作者：Amit Kumar Jaiswal 博士，Endless CTO

模型上下文协议（MCP） 是一个由 Anthropic 引入的开源通信框架，旨在标准化 AI 大模型、应用程序和去中心化系统之间的交互。它作为一个中间件层，功能类似于“通用适配器”，能够实现异构 AI 代理、API 和区块链网络之间的无缝数据交换、持久连接、上下文保持和互操作性，摆脱了传统的一次性 API 调用方式。

为什么需要 MCP？

现有的大型语言模型（LLM）驱动系统具有静态的输入 / 输出结构，难以实现实时协作和动态信息使用。由于每次交互都需要传递上下文，这些系统效率低下，且与多种工具和数据源的集成复杂且非标准化。MCP 解决了这些问题，使 LLM 能够作为对话代理，访问实时信息，主动调用外部工具，并保持上下文。

MCP 的关键特性：

标准化通信：MCP 定义了结构化协议，确保 AI 模型在交换上下文数据时不丢失语义含义。

去中心化互操作性：促进分布式环境中 AI 代理之间的交互，包括 Web3 和区块链生态系统。

上下文保持：在多轮对话和涉及多个 AI 模型的复杂工作流中保持连续性。

安全性：提供权限控制、身份验证和数据完整性。

MCP 在需要 AI 模型动态协作的场景中尤为重要，例如自主代理、去中心化 AI 市场和跨链智能合约。

MCP 的核心组件

MCP 基于客户端 - 服务器架构，支持 AI 模型与外部数据源之间的无缝通信。其主要组件包括：

1. 本地机器

• 定义：MCP 系统运行的本地环境（用户设备或服务器）。
• 角色：
• 托管 MCP 客户端和主机应用程序。
• 通过协调本地和远程 MCP 服务器执行 AI 工作流。

2. 主机

• 定义：管理 MCP 客户端和 AI 集成的中央编排者。
• 功能：
• MCP 客户端管理：
• 创建和终止 MCP 客户端（例如，每个 MCP 服务器对应一个客户端）。
• 强制执行身份验证和会话策略。
• 上下文聚合：合并多个 MCP 客户端的输出（例如，将 LLM 响应与数据库查询合并）。
• 安全与合规：应用用户同意规则（例如 GDPR）和数据访问控制。
• AI 协调：将请求路由到适当的 AI 模型（例如 Claude、GPT-4）通过 MCP 客户端。
• 示例：Claude 聊天机器人应用、VSCode AI 插件或去中心化 AI 代理平台。

3. MCP 客户端

• 定义：由主机创建的轻量级进程，用于与单个 MCP 服务器交互。
• 功能：
• 有状态会话：维护与 MCP 服务器的持久连接（例如 WebSocket）。
• 协议协商：处理版本控制、加密（TLS）和数据序列化（JSON/Protobuf）。
• 消息路由：主机与 MCP 服务器之间的双向通信。
• 发布 / 订阅管理：订阅事件驱动的更新（例如，实时 AI 推理结果）。
• 关键特性：
• 每个 MCP 服务器对应一个客户端以实现隔离。
• 实现故障转移机制以确保可靠性。

4. MCP 服务器

• 定义：暴露 AI 模型、工具或数据源的专用服务器。
• 角色：
• 资源暴露：提供对 LLM（例如 GPT-4）、数据库或 API（例如天气数据）的访问。
• 去中心化执行：独立运行，专注于特定职责（例如，仅限文本摘要）。
• 采样与推理：处理 MCP 客户端请求（例如，生成 AI 响应）。
• 安全性：根据访问策略验证请求（例如，速率限制）。
• 消息经纪人：使用发布 / 订阅机制（例如 MQTT、Redis）进行实时 AI 代理通信。
• 区块链集成层：智能合约可触发 MCP 请求，AI 响应可记录在链上。
• 类型：
• 本地服务器：运行在同一机器上（例如，本地数据源 A）。
• 远程服务器：基于云或链接到区块链（例如，外部服务 C）。

5. MCP 协议

• 定义：组件之间的标准化通信层。
• 技术栈：
• 传输层：使用 HTTP/2、WebSocket 或 libp2p（用于 P2P 网络）。
• 安全性：端到端加密（例如 TLS、Noise 协议）。

6. 数据流示例

• 用户请求：通过主机发送查询（例如，“获取新闻并总结”）。
• MCP 客户端路由：主机生成两个 MCP 客户端：
• 客户端 1：连接到 MCP 服务器 A（新闻 API）。
• 客户端 2：连接到 MCP 服务器 B（LLM 摘要）。
• 执行：
• MCP 服务器 A 检索新闻数据 → 通过主机发送到 MCP 服务器 B。
• MCP 服务器 B 生成摘要 → 返回给用户。
• 上下文保持：context_id 确保后续查询（例如，“解释第二点”）保留历史记录。

MCP 与传统 API 的对比

MCP 通过提供持久连接会话而非离散的单次请求 - 响应交互，区别于传统应用程序接口。传统 API 需要每次请求都传递上下文，而 MCP 能够实时维护和更新上下文。这种方式通过使用单一标准协议提高可扩展性，消除了传统 API 系统中每个工具需要单独连接的需求。

