衡上下文深度和性能。存储大量历史记录可以提高长对话的连贯性，但会增加内存使用和延迟。为了解决这个问题，一些系统使用摘要技术——将先前的交互浓缩成简洁的提示——而不是保留原始消息。例如，在五次交流后，MCP 可能会生成一个摘要，如“用户讨论了项目截止日期，请求了进度审查，并询问了团队可用性。”时间追踪还需要同步：如果用户提到“下周”，模型需要依赖系统的当前日期（通过元数据提供）来准确计算时间线。清晰的文档和测试对于确保时间逻辑在不同时区和边缘情况下按预期运行至关重要。