大模型 | 一文搞懂MCP(模型上下文协议)零基础入门到精通,收藏这篇就够了

在大型语言模型(LLM)应用中,MCP(模型上下文协议,Model Context Protocol)是优化模型与上下文交互的核心机制,旨在解决长对话、复杂任务和多轮交互中的上下文管理难题。

图片

一、MCP(模型上下文协议)

1、MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是什么?

MCP(模型上下文协议)是由nthropic公司于2024年11月底开源发布的一种开放标准协议。

MCP协议旨在实现大型语言模型(LLM)与外部数据源和工具之间的无缝集成,通过提供标准化的接口,使AI应用程序能够安全、可控地与本地或远程资源进行交互。

MCP协议遵循客户端-服务器架构,其核心组成部分包括:

  1. MCP主机(MCP Hosts):发起请求的AI应用程序,如聊天机器人、AI驱动的IDE等。
  2. MCP客户端(MCP Clients):在主机程序内部,与MCP服务器保持1:1的连接。
  3. MCP服务器(MCP Servers):为MCP客户端提供上下文、工具和提示信息。每个MCP服务器都专精于一类工作,如读写浏览器、读写本地文件、操作Git仓库等。
    What is Model Context Protocol (MCP)? How it simplifies AI integrations  compared to APIs | AI Agents That Work
2、MCP为什么是模型上下文协议?

MCP旨在解决大模型在处理长对话、多轮交互时面临的上下文长度限制导致的信息丢失问题。

MCP采用分层注意力机制,包括局部注意力处理当前窗口交互,全局注意力存储长期关键信息,并通过上下文压缩自动生成语义摘要和构建实体-关系图谱来结构化存储对话内容。
在这里插入图片描述

二、Function Calling、Agent

1、MCP和Function Calling的区别是什么?

MCP和Function Calling在大语言模型(LLM)与外部工具或数据源交互方面各有优势。

MCP作为一种开放标准协议,提供了统一的接口和流程,支持工具发现、调用执行、统一接口、双向通信和上下文管理,适用于复杂场景下的多工具协调与上下文管理。

而Function Calling则作为模型内部的功能扩展,是LLM的一种能力,允许模型根据用户输入生成结构化的函数调用指令,从而与外部工具或API交互。Function Calling能够快速实现简单场景下的函数调用任务。

2、MCP如何与Agent进行结合?

Agent作为一个MCP Client(客户端),通过MCP协议与MCP Server(服务器)进行通信。

MCP Server(服务器)负责提供多种外部工具和服务,如数据库查询、API调用、数据抓取等多种外部工具和服务。MCP支持动态工具发现机制,使Agent能够在运行时灵活获取可用的工具列表。通过为Agent提供统一的接口标准,MCP使得Agent能够根据任务需求,轻松调用不同的工具和服务,从而实现与外部工具和服务的无缝集成。当Agent需要执行特定任务时,它只需通过MCP协议向MCP Server发送请求,即可调用相应的工具或服务来完成任务。

在这里插入图片描述

2024最新版CSDN大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享**

一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

四、大模型项目实战

学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

2024最新版CSDN大礼包:《AGI大模型学习资源包》免费分享

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值