bytebytego 通过生动的图示，用极为通俗易懂的方式，对 MCP 的工作原理进行了清晰而完整的讲解，有助于大家全面理解这一当前开发复杂 AI 应用最受关注的工具。

MCP 的架构设计采用了典型的客户端-服务器模式（clients-servers），包含主机（host）、客户端（client）和服务器（server）三大核心角色。主机通常是 LLM 应用程序本身，提供运行环境。客户端则内嵌于主机，负责与外部服务器建立并维护连接。服务器则以独立进程的形式存在，向客户端暴露数据、工具和提示等能力。这种分层架构既保证了系统的安全性和灵活性，也便于未来的功能扩展。

协议内部定义了五个关键的基本单元，分别服务于不同的通信和交互场景。在服务器端，提示（Prompts）、资源（Resources）、工具（Tools）三者分别对应模型的指令模板、可读数据对象以及可调用的外部函数。客户端则支持根单元（Root）和采样单元（Sampling），前者为 AI 应用提供安全的本地文件访问通道，后者使外部服务器能够在需要时请求模型协助生成内容或分析问题。这一设计不仅实现了双向交互，还为模型与外部世界高效协作提供了基础。

一个显著的优势在于 MCP 解决了集成领域的 “M×M” 难题。过去，假设有 M 个 LLM 和 M 个工具，理论上需要开发 M×M 套集成逻辑。而在 MCP 标准下，无论是模型厂商还是工具开发者，只需各自实现一次协议即可，大大降低了技术门槛和维护成本。这一理念与互联网发展早期的标准化协议有异曲同工之妙，为整个生态系统的繁荣奠定了基础。

实际应用中，MCP 的能力已经得到广泛验证。无论是数据分析、文件处理，还是与主流平台如 Google Drive、Slack、GitHub、Postgres 等的互联，开发者都可以通过 MCP 的通用接口快速实现。而 MCP 的 SDK 支持多种主流编程语言，进一步降低了集成门槛。