为什么说MCP才是未来AI应用的底层引擎
程序员八哥
2025-05-03 15:02:21
大家都在说“AI能做很多事”，但你有没有发现，AI真正落地，难点从来不是模型，而是流程。
最近我在研究一套叫 MCP 工作流（Multi-capability Prompting） 的架构，它太像现实世界里“聪明又能干的助理”了。今天就用通俗的话，带你看懂这张图，也看懂 AI Agent 背后的逻辑。
什么是 MCP？
一句话：
MCP 就是让AI能用工具、调接口、接数据库、还能给你发消息的“大脑+执行系统”。
简单理解：你说一句“帮我查下TSLA的股价并发邮件”，普通ChatGPT回答一段文字，而MCP能：
• 拆解你要干什么（intent analysis）；
• 调用股票API查价格；
• 登录你邮箱发邮件；
• 最后还通知你“任务完成啦”。
这就不是AI聊天了，是AI干活了！
整个流程怎么走？
图里展示了完整MCP的六步关键流程：
1. 用户输入Prompt
比如：“查TSLA股价并发邮件给我”。
2. MCP Host 分析意图
这部分是AI Agent、IDE插件、Chat窗口的载体。
3. MCP Server 开始分发任务
它像一个总调度中心，先理解用户请求，再判断用哪个工具能完成任务。
4. 工具选择（Tool Selection）
根据请求内容，系统自动选择：
• 要用的工具（如Gmail、Slack、GitHub等）；
• 调用的资源；
• 是否需要额外Prompt（比如生成邮件内容）。
5. 数据访问 & API调用
连接本地文件、数据库、Web服务，比如查TSLA价格从某个API拿数据，或者从Notion里找文档。
6. 通知与采样反馈（Notification + Sampling）
执行结果后给你发通知，还可能做一些采样选择（比如发哪一版内容更合适），最后返回给用户。
能干什么？用MCP可以做这些AI功能：
• 自动查资料 + 汇报（适合运营、投研）
• 邮件生成 + 自动发送（适合个人助理）
• 项目日报整合 + 通知群组（适合团队）
• GitHub Issues 分析 + 建议Pull Request（适合程序员）
• 数据库搜索 + 智能回复（适合客服）
重点是：它不是单轮回答，而是真正“理解 + 拆解 + 执行 +反馈”的流程！
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