一键总结音视频内容

摘要

本视频主要讲解了MCP（模型上下文协议）的工作原理，以及它如何简化AI调用外部工具的过程。视频首先介绍了传统方法（如Function Calling）的复杂性，然后引出MCP作为一种更简洁的解决方案。通过封装外部工具，MCP使得AI可以通过统一的接口与这些工具交互，从而降低了开发和维护成本。视频还通过抓包分析，揭示了MCP Client与Server之间的通信方式，以及MCP Client与AI大模型之间的通信方式，令人惊讶的是，与AI大模型的通信竟然采用了最朴素的提示词方式，而非复杂的Function Calling。

亮点

• 💡 MCP协议通过封装外部工具，简化了AI调用外部工具的流程，降低了开发和维护成本。
• 📦 MCP Client和MCP Server之间支持两种通信方式：标准输入输出流和HTTP协议的SSE方式，底层基于JSON RPC 2.0实现。
• 📡 抓包分析显示，MCP Client与AI大模型之间的通信并非采用Function Calling技术，而是将所有外部工具的详细信息直接写在提示词中，简单粗暴但有效。
• 📝 这种“最朴素”的提示词方式，理论上可以让任何指令遵循能力好的大模型都可以使用MCP技术，而无需依赖支持Function Calling的大模型。
• 🛠️ MCP协议只规定了Client和Server之间的通信，而与AI大模型之间的通信方式更加开放灵活，可以选择提示词方式或Function Calling。

#MCP #AI智能体 #模型上下文协议 #抓包分析 #FunctionCalling

思考

• MCP协议在实际应用中，如何保证外部工具的安全性？
• 如果提示词过长，是否会影响AI的性能和准确性？有没有更好的优化方案？
• MCP协议未来是否会规范MCP Client与AI大模型之间的通信方式？