MCP 基于 JSON-RPC 的客户端-服务器架构进行工作。MCP 服务器是一个小型程序，通过标准化接口暴露一组工具、资源和提示。MCP 客户端——通常是像 Claude Desktop、Cursor 或 Windsurf 这样的 AI 应用——会发现服务器提供的功能，并将这些能力提供给模型。当模型决定使用某个工具时，客户端会向服务器发送 JSON-RPC 请求，获取结果并将其反馈到对话中。传输层是灵活的：服务器可以通过 stdio（用于本地进程）、带有服务器发送事件的 HTTP（用于远程服务）或可流式传输的 HTTP（最新的传输方式，将请求-响应和流式传输结合在单个连接中）进行通信。
构建 MCP 服务器被有意设计得非常简单。在 Python 中，你可以使用官方 mcp SDK，并在大约 20 行代码中构建一个可用的服务器——你只需用 @server.tool() 装饰一个函数，为其提供描述和类型化参数，SDK 会处理 JSON-RPC、模式生成和传输。在 TypeScript 中，@modelcontextprotocol/sdk 包的工作方式相同。服务器在初始化时声明其能力（拥有的工具、是否支持资源或提示），客户端则协商其想要使用的功能。这意味着你可以从小规模开始——一个仅封装公司内部 API 的服务器——并逐步增加功能。
当考虑到 MCP 解决的组合问题时，MCP 相比定制工具集成的强大之处变得显而易见。在 MCP 之前，如果你有 10 个 AI 应用和 10 个工具，你需要 100 个定制集成。使用 MCP，你只需要 10 个服务器和 10 个客户端——每个只需构建一次。这正是使 USB 成功的相同模式：标准化接口，生态系统随之扩展。实际上，这意味着由一位开发者构建的 Postgres MCP 服务器无需修改即可与 Claude、Cursor、Zed 和任何其他 MCP 兼容客户端配合使用。MCP 服务器生态系统目前已包含数百个社区构建的服务器，用于数据库、API、开发工具和云服务。
有一些重要的细节需要从业者了解。首先，MCP 服务器有两种类型：运行在你本地机器上的本地服务器（适合文件访问、本地数据库和开发工具）和作为托管服务运行的远程服务器（更适合共享基础设施和 SaaS 集成）。其次，安全性是一个真实考虑因素——MCP 服务器的权限取决于运行它的进程，因此范围不当的服务器可能会暴露敏感数据。协议包含能力协商步骤，但远程服务器的访问控制和身份验证仍在发展中。第三，MCP 并不等同于工具使用——它是一个位于工具使用之下的传输和发现层。支持工具调用的模型可以与 MCP 配合使用，但 MCP 还处理诸如资源订阅（实时更新上下文）和超出简单函数调用的提示模板等事项。
Anthropic 于 2024 年底开源了 MCP，其采用速度令人印象深刻。到 2025 年初，Claude、Cursor、Windsurf、Zed、Sourcegraph 和许多其他应用已支持 MCP。规范仍在持续演进——2025 年新增了可流式传输的 HTTP 传输、基于 OAuth 的远程服务器认证以及引出（允许服务器在流程中向用户请求输入）等功能。如果你在构建自定义工具集成和构建 MCP 服务器之间做出选择，MCP 通常会胜出：你免费获得与所有 MCP 客户端的兼容性，且协议足够简单，迁移成本几乎为零。