**模型上下文协议（MCP）**是一种标准化接口，旨在实现AI模型与外部工具和资源的无缝交互，打破数据孤岛，促进跨系统的互操作性。

本文首次全面分析 MCP****生态系统，探讨其架构、核心组件、工作流程和服务器生命周期阶段。文章还识别了创建、操作和更新阶段的安全威胁，并提出了增强安全性和治理的建议。最后，文章概述了未来研究方向，以应对新兴风险并提高MCP的韧性。

一、背景与动机

在MCP引入之前，AI应用依赖于手动API连接、插件接口和代理框架等方法来与外部工具交互。这些方法存在复杂度高、可扩展性差等问题。OpenAI引入了函数调用机制，但仍然存在平台间兼容性和动态发现工具的局限性。

图1：有和没有MCP的工具调用

如图1所示，这些方法要求将每个外部服务与特定API集成，导致复杂度增加且可扩展性有限。MCP通过提供一个标准化协议来解决这些挑战，该协议能够实现与多个工具的无缝和灵活交互。

传统AI工具调用问题：

**1、手动API连接：**开发者需为每个工具单独开发API集成，维护成本高，系统脆弱。

**2、标准化插件接口：**如OpenAI ChatGPT插件，虽简化了部分流程，但交互单向，无法维持状态或跨步骤协调任务。

**3、AI代理工具集成（如LangChain）：**通过预定义接口调用工具，但仍需大量手动配置，复杂度随工具数量增加。

**4、RAG（检索增强生成）：**仅能被动检索信息，无法主动操作数据或触发工作流。

MCP的提出：

MCP 由Anthropic于2024年末推出，旨在标准化AI与工具的交互，可以很好地解决上述问题；提供动态工具发现、选择和编排能力，支持人机协作，统一接口简化开发。

一句话通俗解释：

MCP就像是一个“超级连接器”，可以看作强大的拓展坞，能让聊天机器人和外面的各种数据（比如数据库、文件等）轻松“牵手”，让它们更好地一起工作，就像让机器人有了更多“知识库”和“工具箱”。

二、MCP的核心组件

**MCP架构由三个核心组件组成：**MCP主机、MCP客户端和MCP服务器。这些组件协同工作，确保AI应用、外部工具和数据处理系统之间的安全通信。

如图2所示，在典型的工作流程中，用户向MCP客户端发送提示，MCP客户端分析意图，通过MCP服务器选择合适的工具，并调用外部API来检索和处理所需信息，然后通知用户结果。

**1、MCP****Host（AI应用环境）：**如Claude Desktop、Cursor等，运行MCP客户端并管理外部工具交互，提供执行AI任务的环境。

**2、MCP Client（中介层）：**处理与MCP服务器的通信，查询工具功能，管理请求/响应及通知。

**3、MCP****Server（工具提供方）：**提供工具、资源和提示的核心功能，支持外部操作、数据访问和预定义模板。

• **工具（Tools）：**调用外部API（如天气数据、情感分析）。
• **资源（Resources）：**提供结构化/非结构化数据（如数据库、云存储）。
• **提示（Prompts）：**预定义模板优化AI响应（如客服话术、标注任务）。

**传输层和通信：**传输层确保主机环境和外部系统之间的安全双向通信，管理初始请求、响应通知和数据交换。

三、MCP服务器生命周期及安全分析

MCP服务器生命周期包括三个关键阶段：创建、操作和更新。每个阶段定义了确保MCP服务器安全高效运行的关键活动，**使AI模型与外部工具、资源和提示之间无缝互动。**如图3所示：

MCP服务器作为开放且可扩展的平台，在其整个生命周期中存在各种安全风险。每个阶段都呈现出独特的挑战，如果不妥善缓解，可能会危害系统完整性、数据安全以及用户隐私。

**1、创建阶段：**注册服务器、部署安装程序和验证代码完整性。

• **风险：**名称冲突（恶意注册相似名称）、安装程序伪造（恶意代码注入）、代码注入/后门。
• **缓解措施：**命名空间管理、安装包完整性校验、代码审计。

**2、操作阶段：**处理请求、执行工具调用和沙箱机制。

• **风险：**工具名称冲突（误调用恶意工具）、斜杠命令重叠（执行错误操作）、沙箱逃逸（攻击者突破隔离）。
• **缓解措施：**上下文感知命令解析、沙箱强化、权限控制。

**3、更新阶段：**授权管理、版本控制和旧版本管理。

• **风险：**更新后权限残留、重新部署漏洞版本、配置漂移（安全基线偏离）。
• **缓解措施：**权限同步机制、版本管理、自动化配置验证。

四、MCP生态格局概览

MCP在多个行业和平台得到了广泛应用，包括Anthropic、OpenAI、百度、Replit等公司和工具。

社区驱动的MCP服务器平台和SDK进一步推动了MCP的普及。如表2所示，MCP.so、Glama和PulseMCP等平台托管着数千个服务器，使用户能够发现并集成各种工具和服务。

五、典型案例

MCP已成为AI****应用程序与外部工具、API 和系统有效通信的重要工具。通过标准化交互，MCP 简化了复杂的工作流程，提高了 AI 驱动应用的效率。下面，探索三个成功集成 MCP 的关键平台，即 OpenAI、Cursor 和 Cloudflare，并突出其独特的使用案例。

**1、OpenAI：**通过MCP实现AI代理与外部工具的无缝交互。

**Github****地址：**https://github.com/openai/openai-agents-python

OpenAI Agents****SDK 是一个轻量级但功能强大的框架，用于构建多代理工作流。它与提供商无关，支持 OpenAI 响应和聊天完成 API 以及 100+ 其他 LLM。

**2、Cursor：**AI驱动的代码自动化（API测试、文件修改）。

https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol

https://github.com/getcursor/cursor

MCP允许将 Cursor 连接到外部系统和数据源**。**这意味着可以将 Cursor 与现有工具和基础设施集成，而不必告诉 Cursor 项目结构在代码本身之外是什么。

**3、Cloudflare：**远程托管MCP服务器，提升多租户环境的安全性与扩展性。

https://www.cloudflare.com/zh-cn/

**通过引入远程MCP服务器托管，**Cloudflare在将MCP从本地部署模式转变为云托管架构中发挥了关键作用。这种方法消除了与本地配置MCP服务器相关的复杂性，允许客户无缝连接到安全的、由云托管的MCP服务器。

六、总结

MCP的核心价值：统一AI与工具交互标准，提升灵活性与安全性。

未来方向：

• 强化安全机制（如零信任架构）。
• 优化多步骤跨系统工作流的状态管理。
• 推动行业标准化（如插件市场、认证协议）。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2503.23278

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