JSON-RPC 在模型上下文协议 (MCP) 中用作通信层，以实现模型、服务和客户端之间的结构化交互。 该协议利用 JSON-RPC 的轻量级、基于文本的格式来定义远程过程调用 (RPC)，用于模型推理、配置或数据处理等任务。 例如，客户端可能会发送一个 JSON-RPC 请求，其方法类似于 model/predict，包括诸如输入数据和模型设置之类的参数。 服务器处理该请求，执行该方法，并返回包含结果或错误的响应。 这种方法使通信标准化，从而使系统更容易集成模型，而不管其底层实现如何。
MCP 中 JSON-RPC 消息的结构遵循可预测的模式。 典型的请求包括诸如 method（要执行的操作）、params（输入数据或配置）和 id（用于跟踪响应的唯一标识符）之类的字段。 例如，对文本生成模型的请求可以指定 method: "model/generate"，其中 params: {text: "Hello", max_length: 50}。 服务器使用包含 result（生成的文本）或 error（例如，无效参数）的 JSON 对象进行响应。 MCP 通常通过定义自定义错误代码或元数据（例如，模型版本或处理时间）来扩展 JSON-RPC。 这种一致性允许开发人员构建可在不同模型实现中工作的客户端，只要它们遵守协议的方法和参数约定即可。
从实际角度来看，MCP 对 JSON-RPC 的使用简化了开发人员的集成。 客户端可以用 Python 使用 jsonrpcclient 库编写，而服务器在 Rust 等语言中运行模型。 例如，开发人员可以使用 JSON 负载向符合 MCP 的端点发送 HTTP POST 请求，如 {"jsonrpc": "2.0", "method": "model/classify", "params": {"image": "base64_data"}, "id": 1}。 服务器会解析该请求，运行分类模型，并返回 {"jsonrpc": "2.0", "result": "cat", "id": 1}。 错误处理非常简单：如果 image 参数格式错误，则响应可能包括 {"code": -32602, "message": "Invalid params"}。 由于 JSON-RPC 是无状态且与传输无关的，因此 MCP 可以通过 HTTP、WebSocket 或消息队列使用，从而提供部署的灵活性。 这种设计确保了互操作性，同时使使用各种工具和框架的开发人员的实现保持简单。