模型上下文协议 (MCP) 是一种标准化框架，旨在跨机器学习 (ML) 模型和系统管理和共享上下文信息。 它的创建是为了解决在将多个模型集成到单个工作流程中时，维护一致、可重用的上下文（例如用户输入、环境数据或先前的模型输出）的挑战。 如果没有共享协议，开发人员通常会求助于自定义解决方案来在模型之间传递上下文，从而导致代码碎片化、兼容性问题和冗余数据处理。 MCP 提供了一种统一的结构来定义、存储和交换上下文，确保模型可以对它们处理的数据具有共享的理解。
MCP 的一个主要动机是 ML 管道日益增长的复杂性。 例如，考虑一个客户支持聊天机器人，它使用单独的模型进行语言翻译、情感分析和响应生成。 如果没有 MCP，每个模型可能需要自定义代码来跟踪用户意图、对话历史记录或错误状态。 这会产生脆弱性——如果一个模型更改其输出格式，其他模型可能会中断。 MCP 通过标准化上下文的表示方式（例如，使用 JSON 模式）和版本控制来解决这个问题，允许模型只访问它们需要的数据。 它还支持部分更新，因此情感分析模型可以将其结果添加到上下文中，而不会覆盖其他字段，如时间戳或用户元数据。
从技术角度来看，MCP 被设计成轻量级和语言无关的。 它定义了用于读取、写入和订阅上下文更改的 API，这些 API 可以在 Python、JavaScript 或其他语言的库中实现。 例如，欺诈检测系统可以使用 MCP 在基于规则的和基于 ML 的组件之间共享交易详细信息、风险评分和用户个人资料。 通过减少上下文管理的样板代码，MCP 让开发人员可以专注于模型逻辑，而不是集成粘合。 它的创建反映了行业中的实际需求：随着 ML 系统规模的扩大，标准化协议对于维护互操作性、减少错误以及简化多模型环境中的调试至关重要。