模型上下文协议 (MCP) 通过定义一个用于通信、数据交换和任务执行的一致框架来标准化 AI 模型和工具之间的交互。 MCP 的核心是建立一个模型和工具都必须遵守的通用接口，以确保它们可以协同工作而无需自定义集成。例如，MCP 可能会指定模型在请求工具的功能时应如何格式化输入数据，例如使用具有预定义参数、输出或错误处理字段的 JSON 模式。这消除了歧义并减少了将模型与数据库、API 或预处理实用程序等外部服务连接所需的工作量。 通过强制执行这些规则，MCP 使开发人员能够专注于构建功能，而不是解决兼容性问题。
MCP 的一个关键方面是其通信协议方法。 它标准化了模型和工具如何交换请求和响应，例如使用 HTTP/REST 进行同步操作或使用消息队列进行异步任务。例如，如果模型需要调用情感分析工具，MCP 可能会定义确切的端点、请求结构（例如，{"text": "sample input"}）和响应格式（例如，{"sentiment": "positive", "confidence": 0.95}）。它还处理版本控制，允许工具在不破坏现有集成的情况下进行演变。如果工具更新了其 API，MCP 可以通过将请求路由到正确的版本或提供回退机制来强制向后兼容性。这确保了依赖旧工具版本的模型继续运行，而较新的集成则采用更新后的功能。
最后，MCP 引入元数据标准以简化工具发现和使用。 工具在共享注册表中注册其功能（例如输入类型、输出格式和性能指标），模型查询该注册表以查找合适的服务。例如，语言翻译模型可以在注册表中搜索支持“英语到法语翻译”的工具，并在调用该工具之前验证其输入要求。 MCP 还标准化了身份验证、日志记录和错误报告。如果工具失败，该协议可能会要求它返回结构化的错误代码（例如，{"code": 503, "message": "Service unavailable"}），从而使模型可以重试或切换到替代方案。通过统一这些元素，MCP 降低了集成复杂性，并促进了不同 AI 系统和工具之间的互操作性。