MCP 是使 LLM 从单纯的文本生成器转变为实时交互系统的核心技术。它促进了 AI 与各种外部数据源、软件工具和用户界面的直接协作，从而能够执行更复杂的任务。MCP 被设想为 AI 代理生态系统的核心协议，以及“工具使用 AI”的标准通信协议，为更复杂和集成的 AI 应用铺平道路。

与 LLM 和 AI 代理的集成

• 动态模型切换：MCP 允许在对话中途切换 LLM（例如，从 GPT-4 切换到 Claude 3）而不中断上下文。
• 多代理工作流：AI 代理可通过 MCP 协作（例如，一个处理图像生成，另一个处理文本）。
• 细粒度访问控制：MCP 可管理去中心化网络中 AI 模型使用的权限。

MCP 在区块链与 Web3 中的应用

MCP 通过作为链上逻辑与链下 AI 处理之间的桥梁，增强了去中心化 AI 应用。

使用场景：

• 去中心化 AI 预言机
• 示例：智能合约在执行交易前需要对 Twitter 数据进行情感分析。
• MCP 工作流：
• 智能合约向 MCP 节点发送请求。
• MCP 将查询路由到 NLP 模型（例如 GPT-4）。
• AI 响应通过 MCP 格式化并返回链上。
• AI 驱动的 DAO
• 示例：DAO 使用 AI 代理分析治理提案。
• MCP 工作流：
• 提案文本通过 MCP 发送到 LLM 进行摘要。
• 摘要输出供 DAO 成员投票。
• DeFi + AI 风险评估
• 示例：借贷协议使用 MCP 获取 AI 生成的信用评分。
• 技术实现：
• MCP 获取链上交易历史 + 链下信用数据。
• AI 模型处理后通过 MCP 返回风险评分。

在 Endless AI 生态系统中实现去中心化 AI 代理协调

Endless AI 利用 MCP 为 Endless 生态系统中的 AI 集成提供统一和标准化的方法。通过结合 MCP 与 Endless 的隐私保护机制（如零知识证明（ZKP）和 KZG 承诺），该协议确保 AI 代理在访问和利用外部上下文时的交互既可验证又符合隐私标准。这意味着 AI 代理可以利用外部数据增强性能，同时整个过程可通过链上审计，用户的隐私通过加密证明和数据隔离得到保护。

• AI 模型作为微服务：每个模型作为一个 MCP 节点，允许无缝组合（例如，GPT-4 + Stable Diffusion）。
• 基于区块链的货币化：
• 用户通过加密货币支付以通过 MCP 访问 AI 服务。
• 智能合约审计 MCP 交互以确保公平性。
• 跨平台 AI 代理：Endless AI 的代理使用 MCP 与 Web2 和 Web3 应用交互。
• Luffa（SocialFi 平台）：MCP 连接 AI 策展者以个性化信息流，同时通过零知识证明保护隐私。
• AI-NFT 铸造：创作者使用 MCP 验证原创性后再铸造 NFT。
• DeFi 代理群：自主交易者使用 MCP 实时分析跨链流动性。

MCP 标准化了上下文感知交互，确保 AI 代理保留记忆、适应实时数据并跨领域协作。

A. 代理 AI 与自主 AI 代理

• 上下文感知 AI 群：
• MCP 允许 AI 代理跨会话共享上下文（例如，用户偏好、交易历史）。
• 示例：DeFi 交易代理使用 MCP 记住用户的风险容忍度并动态调整策略。
• 多代理协作：
• 代理通过 MCP 格式化消息进行协商（例如，一个代理处理 NLP，另一个执行交易）。
• 用例：Luffa（Endless 的 SocialFi 平台）中的 AI 审查者协作检测有害内容。

B. DeFi 与智能合约

• AI 驱动的预言机：
• MCP 获取链下数据（例如，市场情绪）以触发智能合约。
• 示例：借贷协议使用 MCP 获取 AI 生成的信用评分。
• 自主 DeFi 代理：
• 代理通过 MCP 与流动性池交互，根据实时分析优化收益。

C. 大型语言模型与 AIGC

• 动态模型切换：
• MCP 将查询路由到最适合的 LLM（例如，GPT-4 用于文本，Claude 用于代码）。
• 用例：Endless 的 NFT 市场中的艺术家通过 MCP 连接的 Stable Diffusion 生成 AI 艺术。
• 链上 IP 归属：
• MCP 为 AI 生成内容添加时间戳，铸造为带有版税的 NFT。

D. 去中心化 AI 训练（有用工作证明，PoUW）

• 通过 MCP 的联邦学习：
• AI 模型在用户拥有的数据上训练，无需集中收集（保护隐私）。
• MCP 从分布式节点聚合模型更新。

场景：Endless AI 的 MCP 驱动聊天机器人

• 用户查询 → MCP 路由器 → 最适合的 LLM（基于成本 / 速度）。
• 响应通过 MCP 格式化并返回给用户。
• 支付通过链上加密货币结算。

总结

MCP 是 AI 互操作性的变革者，特别是在区块链和 Web3 生态系统中。通过标准化 AI 通信、启用去中心化工作流和增强 LLM 协作，MCP 为下一代自主、可组合的 AI 系统奠定了基础。

Endless AI 计划扩展 MCP 以实现：

• AI to AI 智能合约：代理自主协商交易（例如，授权 AI 艺术）。
• 抗量子 MCP：抵御未来加密威胁。
• 自我进化的 AI 生态系统：MCP 将使 AI 群通过去中心化学习自我优化。