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开场与MCP简介
主持人: 哈喽大家好欢迎来到我们的播客，然后今天我们要聊的是一个比较新的东西啊叫。模型上下文协议，然后我们会从它的概念啊然后讲到它的应用场景啊然后讲到它可能未来的一些发展方向。
嘉宾: 听起来很有意思哎，那我们就赶紧开始吧！
主持人: 那我们先来聊一聊这个 MCP 到底是个什么东西啊然后它有什么作用啊？
嘉宾: 嗯，MCP 它是，去年的十一月份的时候 Anthropic 发布的一个。AI 应用组件和外部系统或者说工具之间通信的一个新标准。哦，然后它其实推出之后就被开发者社区快速的采纳，嗯现在已经有超过。一千个 MCP 的服务器被部署了，然后包括像 AWS，嗯 GitHub 这样的大公司。还有甚至包括 OpenAI 他们都已经正式的采用了这个标准。
主持人: 哇那，听起来这个东西发展的还挺快的哈！
嘉宾: 对因为它其实，很大的一个原因是因为它简化了。AI 模型和外部系统交互的这个流程，哦，以前的话你可能。每一个都要去做一些非常定制化的开发，那现在的话它提供了一个统一的格式。就相当于说以前，嗯，你就像有了 REST API 对于 web 服务那样的一个东西，对它就是让。AI 应用的开发变得更加简单了。
工作原理与核心组件
主持人: 那，这个 MCP 它到底是怎么工作的呢？它的核心的组件有哪些，然后这些组件之间是怎么协同的呢？
嘉宾: 对 MCP 它其实的核心是一个客户端服务器的模型，哦，就比如说像。Cursor 这样的 AI 应用它就是一个客户端，嗯然后它会去连接到一个 MCP 的服务器。那这个服务器呢？他就是通过一个标准化的接口来提供对某种工具或者说数据源的一个访问。比如说我现在这个 AI 应用它想要查询一些数据嗯那它就会向这个服务器发送一个请求嗯然后这个服务器呢就会去。跟这个数据源交互，嗯然后把结果再返回给这个应用。
主持人: 哦那听起来这些组件之间的分工还挺明确的哈！
嘉宾: 对是的是的，然后更具体的说呢其实。这个 MCP 它有三个核心的组件，嗯一个是 HOST，嗯一个是 Client，嗯一个是 Server.那这个 HOST 呢就是比如说像 Cursor 它就是一个 HOST，嗯它是用来运行大语言模型并且管理这些 Client 的。那这个 Client 呢它就是负责。跟这个 Server 建立连接然后处理一些消息的序列化啊和状态管理啊。那这个 Server 呢它就是一个轻量级的服务，嗯他会去暴露一些工具或者说资源。然后他们之间的通信呢都是通过。
JSON RPC 2.0 来进行的，然后它的传输层呢可以支持比如说 Stdio，嗯 HTTP SSE.还有这个 Streamable HTTP 这几种，所以它其实是一个非常灵活的高效的一个架构。
技术架构与性能
主持人: 那，这个 MCP server 它的核心的架构是怎么样的呢？它是怎么去做到高并发低延迟的去访问这个实时数据的呢？
嘉宾: 对 MCP 它其实是一个典型的 CS 架构，嗯那它的连接方式呢有比如说直连。还有通过 proxy 的方式，还有就是直连 local server 的方式。那为了要实现高并发和低延迟呢它其实使用了一些线程池。然后异步非阻塞的通信库，然后无锁的数据结构，然后包括分布式的处理来提升它的性能。那同时呢其实有一些开发者也会使用像 nacos 这样的工具来跟 MCP 结合，嗯来让它更加的易用和高效。
主持人: 哦那听起来这个东西的扩展性还挺强的哈！
