协议概述

模型上下文协议(MCP)是Anthropic于2024年11月推出的开放协议，采用JSON-RPC 2.0标准，通过严格的模式验证实现AI系统与外部工具的标准化连接。协议定义了三个核心角色：

• Host：LLM运行环境
• Client：会话管理与路由中介
• Server：工具/资源提供方

技术架构

通信机制

• 消息格式遵循JSON-RPC 2.0规范，包含method/params等必需字段
• 支持12种核心方法，包括executeTool、listCapabilities等
• 传输层兼容stdio和HTTP/SSE双模式

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// Spring AI SDK工具定义示例
@McpTool(name = "greetUser")
public class GreetTool {
  public GreetResponse execute(@Valid GreetRequest request) {
    return new GreetResponse("Hello, " + request.getName());
  }
}

安全框架

• 输入输出强制JSON Schema校验(Draft 2020-12)
• 支持OAuth 2.0/HMAC-SHA256/TLS等多种认证方式
• 工具级权限声明(如"permissions": ["admin"])

企业应用

典型场景

1. 金融科技：Manus AI实现自动化监管报告，集成时间缩短48%
2. 医疗健康：符合HIPAA要求的EHR记录摘要系统
3. DevOps：Swimlane部署12个安全工具，中位延迟114ms

性能数据

对比分析

与传统函数调用相比，MCP具有显著优势：

实现建议

1. 服务部署：使用Spring AI的McpClientStdIO或McpClientWeb
2. 错误处理：捕获-32602(无效参数)等标准错误码
3. 性能优化：设置3000ms超时和2次重试策略

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// 安全工具调用示例
@McpTool(name = "validateKubeConfig")
public class K8sTool {
  public ValidationResult execute(@Valid ConfigRequest request) {
    if(!request.getCluster().matches("^[a-z0-9-]+$")) {
      throw new McpException(-32602, "Invalid cluster format");
    }
    return k8sClient.validate(request);
  }
}

发展前景

截至2025年Q1，MCP GitHub仓库已获3,200+星标，支持16种SDK实现。其模式优先的设计理念正成为企业AI集成的首选方案，特别是在金融、医疗等强监管领域。