一、这个技术是什么？

AI 应用如果要读取文件、查询数据库或调用外部 API，需要知道能力在哪里、参数是什么、权限边界是什么。

MCP 架构把 AI 应用和外部能力拆成角色，并通过统一协议进行发现和调用，解决“模型如何安全、可扩展地连接工具与数据”的问题。

二、没有它之前发生了什么？

每个 AI 客户端单独集成每个工具
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客户端和服务数量增加，适配代码快速膨胀
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能力描述、权限和调用格式不统一
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Host、Client、Server 通过 MCP 协作

三、核心概念

1. Host

Host 是承载 AI 应用的宿主，例如桌面 AI 客户端或开发工具。

2. MCP Client

Client 位于 Host 内部，负责与某个 MCP Server 建立连接、发现能力和发送请求。

3. MCP Server

Server 把文件、数据库、API 或业务能力包装成 MCP 可理解的接口。

4. Tools、Resources、Prompts

Tools 让模型执行动作，Resources 提供可读取上下文，Prompts 提供可复用任务模板。

5. Transport

Transport 负责双方如何通信，例如本地进程通信或网络传输。

四、运行流程

五、面试复习

一句话回答

MCP 用 Host、Client 和 Server 分离 AI 应用与外部能力，通过统一协议发现和调用 Tools、Resources 与 Prompts。

高频追问

• Host、Client、Server 如何区分？
• MCP 和普通 REST API 有什么区别？
• Tools 和 Resources 有什么区别？
• MCP Server 一定部署在远程服务器上吗？

容易答错

不要说 MCP 代替了模型推理或自动保证安全。MCP 规定连接和能力表达方式，具体权限仍需要 Server 和 Host 实现。

六、项目展示

个人知识平台可以设计一个 MCP Server，让 AI 读取公开 Markdown、查找知识关系并生成面试复习建议，同时将写入操作放在人工确认之后。