嘉宾: 对是的是的，因为它在协议层就设计了这种并发的弹性，嗯然后在生产环境当中呢我们一般会使用云原生的架构。比如说我们会使用 HPA 来自动的扩缩容，嗯来应对这种突发的流量。然后同时呢它的协议层其实是跨平台的，嗯它支持比如说 WEB.移动端还有嵌入式系统，那在嵌入式系统当中呢我们还可以通过一些 SDK 来。减少它的开发量，嗯然后安全方面呢其实社区也在推进一些。比如说 MCP TLS 的扩展草案，嗯来防止一些工具的恶意替换啊等等。所以它其实是一个非常，全面的考虑了性能和安全性的一个设计。
数据处理与应用
主持人: 那，这个 MCP server 它在面对不同的数据源的时候它是怎么去处理的呢？
嘉宾: MCP server 它其实是可以对接任意的数据源的，嗯比如说数据库。API，文件系统，甚至数据仓库。那它在处理这些不同的数据源的时候呢其实它是通过一个统一的适配层，嗯来。屏蔽掉这些数据源之间的协议的差异，嗯然后同时呢它也会去实现一些内部的数据标准。所以它其实是一个非常灵活的可以应对各种复杂场景的这样的一个。
主持人: 哦那听起来这个东西的通用性还挺强的哈！
嘉宾: 对是的是的，然后对于实时数据流呢它是通过一个 subscribe 的通道。嗯，然后利用 CDC 的日志流。来实现这种增量的更新，嗯然后可以达到毫秒级的刷新。然后对于这种大规模的数据请求呢它其实是支持分布式的缓存。和这种无状态的部署的，嗯然后也可以通过一些动态的上下文的切换来。提升它的性能，所以它其实是一个可以应对企业级的这种需求的一个设计。
与其他工具的比较
主持人: 那，MCP 它跟比如说我们现在也有一些类似的工具像 LangChain 包括 LlamaIndex 相比，它有什么独特的优势呢？
嘉宾: 嗯，LangChain 和 LlamaIndex 它其实是一个。开发库，嗯那它主要的场景是在一个进程内。通过函数的调用来使用工具，嗯那它没有一个标准的。跨进程的互操作的这样的一个能力，嗯那 MCP 它其实是一个开放的协议。它是可以实现跨客户端的互操作的，嗯然后它也有一些安全和治理的方案。然后同时它也把工具层彻底的解耦了，嗯所以它是一个更适合企业级的。AI 应用开发的这样的一个标准。
主持人: 哦那听起来确实 MCP 这个设计的定位要更高一些哈！
商业化与未来发展
嘉宾: 对是的是的，然后 MCP server 它的收费模式呢其实也是非常灵活的，嗯比如说你可以按调用次数。嗯你也可以按企业的订阅，嗯但是如果你的这个 MCP server 它只是一个。很简单的依赖于提示词的这样的一个服务的话其实它的变现能力是比较弱的，嗯那它的主要的客户呢其实也是。AI 的开发者，嗯他们会把 MCP server 集成到他们的应用系统当中，嗯然后再提供给他们的客户使用。
主持人: 那，MCP 未来会怎么去发展呢？然后包括华院计算在这方面有什么具体的计划吗？
嘉宾: MCP 现在已经成为了大模型和外部数据交互的一个事实上的标准，嗯那它未来的发展呢其实。关键还是要看它的生态的建设，嗯比如说是不是有更多的高质量的工具。是基于 MCP 的，嗯然后是不是有更多的这种传统的工具可以很方便的 MCP 化，嗯那这个其实就会决定它的。可用性和普及程度，嗯那华院计算呢其实我们是在。利用我们的认知智能引擎平台来开发一些，AI 时代的数据工具，嗯那我们也会。结合 MCP 等多种技术，嗯来尝试构建一个数据服务的市场，嗯但是这个可能还是要看我们推进的节奏和效果。
结束语
主持人: 对今天我们聊了很多关于 MCP 的东西啊从它的概念啊到它的技术架构啊到它的应用场景啊。确实让我们看到了这个东西在 AI 应用开发这个领域的巨大的潜力啊。
嘉宾: OK 了以上就是这期播客的全部内容啦，然后谢谢大家的收听，咱们下期再见拜拜！
