前言
近期，随着Deepseak，Mauns，字节的Trae和Cursor相继在大家的社交媒体爆火，仅凭一句话，几次魔法修复后就可以快速搭建一个网站，app或者一个实用脚本工具。
以往，我们对GPT提的需求，我们仍需要使用到CV大法，但是有了MCP体系作为中间层，我们便可以省去这样的过程，甚至利用最新的算法蒸馏技术可以让程序尽可能减少错误，并利用“代码容器”技术可以实现开箱即用。本文则就MCP的设计体系，对MCP的理念进行思考以及如何结合MVI 响应式流技术和Protobuf对MCP进行Client微服务的搭建。
MCP架构怎么做到自动化处理的？
这与在工厂生产一个锅的流程其实挺相似的。假如你是一个工厂老板，你现在要生产100个锅，要求第二天完成。当你派活给经理的时候，经理通过理解你的意图，将这个工作拆解为——生产锅把，螺丝，锅盖，锅身，组装，然后将几个工作分配给工厂每个专精每个部件生产的师傅Master进行生产，并与经理建立双向通道，师傅可以随时通知经理他这里缺少什么材料或者生产进度，经理也可以及时向师傅提供生产需求和规划。这些操作，作为老板只需要提供一个精明的决策，就可以得到这100个锅，甚至连售卖都可以直接一体化，最后经过这些背后繁杂的操作，老板第二天来验收时就可以直接看见公司的市值又涨了，BBA又有油可以加了。
理解了老板成功学，你也就能理解人工智能是如何结合Agent Master实现MCP框架的了，下面，我们深度解析一下MCP实际是如何实现的。
深度解析MCP
MCP （Model Context Protocl）是一个开放协议，用于标准化应用程序向大语言模型提供上下文的方式。 可以将MCP 想象成AI 应用程序的USB-C 接口。 就像USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样，MCP 为AI 模型连接不同的数据源和工具提供了标准化方式。——取自Anthropic
我们按照老板成功学，便可以从以三层架构为主题，传输协议为技术桥接核心进行逐一讨论。下面是MCP的流程图和时序图展示，有兴趣的同学可以深入研究一下
传输协议层
MCP 基于 JSON-RPC 2.0定义了三种核心消息类型：
- 请求：具有方法和参数的双向消息，需要响应
- 响应：与特定请求 ID 匹配的成功结果或错误
- 通知：无需响应的单向消息
每种消息类型都遵循 JSON-RPC 2.0 的结构和传递语义规范，使AI可以按照这套逻辑进行RPC操作，并且可以完全自动化。基于轻量化和可读性的JSON传输能力，让AI可以理解意图的同时，可以让我们操作者可以理解AI是如何模仿人类操作的。
比如，当我们需要搭建一个基于React Native框架实现的软件。我们只需要告诉MCP框架软件（如Trae,Cursor)，他就可以将npx, module build , Coding,dev , webpack……等过程理解完成之后，按照JSON-RPC协议规范，生成各大Client所能理解的操作使Client可以直接调用系统终端api，最终直接一步到位，生成一个可以直接发布的包。
当然，这些生成案例还有很多，这里就不一一展开了。