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网站备案幕布,做伤残鉴约号网站,个人网站做经营性,办个网站多少钱这张图清晰地展示了 MCP (Model Context Protocol) 协议 下#xff0c;一个大型语言模型#xff08;LLM#xff09;如何通过客户端#xff08;MCP client#xff09;与外部工具服务器#xff08;MCP server#xff09;进行交互的完整流程。其核心思想是#xff1a;模型…这张图清晰地展示了MCP (Model Context Protocol) 协议下一个大型语言模型LLM如何通过客户端MCP client与外部工具服务器MCP server进行交互的完整流程。其核心思想是模型不直接访问工具而是通过一个中间客户端代理来调用工具并将工具执行结果整合回对话上下文再由模型继续推理和响应。下面是对图中各部分及其交互过程的详细解释一、三大主要组件Model模型位于左侧粉色区域。图标是一个芯片代表大型语言模型如 GPT、Claude 等。它是智能决策的核心负责理解用户意图、决定是否需要调用工具、以及基于工具返回的结果生成最终回复。MCP clientMCP 客户端位于中间浅绿色区域。这是一个“中间件”或“代理层”它管理着一个“Context window”上下文窗口这个窗口记录了整个对话的历史、系统指令、工具定义和工具调用结果。它的主要职责是向 MCP server 查询可用工具列表。根据 Model 的请求向 MCP server 发起具体的工具调用。接收并验证工具执行结果。将工具结果添加到上下文窗口中供 Model 继续使用。MCP serverMCP 服务器位于右侧浅灰色区域。图标是一个类似服务器机柜或工具箱的图标。它提供实际的工具功能例如查询数据库、搜索网页、计算数学、调用 API 等。它响应 MCP client 的请求执行具体操作并返回结果。二、核心交互流程详解整个过程遵循一个“对话-决策-调用-反馈-再对话”的循环第一阶段初始化与获取工具列表Client → Server:tools/listMCP client 启动后首先向 MCP server 发送tools/list请求以获取当前可用的工具清单。Server → Client:tools/list resultMCP server 返回工具列表包含每个工具的定义Tool1 def,Tool2 def比如工具名称、描述、输入参数格式等。Client 内部处理MCP client 将这些工具定义写入自己的“Context window”中作为后续对话的背景知识。✅ 此时Model 还未参与这是客户端为后续交互做准备。第二阶段第一轮对话与工具调用User → Client → Model:User msg 1用户发送第一条消息User msg 1给 MCP client。MCP client 将此消息连同之前的System prompt和Tool1 def、Tool2 def一起打包作为完整的上下文发送给 Model。Model → Client:Assistant msg 1Model 基于上下文进行推理可能认为需要调用某个工具才能回答问题于是生成一条特殊的“助手消息”Assistant msg 1内容可能是“我需要调用 Tool1 来获取数据。”Client → Server:tools/call (tool1)MCP client 解析 Model 的回复识别出这是一个工具调用请求。它根据Tool1 def构造合法的调用参数然后向 MCP server 发送tools/call (tool1)请求。Server → Client:tools/call resultMCP server 执行 Tool1并将执行结果如查询到的数据、计算结果等返回给 MCP client。Client 内部处理MCP client 将Call tool1调用请求和Call tool1 result调用结果都添加到 Context window 中保持上下文的完整性。Client → Model: 更新后的上下文MCP client 将包含新工具调用和结果的完整上下文再次发送给 Model。Model → Client:Assistant msg 2Model 再次处理更新后的上下文现在它知道 Tool1 的结果了于是可以生成一个包含实际答案的回复Assistant msg 2例如“根据查询结果天气是晴天。”第三阶段第二轮对话可选User → Client → Model:User msg 2用户可能对Assistant msg 2继续提问触发新一轮对话。Model → Client: 可能再次调用工具或直接回复模型可能再次决定调用另一个工具或者直接基于现有信息给出回复。三、关键设计思想总结解耦DecouplingModel 不直接接触外部工具避免了安全风险和复杂性所有工具调用由 MCP client 代理。上下文管理Context ManagementMCP client 维护一个“上下文窗口”确保 Model 在每次推理时都能看到完整的对话历史和工具执行结果实现连贯的多轮交互。标准化协议Standardized Protocol通过tools/list和tools/call等标准接口使得任何符合 MCP 协议的工具服务器都可以被接入增强了系统的扩展性和互操作性。循环迭代Iterative Reasoning模型可以在一次对话中多次调用工具每次调用后都能获得新的信息从而支持更复杂的任务解决。四、类比理解你可以把这套系统想象成一个聪明但没有网络/工具权限的顾问Model他需要助手MCP client帮他去外面查资料、打电话、算账MCP server。助手会把查到的结果记录在笔记本Context window上然后把最新的笔记拿给顾问看顾问再根据新信息给出最终建议。整个过程顾问只需要思考和下达指令不需要亲自出门。✅总之这张图描绘的是一个现代化、结构化、可扩展的 AI 应用架构用于让大模型安全、高效、可控地利用外部能力完成复杂任务。END