2.MCP核心架构

# 2.1 整体架构

MCP 采用客户端-服务器架构，通过标准化的协议实现 AI 应用与外部资源的通信。

# 2.2 核心组件

# Host（主机）

Host 是运行 MCP Client 的应用程序，负责：

管理多个 MCP Client 实例
协调 AI 模型与 MCP Server 之间的交互
处理用户授权和安全策略

常见的 Host 应用：

Claude Desktop
Cursor IDE
VS Code + Cline 插件
自定义 AI 应用

# Client（客户端）

Client 是 Host 内部的组件，负责：

与单个 MCP Server 建立连接
维护与 Server 的通信会话
处理协议层的消息收发

特点：

一个 Host 可以包含多个 Client
每个 Client 连接一个 Server
Client 与 Server 保持 1:1 的关系

# Server（服务器）

Server 是提供具体功能的服务端程序，负责：

暴露 Resources（资源）
提供 Tools（工具）
定义 Prompts（提示词模板）

Server 的运行方式：

本地进程（通过 stdio 通信）
远程服务（通过 Streamable HTTP 通信）

# 2.3 协议原语（Primitives）

MCP 定义了四种核心原语，用于描述 Server 提供的能力：

# Resources（资源）

Resources 是 Server 暴露给 Client 的数据内容，类似于文件或数据库记录。

{
  "uri": "file:///path/to/document.txt",
  "name": "项目文档",
  "description": "项目的主要文档",
  "mimeType": "text/plain"
}

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特点：

由 URI 唯一标识
可以是文本或二进制数据
支持订阅变更通知
由 应用程序控制（Application-controlled）

常见用途：

文件内容
数据库查询结果
API 响应数据
实时数据流

# Tools（工具）

Tools 是 Server 提供的可执行功能，允许 AI 模型执行特定操作。

{
  "name": "search_files",
  "description": "在指定目录中搜索文件",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "directory": {
        "type": "string",
        "description": "搜索目录路径"
      },
      "pattern": {
        "type": "string",
        "description": "文件名匹配模式"
      }
    },
    "required": ["directory", "pattern"]
  }
}

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特点：

由 模型控制（Model-controlled）
需要用户确认后执行
支持复杂的输入参数
可以产生副作用（如修改文件）

常见用途：

文件操作（创建、修改、删除）
数据库操作（查询、更新）
API 调用
系统命令执行

# Prompts（提示词模板）

Prompts 是预定义的提示词模板，帮助用户更好地与 AI 交互。

{
  "name": "code_review",
  "description": "代码审查提示词模板",
  "arguments": [
    {
      "name": "code",
      "description": "需要审查的代码",
      "required": true
    },
    {
      "name": "language",
      "description": "编程语言",
      "required": false
    }
  ]
}

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特点：

由 用户控制（User-controlled）
支持参数化
可以包含动态内容
提供标准化的交互模式

# Sampling（采样）

Sampling 允许 Server 请求 AI 模型生成内容，实现更复杂的交互模式。

{
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "请分析以下代码的性能问题..."
    }
  ],
  "maxTokens": 1000
}

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特点：

Server 可以主动请求 AI 生成
支持多轮对话
需要 Host 授权

# 原语对比

原语	控制方	主要用途	是否有副作用
Resources	应用程序	提供数据	否
Tools	AI 模型	执行操作	可能有
Prompts	用户	交互模板	否
Sampling	Server	请求生成	否

# 2.4 传输机制

MCP 支持两种传输机制，适用于不同的部署场景：

# stdio 传输

通过标准输入/输出进行通信，适用于本地进程。

特点：

简单直接，无需网络配置
适合本地工具和脚本
Server 作为子进程运行
通信延迟低

适用场景：

本地文件系统访问
本地数据库连接
命令行工具封装

# Streamable HTTP 传输

通过 HTTP 进行双向流式通信，适用于远程服务。这是 MCP 最新的传输标准，取代了之前的 HTTP+SSE 方案。

特点：

支持真正的双向流式通信
单一 HTTP 端点，简化部署
支持远程部署和负载均衡
更好的连接管理和错误处理
兼容现代 HTTP 基础设施

适用场景：

云端 API 服务
共享的 MCP Server
需要认证的服务
微服务架构集成

# 2.5 消息格式

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作为消息格式，所有通信都遵循这一标准。

# 请求消息

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "search_files",
    "arguments": {
      "directory": "/home/user/projects",
      "pattern": "*.py"
    }
  }
}

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# 响应消息

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "找到 5 个匹配的文件..."
      }
    ]
  }
}

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# 通知消息

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "notifications/resources/updated",
  "params": {
    "uri": "file:///path/to/file.txt"
  }
}

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# 错误响应

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "error": {
    "code": -32600,
    "message": "Invalid Request",
    "data": {
      "details": "Missing required parameter: directory"
    }
  }
}

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# 2.6 连接生命周期

MCP 连接遵循以下生命周期：

# Server 组件与生命周期

MCP Server 由五个核心组件构成，并在整个生命周期中面临不同的安全挑战：

Server 核心组件：

组件	内容
Metadata	名称、描述、版本信息
Configuration	源代码、配置文件、清单文件
Tool List	工具名称、描述、权限定义
Resources List	数据源、端点、权限
Prompts	模板、工作流、元数据

生命周期阶段及安全风险：

Creation（创建阶段）

Server 注册 → 名称冲突
安装部署 → 安装器欺骗
代码完整性验证 → 后门植入

Operation（运行阶段）

工具执行 → 工具名冲突
斜杠命令 → 命令重叠
沙箱机制 → 沙箱逃逸

Update（更新阶段）

授权管理 → 权限持久化
版本控制 → 漏洞版本引入
旧版本处理 → 配置漂移

# 能力协商

在初始化阶段，Client 和 Server 会交换各自支持的能力：

Client 能力：

roots - 支持根目录列表
sampling - 支持采样请求

Server 能力：

resources - 提供资源
tools - 提供工具
prompts - 提供提示词模板

# 2.7 小结

MCP 的核心架构设计简洁而强大：

三层结构：Host → Client → Server，职责清晰
四种原语：Resources、Tools、Prompts、Sampling，覆盖各种交互场景
双传输机制：stdio 和 Streamable HTTP，适应本地和远程部署
标准消息格式：JSON-RPC 2.0，易于实现和调试

下一节我们将进入实践环节，学习如何配置和开发 MCP Server。

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#MCP #架构 #协议

上次更新: 2025/12/19, 15:17:48

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