本文的技术详解基于MCP协议的核心流程展开(不了解MCP协议及流程的同学可以先看AI柠檬博主的上一篇关于MCP协议的介绍文章：https://blog.ailemon.net/2025/04/15/mcp-introduction-forecast/)，讲述MCP客户端-服务器交互全流程，我们将以MCP协议(2025-06-18版本)中当前最推荐的”Streamable HTTP”和”JSON-RPC 2.0″展开，以AI柠檬博主提交过Pull Request的开源文档系统MinDoc的MCP服务响应为样例，揭示MCP的生命周期序列、工具操作和通知的底层HTTP请求/响应交互实现[1]。未来如果协议版本有更新，本文也将不定期更新实现细节。
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模型上下文协议（MCP）技术介绍与应用
模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是AI大模型领域中一个开放的协议，由Anthropic公司于2024年11月推出，该协议规定了AI智能体应用以何种方式为大型语言模型（LLM）提供上下文，是AI 应用统一的 “USB-C 接口”，旨在为AI应用与外部资源提供统一的通信框架[1]。如果你想精通MCP协议，搞清楚全部细节，强烈建议去阅读英文官方网站上的内容(
英文不好的同学先去学英语吧)：https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro早先我们会预置AI大模型在调用工具或函数执行时所需要的参数信息，如AI柠檬博主上一篇博客文章提到的 Function Call / Tool Call。该机制允许大模型在需要时调用用户预先定义的函数、工具来获取数据或执行操作，显著提升了自动化水平。这一过程本质上是由大模型输出一个json格式内容，在字段指定参数值中告诉你应该调用什么函数，以及传入什么函数入参来实现。
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