MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

本文将为您深度拆解MCP协议的技术架构、生态应用及实战开发指南，助您掌握AI原生开发的核心范式。

一、MCP协议技术架构全景

1. 协议核心定位

MCP（Model Context Protocol）由Anthropic提出，通过自然语言驱动的工具交互标准，打破传统API调用壁垒。其核心价值在于：

• 实现LLM与外部系统的语义级融合
• 标准化工具发现-调用-反馈全流程
• 推动AI开发从"代码编程"向"自然语言编程"进化

2. 分层架构设计

层级	核心功能	典型实现案例
客户端层	LLM推理决策模块	Cline插件/VSCode扩展
协议层	工具交互规范定义	MCP Inspector工具
服务端层	原子化能力接口	GitHub MCP Server

3. 三大技术突破

# 服务发现示例（Python实现）
def discover_mcp_services():
    from mcp_discovery import ServiceRegistry
    return ServiceRegistry.scan(capabilities=["file_operation"])