什么是MCP？让AI不再“失忆”的揭秘

在构建 AI 系统时，你可能遇到这种问题： 用户发起一个问题 → 大模型回答 → 用户追问 → AI 完全不记得之前说了什么？ 这时，就需要引入一个「大脑管家」：MCP（Model Context Protocol），它让多轮对话、工具调用和上下文管理变得井井有条。 下面我们用一张图，拆解 MCP 是怎么让整个系统“有记忆”“能行动”的： ⸻ MCP 工作流程分解： 1. 用户发起输入（Input Query） 比如：“查下明天纽约的天气。” 2. 客户端 UI 发送请求 → MCP Server 接收 MCP Server 像一个调度中心，记录当前上下文，并准备将请求交给大模型处理。 3. MCP Server 发送上下文给 LLM（大语言模型） MCP 会“告诉”模型用户之前说过什么、当前意图是什么。 4. LLM 分析后调用 Tool API（比如天气查询工具） 如果需要用外部工具，大模型就会发起调用请求（如 REST API）。 5. Tool 返回结果 → LLM 获取并更新上下文 比如：“纽约明天小雨，气温 15℃”，这个结果被加进对话上下文中。 6. MCP Server 记录结果上下文 → 返回 UI → 展示给用户 最终用户看到的回答，不仅准确，还“记得之前说过的话”。 为什么 MCP 重要？ • 多轮对话保持连贯（不会“失忆”） • 工具调用有上下文追踪（知道“为什么调用”） • 系统每一环都清晰、有记录、有上下文补全 — MCP 本质上不是模型，而是一种 “上下文驱动的流程协议”，是未来所有 Agent 系统、AI 助理都绕不开的核心设计。