根据提供的文章内容，其核心内容可归纳如下：
一、MCP协议的核心价值与定义
解决" MxN 连接问题"：传统AI开发中，每个大语言模型（LLM）需要单独适配N个工具/数据源连接器，导致开发效率低下。MCP通过标准化接口将问题简化为"M（模型）+N（工具）"。
协议定位：受语言服务器协议（LSP）启发，MCP为构建工具、提示词和数据资源提供通用接口，使它们能跨LLM平台复用。
二、核心架构组件
- MCP服务器（Server）
提供三类核心原语（primitives）：
工具（Tools）：可执行代码（如文件操作、API调用）
资源（Resources）：静态数据（如文本文件、日志）
提示词（Prompts）：预定义提示模板
支持扩展能力：采样（Sampling）、图像（Images）、上下文（Context）
- MCP客户端（Client）
集成在宿主应用（如IDE、聊天机器人）中，负责：
与服务器建立连接（通过stdio或HTTP传输层）
发现服务器提供的资源/工具并暴露给LLM
支持多模型适配（如OpenAI/Anthropic格式转换）
- 传输层（Transports）
主流方式：stdio（本地进程间通信）和Streamable HTTP（远程服务器）
安全要求：远程传输需认证和来源验证
三、代理（Agent）与工作流（Workflow）的区别
代理：由LLM自主决策工具使用和执行路径（通过行动-反馈循环）
工作流：由代码逻辑控制执行流程（如提示链、并行处理），LLM仅作为组件被调用
四、关键实现特性
多服务器支持：通过 ClientSessionGroup 管理多个并发连接
客户端能力：
采样（Sampling）：允许服务器调用宿主应用的LLM（需人工审核机制）
根目录（Roots）：定义服务器可访问的文件系统边界（安全建议）
安全实践：环境变量隔离、远程传输认证、人工审核工具调用
五、应用场景
MCP适用于需要增强LLM能力的场景，例如：
代码助手（单元测试生成）
研究代理（数据检索与分析）
客户服务工具（实时信息查询）
企业级Copilot（业务系统集成）
文章本质是通过标准化协议（MCP）将AI代理开发模块化，降低工具开发与模型适配的复杂度，同时强调安全性和扩展性设计。
贡献者
pansin