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#BestBlogs 一文带你 "看见" MCP 的过程，彻底理解 MCP 的概念 | 阿里云开发者 深度解析 AI 上下文协议（MCP），对比 RAG 与 Function Calling，并通过实践演示理解其工作流程。 摘要： 文章详细介绍了模型上下文协议（MCP），一个旨在标准化 AI 助手与外部系统连接的开放标准。作者首先回顾了 RAG 和 Function Calling 等相关概念，阐述了它们与 MCP 的联系和区别。接着，文章深入讲解了 MCP 的核心组件（主机、客户端、服务器）及客户端-服务器架构，并对比分析了 MCP 相较于传统 API 在动态适应性方面的优势。随后，文章通过 ModelScope 的 MCP 市场和 Cherry Studio 客户端，一步步演示了 MCP 的实际配置和调用过程，通过开发者模式让读者“看见”并理解模型选择工具并请求服务器的数据交互流程。最后，文章总结了 RAG、Function Calling 和 MCP 在借助外部工具增强大模型能力上的共同本质。 主要内容: 1. MCP 是连接 AI 助手与外部数据/工具的开放标准 -- 模型上下文协议（MCP）由 Anthropic 开源，旨在为 AI 模型访问内容、工具提供标准化的“USB-C”式接口，提升 AI 应用的互操作性。 2. MCP 采用客户端-服务器架构，组件包括主机、客户端、服务器 -- 主机提供 AI 交互环境，客户端运行于主机内与 MCP 服务器通信，服务器暴露工具、资源、提示等功能，实现结构化互动。 3. MCP 通过动态能力描述克服传统 API 硬编码问题 -- 客户端能查询服务器当前功能并动态适应，无需硬编码参数变更，提高了 AI 应用与外部系统集成的灵活性和稳定性。 4. RAG、Function Calling、MCP 本质都是增强大模型外部能力 -- 这几种技术殊途同归，都是为了让大模型能够获取外部信息或使用外部工具，以完成更复杂、更准确的任务。 5. 通过开发者工具可“看见”MCP 调用的实际过程 -- 文章通过工具演示，展示了 AI 应用选择 MCP 工具、发送请求、接收结果，并最终由大模型生成回复的完整流程，增强体感理解。 文章链接：

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