主要观点：Model Context Protocol（MCP）是一个开放协议，可实现 LLM 应用与外部数据源和工具的无缝集成，提供标准化方式连接 LLM 与所需上下文，基于[schema.ts]定义协议要求，有实现指南和示例可访问[modelcontextprotocol.io]，文档中特定关键词有特定解释。
关键信息：

• 协议用途：为应用共享上下文信息、暴露工具能力、构建可组合集成与工作流提供标准化方式。
• 基于[JSON-RPC]2.0 消息建立通信，涉及主机（LLM 应用）、客户端（主机内连接器）、服务器（提供上下文和能力的服务）。
• 受[Language Server Protocol]启发，标准化将额外上下文和工具集成到 AI 应用生态系统中。
  重要细节：
• 基础协议：采用[JSON-RPC]消息格式，有状态连接，进行服务器和客户端能力协商。
• 特征：服务器向客户端提供资源、提示、工具等特征；客户端向服务器提供采样、根、引出等特征。
• 额外实用工具：包括配置、进度跟踪、取消、错误报告、日志记录等。
• 安全与信任及安全：有用户同意和控制、数据隐私、工具安全、LLM 采样控制等关键原则，实施者应遵循相关指南，如构建同意授权流程、提供安全文档等。可探索详细规范了解各协议组件。