模型上下文协议 (MCP) 支持的应用程序旨在高效地管理和共享跨组件或服务的上下文信息。 MCP 帮助系统维护对用户意图、环境数据或工作流状态的共同理解，从而实现更具凝聚力的交互。以下是 MCP 在实践中的三个实际示例，重点关注上下文管理至关重要的用例。
客户支持聊天机器人 MCP 在处理复杂客户服务查询的聊天机器人中特别有用。 例如，使用 MCP 的银行聊天机器人可以跨多次交互跟踪用户的对话历史记录、帐户详细信息和交易上下文。 如果用户询问“我的余额是多少？”，然后询问“将 200 美元转账到储蓄账户”，则 MCP 确保系统保留用户的身份、帐户权限和先前的请求详细信息。 这避免了重复的身份验证步骤，并允许机器人推断未声明的上下文（例如，要使用的帐户）。 诸如 Zendesk 之类的工具或使用 Rasa 之类的框架构建的自定义解决方案可以集成 MCP，以简化多轮对话，同时遵守安全和合规性规则。
个性化学习平台 自适应学习系统通过维护学生的进度、偏好和知识差距而受益于 MCP。 例如，在线编码平台可以使用 MCP 来跟踪学习者已完成的练习、错误以及在概念上花费的时间。 当用户返回时，系统可以建议有针对性的练习题或调整难度级别，而无需手动输入。 诸如 Khan Academy 或 Duolingo 之类的平台可以利用 MCP 统一来自测验、视频观看和用户反馈的数据，从而实现实时适应。 这减少了数据查询中的冗余，并确保了跨模块（如进度仪表板或推荐引擎）的一致性。
医疗保健诊断工具 在医疗保健领域，MCP 可以协调跨患者记录、传感器数据和诊断工作流程的上下文。 远程医疗应用程序可以在咨询期间使用 MCP 将患者的症状、病史和实时生命体征（例如，来自可穿戴设备）联系起来。 例如，如果患者报告胸痛，该协议可以自动将先前的 EKG 结果或药物过敏情况显示在临床医生的界面上。 这避免了手动数据聚合，并减少了时间敏感场景中的错误。 诸如 Epic 之类的系统或自定义 EHR 集成可以实施 MCP，以在聊天机器人、数据库和从业者工具之间同步上下文，从而提高护理的连续性。
这些示例突出显示了 MCP 如何解决多组件系统中的上下文碎片问题。 通过集中上下文管理，开发人员可以构建感觉更直观的应用程序，减少冗余操作，并可靠地处理有状态的交互。