025MCP协议是内化在程序里的，还是一种文字化的协议，比如像markdown语法这种，或者TCP协议这种？
2025-06-17
这个问题非常关键，也非常深刻。
简单先说答案：
MCP 不是一种“外部定义好的标准协议”，比如 HTTP、TCP/IP 这类通信协议那样；
也不是一种像 Markdown 那样的“语言格式协议”，比如用于文本结构化展示；
它更像是一种“在系统内部实现的语义性控制框架”——是逻辑层/调度层上的一种“方法约定”，而非“纯文本协议”。
下面我从三个角度帮你拆解清楚：
一、从“协议”二字的歧义说起：它是行为规范，不是通信格式
很多人一看到“协议”两个字，容易联想到 TCP/IP、HTTP、WebSocket、gRPC 这些“通信协议”。但在 MCP 中，“协议”不是网络通信协议，而是“任务管理的逻辑约定”。
就像“RESTful协议”其实是一种接口设计风格，“MCP”也是一种智能体运行逻辑的调度结构约定。
你可以理解为：
MCP 是一种帮助 Agent 管理任务状态、进度、上下文的“内部工作协议”。
它不是文字描述用的语法，也不是网络通信用的报文，而是一种系统内“如何组织任务、调度模型、注入知识”的思维骨架和运行方法。
二、MCP 的本质是：程序内部的任务调度机制
比如你在构建一个“多轮智能问诊机器人”，你输入：
“我肚子疼，昨晚吃了一点凉的。”
这时候，模型无法一次性判断你是肠胃炎、食物中毒还是其他，更不能直接开药。于是我们需要：
MCP 来维持整个“问诊会话”的结构与状态：当前在哪一步？已经问过什么？病人信息有哪些？
MCP 来规划下一步动作：比如触发“继续问诊 Agent”，提示模型问“有没有发烧？大便正常吗？”
MCP 来收集每一步 Agent 的结果，并维护“任务树”。
所以，MCP 是一个程序层面中用于管控多智能体协作流程的机制。它是一套方法论 + 调度框架 + 状态机模型，实现上可能是：
Python 的一套类和方法；
JSON 格式下的任务流结构；
状态机 / DAG（有向无环图）；
微服务系统中的调度中枢；
这取决于你用什么语言、搭什么框架，但它不等于“写一段文字”就能生效。
三、有没有文本表达？可以有，但只是“接口层”的一部分
你也许想问：那 MCP 可不可以“写成一段结构化的文字”，比如像 YAML / Markdown / JSON 格式那样，输入后直接触发？
答案是：可以有，但那只是 MCP 的“输入表达层”，不是它的本体。
比如你可以这样定义一个任务流程：
{
"task": "抢火车票",
"steps": [
{"name": "查询余票", "agent": "ticketQueryAgent"},
{"name": "身份验证", "agent": "userAuthAgent"},
{"name": "自动下单", "agent": "bookingAgent"},
{"name": "通知支付", "agent": "notifyAgent"}
]}这类结构确实像“协议格式”，但它其实只是 MCP 调度系统要消费的“任务脚本”，它背后需要有一整套程序去：
解析这段结构；
动态调度相关模型或 API；
管理执行状态与中断恢复；
根据结果决定下一步。
这就像你写一段 markdown，只是给渲染引擎一个提示，背后真正执行的是“渲染引擎”——而 MCP 更像那个“渲染+调度系统”。
总结：MCP 更像是“调度大脑”，不是“通信语言”
| 类别 | TCP / HTTP | Markdown | MCP |
|---|---|---|---|
| 目标 | 定义网络通信报文 | 定义文本展示格式 | 管理智能体任务与流程 |
| 类型 | 通信协议 | 文本协议 | 内部调度机制 |
| 执行方式 | 操作系统或网络协议栈 | 渲染器 | 系统运行时（调度引擎） |
| 是否可写成文字 | 是（报文） | 是（文本） | 可以部分结构化，但不是文本协议 |
MCP 本质上，是让“有认知能力的大模型”，变成“有行动能力的系统”的方法论。
没有 MCP，你的 AI 只能回答问题；
有了 MCP，它才能完成任务。
如果你真的要落地构建 Agent 系统，MCP 的逻辑应该是你最先抽象的一层：它决定了任务如何演进、信息如何传递、模型如何交替、系统如何响应外部变化。
所以，它不是一个可以拷贝粘贴的模板，而是一个你要用代码和运行时亲手织出来的“调度网络”。
如夜话，至此。
发表评论: