ModelContextProtocol（MCP）在2025-06-18版本中新增了征询（elicitation）功能，允许服务器通过客户端向用户请求额外信息。该功能采用JSON模式验证响应，支持文本和结构化数据两种请求模式，并提供了接受/拒绝/取消三种响应方式。更新还包括移除JSON-RPC批处理支持、强化安全规范等。虽然该功能设计理念出色，但在跨平台适配和格式规范方面仍存在改进空间。目前可通过

ModelContextProtocol（MCP）在2025-06-18版本中新增了征询（elicitation）功能，允许服务器通过客户端向用户请求额外信息。该功能采用JSON模式验证响应，支持文本和结构化数据两种请求模式，并提供了接受/拒绝/取消三种响应方式。更新还包括移除JSON-RPC批处理支持、强化安全规范等。虽然该功能设计理念出色，但在跨平台适配和格式规范方面仍存在改进空间。目前可通过

MCP协议通过JSON-RPC 2.0规范定义了请求、响应和通知三种消息类型，确保通信的标准化和一致性。能力协商机制使客户端和服务器能够动态确定支持的协议功能，提升协议的灵活性和扩展性。子能力的引入进一步细化了功能支持，满足更复杂的应用场景需求。通过这些机制，MCP协议实现了高效、灵活且可扩展的通信能力，适用于多样化的应用场景。

​在模型上下文协议（MCP）中，资源（Resources）是一个核心基本元素，允许服务器将数据和内容暴露给客户端，并作为LLM交互的上下文使用。资源的设计是应用程序控制的，这意味着客户端应用程序可以决定何时以及如何使用这些资源

HTTP with SSE transport 是一种结合了 Server-Sent Events (SSE) 和 HTTP POST 的通信机制，用于实现服务器与客户端之间的实时消息交换。这种结合 SSE 和 HTTP POST 的通信机制，既利用了 SSE 的实时推送能力，又保留了 HTTP 的广泛兼容性和简单性，适用于需要实时数据更新和双向通信的应用场景。

MCP（Model Context Protocol）通过定义清晰的协议层和传输层来确保消息的正确传递和解析。协议层处理消息的封装和高级通信模式，而传输层则负责实际的通信机制，支持Stdio和HTTP with SSE等多种传输方式。

​文章《构建高效智能体（Building Effective Agents）》中，Anthropic公司分享了他们在过去一年中与多个行业团队合作开发大型语言模型（Large Language Model, LLM）智能体的经验。文章的核心观点令人深思：最成功的智能体实现并非依赖于复杂的框架或专门的库，而是通过简单、可组合的模式构建而成。

在MCP（Model Context Protocol）中，提示模板（Prompts）是预定义的模板​。提示模板允许服务器定义可重用的提示模板和工作流，客户端可以轻松地将这些模板呈现给用户和语言模型（LLMs）。​

ModelContextProtocol（模型上下文协议，MCP）正在以开放和协作的方式快速演进，致力于为开发者提供更强大、灵活且安全的协议框架。2025年上半年的发展计划体现了Anthropic对技术创新和社区驱动的承诺，重点关注提升协议的远程连接能力、开发者体验、分发效率以及对复杂工作流的支持。这些努力不仅旨在解决当前的技术挑战，也为未来的扩展和优化奠定了坚实基础。

TUUI 是一个基于MCP（Model Context Protocol）的 LLM 桌面应用程序，它能够集成 AI 工具并对接不同供应商的 LLM API。该项目代表了一个大胆的实验，尝试使用 AI 创建完整项目。