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Anthropic分享:使用MCP构建Agent

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 4 小时前 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

由于 Agent 的火爆,Anthropic 提出的MCP (Model Context Protocol,模型上下文协议) 也跟着火爆起来,关于 MCP 的资料很多,这一篇是 MCP servers 的作者 Mahesh Murag 今年 2 月底在 AI Engineer Summit 上的分享,内容丰富又硬核,推荐,唯一美中不足的是里面的观众提问有点多,视频整体节奏没那么好。

分享主题:MCP (Model Context Protocol) 及其在 AI 应用和 Agent 中的应用

1. MCP 的动机与背景:

核心概念:模型的能力取决于提供的上下文。

演进:从最初的 Chatbot 手动输入上下文,发展到模型直接连接数据源和工具,实现更强大和个性化的 AI 应用。

MCP 的目标:作为一个开放协议,实现 AI 应用、Agent 与工具和数据源之间的无缝集成。

2. MCP 的类比与构成:

类比API:标准化 Web 应用前后端交互的方式。

类比LSP(Language Server Protocol): 标准化 IDE 与编程语言特定工具的交互方式。

MCP 的三个主要接口:

-Prompts: 「用户」控制的预定义模板,用于常见交互。

-Tools: 「模型」控制的工具,LLM 可以自主决定何时调用。

-Resources: 「应用」控制的数据,应用可以灵活使用。

注:这三个接口分别是由「用户」、「模型」、「应用」三方控制的,是非常精辟的总结。

3. MCP 解决的问题:碎片化

问题:不同团队构建 AI 系统的方式各不相同,导致碎片化,重复造轮子。

MCP 的愿景:标准化 AI 开发,应用开发者可以零成本连接到任何 MCP Server。

MCP Server(服务器端):对各种系统和工具的封装,为 LLM 提供访问接口。 例如数据库、CRM 系统、版本控制系统等。

MCP Clients(客户端):类似 Cursor、Windsurf 和 Goose 等应用程序。

4. MCP 的价值:

-应用开发者:一旦应用兼容 MCP,即可连接任何 Server,无需额外工作。

-工具/API 提供者:构建一次 MCP Server,即可被各种 AI 应用采用。

-最终用户:获得更强大、上下文更丰富的 AI 应用。

-企业:明确划分不同团队的职责,加速 AI 应用开发。 例如,数据基础设施团队负责维护 MCP Server,应用团队专注于构建 AI 应用。

5. MCP 的采用情况:

AI 应用和 IDE 领域,例如 Github、文档站。

Server 端,已有一千多个社区构建的 Server,以及 Cloudflare、Stripe 等公司的官方集成。

开源社区的积极贡献。

6. 构建 MCP 应用:

-MCP Client(客户端):调用 Tool,查询 Resource,填充 Prompt。

-MCP Server(服务器端):暴露 Tool、Resource 和 Prompt,供 Client 使用。

7. Tool、Resource 和 Prompt 的详细解释:

Tool:

-模型控制,LLM 决定何时调用。

- 用于检索数据、发送数据、更新数据库、写入文件等。

Resource:

- 应用控制,应用决定如何使用。

- 用于提供图片、文本文件、JSON 数据等。

- 支持静态和动态资源。

- 支持资源通知,Server 可以主动通知 Client 更新。

Prompt:

- 用户控制,用户手动调用。

- 用于定义常见交互的模板,例如文档问答、代码总结等。

8. MCP 与 Agent 的关系:

MCP 是 Agent 的基础协议。

Augmented LLM(增强型LLM): LLM 与检索系统、工具和记忆的结合。 MCP 提供了 LLM 与这些组件交互的标准化方式。

Agent 的核心: Augmented LLM 运行在一个循环中,不断执行任务、调用工具、分析结果。

MCP 的作用: 使 Agent 具备可扩展性,可以在运行时发现新的能力。

9. mcp-agent 框架介绍(by LasMile AI):

展示了如何使用 MCP 构建 Agent 系统。

提供了一套用于构建 Agent 的组件:Agent、Task。

简化了 Agent 的构建过程,使开发者可以专注于 Agent 逻辑本身。

通过声明式方式声明 Agent 的任务以及可用的 Server 和 Tool。

10. Agent 的协议能力:

Sampling (推断请求): MCP Server 可以请求 Client 执行 LLM 推理调用,而无需 Server 自行集成 LLM。

Composability (可组合性): 任何应用或 API 都可以同时作为 MCP Client 和 MCP Server。

11. MCP 路线图:

-远程服务器和 Auth:

支持 OAuth 2.0 认证,Server 负责处理认证流程。

实现远程托管的 Server,无需用户手动安装和配置。

通过 Session Token 实现 Client 和 Server 的安全交互。

-注册表(Registry):

统一托管的元数据服务,用于发现和管理 MCP Server。

解决 Server 的发现和发布问题。

支持版本控制、身份验证、安全验证等功能。

强调开发体验和文档。

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