什么是 MCP(Model Context Protocol)
MCP 是 OpenAI 推出的 大模型上下文交互协议。它的作用是标准化 LLM 与外部工具、数据源、事件系统的交互方式。
在没有 MCP 之前,开发者需要为每个插件单独设计接口,成本高且不统一;而 MCP 提供了一套通用的请求-响应协议,让 LLM 可以像操作系统调用驱动一样去调用外部能力。
实际应用中,MCP 可以让 ChatGPT 直接调用数据库查询、文件读写、业务 API,甚至订阅消息队列事件。这种方式能大大降低开发成本,也增强了 LLM 的可用性和安全性。
MCP 在大模型应用开发中起到什么作用?
回答思路
1. 标准化接口,降低接入成本
- 在大模型应用开发中,最大的问题是 每个外部系统/数据源都有不同的 API,开发者需要重复适配。
- MCP 提供统一协议,就像“驱动层”,开发者只要实现 MCP Provider,就能让任何模型调用。
作用:一次适配,多处可用。
2. 扩展模型能力
- 大模型本身是“通用大脑”,但它没有直接访问数据库、API、文件系统的能力。
- 有了 MCP,模型可以 调用工具(Tools)、访问资源(Resources)、订阅事件(Events),就能真正嵌入到企业应用里。
作用:让 LLM 不再只是对话,而是能办事。
3. 安全与权限控制
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MCP 在设计时支持权限边界:
- 哪些 API 可以调用?
- 哪些资源可读写?
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这让企业在引入 LLM 时,可以放心地开放部分能力,而不用担心“模型越权”。
作用:安全可控地集成 LLM。
4. 统一上下文,增强智能
- 开发者可以通过 MCP 把公司内部的数据源(知识库、工单系统、日志系统)作为“上下文”提供给模型。
- 模型不用自己记忆,而是随时 挂载外部上下文。
作用:解决 LLM 上下文有限的问题。
面试回答模版
MCP 在大模型应用开发中的核心作用是:
- 标准化接口 —— 降低不同系统接入 LLM 的成本。
- 扩展能力 —— 让模型能调用工具、访问数据、处理事件,不再只是聊天。
- 安全可控 —— 提供权限边界,避免模型随意执行危险操作。
- 统一上下文 —— 把企业内部的知识、数据通过 MCP 提供给模型,解决上下文不足的问题。
简单来说,MCP 就是大模型和应用世界之间的“桥梁”,是让 LLM 真正落地的关键协议。