【日积月累】 本文深度剖析了基于模型上下文协议（MCP）的AI应用架构设计新范式。MCP通过标准化LLM与外部工具/数据的交互协议，解决了传统开发中接口适配与解析的复杂性，推动AI Agent从单点智能迈向平台级协作。文章系统阐释了MCP的核心机制（Server/Tool/Client三元架构）、与Function Calling的本质差异（厂商中立性），并针对企业落地挑战提出创新方案：通过Nacos统一管理MCP Server与动态提示词、云原生API网关实现协议转换与安全管控、函数计算优化稀疏调用场景资源效率。最终构建了以"Server First"为理念的AI应用开发新范式，重构企业技术架构与团队协作模式，为业务敏捷创新提供基础设施支撑。

【日积月累】 MCP，全称是“模型上下文协议”（Model Context Protocol），是Anthropic开源的一个标准协议。打个比方，它就像是AI世界的“USB-C”接口。你知道USB-C吧？一根线就能连接手机、电脑、充电器，超级方便。MCP的作用也差不多，它让AI模型（比如Claude）可以轻松地跟外部的数据源和工具连接起来，比如数据库、文件系统、API等等。

【AI驱动】 本文介绍了如何通过MCP将百度地图的功能轻松集成到DeepSeek，以提供智能规划服务。步骤包括安装VSCode和Cline插件、购买DeepSeek API、配置API Key、注册百度地图开发者、创建百度地图API调用凭证及配置MCP Server。最终，DeepSeek结合百度地图可以实现智能行程规划，为用户提供精准的地点建议。

【日积月累】 随着人工智能技术的发展，API、Function Call和MCP在AI智能体中的应用日益重要。API作为通用标准，连接AI模型与外部服务；Function Call是大语言模型与外界交互的机制，允许调用外部函数；MCP由Anthropic推出，统一模型与外部数据源的通信，解决数据孤岛问题。这些技术在AI Agent中扮演关键角色，使其能够访问外部数据和服务，执行复杂任务。

【AI驱动】 SpringAI MCP技术通过将FunctionCall替换为Tool Calling来支持MCP协议，简化了函数调用。MCP协议标准化了AI与外部资源的交互方式。文章介绍了SpringAI两版本下的MCP客户端和服务端开发方法，并提供了代码示例。新版本的SpringAI自动识别MCP配置，简化了客户端集成。源代码可在GitHub获取，并建议申请阿里云API-Key以便运行测试。文章旨在帮助读者理解MCP协议及其在SpringAI中的应用。

【最新动态】 MCP（模型上下文协议）是AI时代的“万能适配器”，通过标准化服务描述及上下文感知机制，消除了工具间的协议鸿沟，支持运行时动态编排。它标志着AI交互从人工编码适配转向机器自主协作，使AI应用能自由调用跨领域服务，实现智能编排。MCP如同人工智能领域的USB-C接口，构建通用连接规范，推动AI应用从功能固化的程序进化为自主智能体，助力认知革命。

【AI驱动】 本文探讨了 Model Context Protocol（MCP）架构从 Local MCP Server 到 Remote MCP Server 的演进。Local MCP Server 虽简单易用，但在企业级应用中存在本地环境依赖、安全风险、一致性问题和维护成本高等局限性。Remote MCP Server 通过云端部署，解决了这些问题，具备集中化安全管控、统一权限管理和简化部署与维护等优势。阿里开源的 Higress 提供了 Remote MCP Server 的托管实现方案，支持多种接入方式，具备统一认证授权、流量控制、可观测性等功能，并通过 Wasm 插件扩展能力，有效屏蔽异构协议复杂性。

【日积月累】 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） ，2024年11月底，由 Anthropic 推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题，MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据，为 AI 应用提供了连接万物的接口。