MCP
MCP（模型上下文协议）是 Anthropic 推出的开放标准，基于 JSON-RPC。按服务暴露能力分为三类：Tools 可执行带副作用操作；Resources 提供只读上下文数据源；Prompts 为可复用提示模板。协议采用主机 - 客户端 - 服务器架构，统一 LLM 与外部系统接入，消除 Agent 工具集成碎片化问题。
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04-MCP-MCP Client 最佳实践：工具渐进式加载与沙箱模式
本文聚焦 MCP Client 在生产环境中的两大核心问题：Token 爆炸和中间结果轰炸。首先解读 2026-07-28 版本协议的五大关键变化（取消 initialize 握手、新增 server/discover、MRTR 模式等），然后深入渐进式工具发现的三层架构（Catalog→Inspect→Execute），以及程序化工具调用/代码模式。实测数据表明，渐进式发现可将 Token 消耗从 15 万降至 2000，下降幅度接近 99%。
03-MCP-MCP Client 核心机制深度解析
本文深入解析 MCP Client 的定位与职责，作为 Host 与 Server 之间的"中间人"，Client 负责连接管理和协议交互。文章详细介绍了 Client 的状态管理（协议版本、能力缓存、订阅列表等）、协议交互流程（Discover→能力声明→请求自包含）、单连接到多连接的模式，以及 Client 与 Host 的职责划分。通过对比 USB 主控芯片的类比，帮助读者理解 Client 在 MCP 生态中的核心地位。
02-MCP-MCP Server 核心机制深度解析
本文深入解析 MCP Server 的核心机制，将其比喻为一台"无状态的能力交换机"。详细介绍了 Server 的完整生命周期（启动→Discovery→服务→通知→关闭）、Discovery 发现机制的握手流程、三大原语（Tools/Resources/Prompts）的协议层定义，以及无状态设计带来的水平扩展能力。文章还强调了 stdio 本地模式与 Streamable HTTP 远程模式的区别，帮助读者全面理解 Server 的工作原理。
01-MCP-MCP是什么？
本文介绍 MCP（Model Context Protocol）的基本概念，这是 Anthropic 开源的一套标准化协议，用于连接 AI 应用与外部系统。文章详细阐述了 MCP 解决的两大核心问题：LLM 上下文隔离问题和 M×N 集成爆炸问题。通过将复杂度从乘法降到加法，MCP 实现了三个核心角色（Host/Client/Server）和双层协议（数据层+传输层）的清晰架构，让任意 AI 应用与任意外部系统即可互通。