MCP 介绍：目标与原则

1. MCP 的核心目标

MCP（Model Context Protocol）旨在解决人工智能系统中上下文碎片化的核心问题，通过标准化协议实现：

• 统一上下文表示
  消除不同模块间的上下文格式差异（如对话历史、用户画像、环境数据等），提供跨模型的通用数据描述框架。

• 动态生命周期管理
  支持上下文的创建、更新、失效和垃圾回收机制，避免内存泄漏或状态污染。

• 跨系统可移植性
  使上下文数据能在不同AI模型、服务甚至组织间安全流转，减少重复计算和传输成本。

2. 设计原则

2.1 最小完备性

• 协议仅定义必要字段（如context_id, validity_period, scope），不限制具体内容结构
• 通过扩展点支持领域特定数据（如对话系统中的intent_stack）

2.2 显式依赖

• 所有上下文必须声明其依赖关系

  dependencies:
    - user_profile:v2
    - location_data:latest
  

2.3 分层隔离

• 采用沙箱机制隔离不同安全等级的上下文

图：系统级/用户级/会话级上下文隔离示例

3. 关键创新点

4. 适用性原则

当您的系统出现以下情况时需考虑采用MCP：

• 需要维护超过3种异构上下文类型
• 上下文平均存活时间 > 5个交互步骤
• 存在跨团队/跨系统的上下文共享需求

案例：某电商客服系统通过MCP将用户历史订单、实时浏览数据和客服权限上下文统一管理，使平均问题解决时间减少37%。