AI系统构建基石：理解MCP、Agent和LLM（第2部分）

作者头像东城·2026-01-31 23:20:27·
在第1部分中，我们了解到AI系统就像智能的乐团指挥。现在，让我们认识一下乐团中的音乐家们，了解他们如何协同工作。通过本文，您将理解构建AI系统的核心组件。
四个核心组件
1. 工作流引擎：指挥家
工作流引擎协调整个过程。可以把它想象成一个菜谱，上面写着：
首先，收集客户反馈
然后，分析情感倾向
接下来，对问题进行分类
最后，生成总结报告
流行的工作流引擎包括：
n8n：可视化工作流自动化
Temporal：基于代码的工作流
Apache Airflow：数据管道编排
2. AI Agent：专业工作者
AI Agent就像技能熟练的员工，每个都有特定的工作：
研究Agent：从各种来源收集信息
分析Agent：处理和理解数据
写作Agent：创建报告和总结
行动Agent：执行发送邮件等任务
这里是一个简单的概念示例：
  1. class FeedbackAnalysisAgent:
  2. def __init__(self, llm):
  3. self.llm = llm
  4. self.name = "Feedback Analyzer"

  6. def analyze(self, feedback_text):
  7. prompt = f"Analyze this feedback and identify key themes: {feedback_text}"
  8. return self.llm.complete(prompt)
python
3. 大语言模型：大脑
LLM是AI Agent背后的智能。它们：
理解自然语言
生成类人回应
分析模式和情感
做出上下文相关的决策
流行的选择：
OpenAI GPT-4：功能强大且通用
Anthropic Claude：擅长分析和编码
本地模型：注重隐私的替代方案
4. MCP服务器：通用连接器
这就是令人兴奋的地方。模型上下文协议（MCP）就像一个通用适配器，让AI系统能够连接到任何工具或服务。
想象您有：
一个文件柜（您的数据库）
一部电话（通信系统）
一个计算器（处理工具）
MCP为AI创建了一种标准方式来使用所有这些工具，无论它们原来的设计如何。
MCP如何工作：简单类比
把MCP想象成餐厅菜单：
资源 = 菜单部分
"今日特色"（动态数据）
"常规菜单"（静态信息）
工具 = 您可以点餐的内容
"给我今天的汤"
"我要今日特色菜"
"能修改这道菜吗？"
服务器 = 服务员
接收您的请求
与厨房沟通
带回结果
为什么MCP改变了一切
在MCP之前，将AI连接到不同工具就像访问每个国家都需要不同的翻译。有了MCP，就像突然所有人都说同一种语言。
优势：
标准化：所有集成的统一协议
灵活性：易于添加新功能
安全性：清晰的边界和权限
简单性：更少的代码，更多的功能
预览：我们的MCP服务器结构
这是我们在接下来的部分中将要构建的内容：
  1. from mcp.server import Server, Resource, Tool

  3. class CustomerFeedbackServer:
  4. def __init__(self):
  5. self.server = Server("feedback-analyzer")
  6. self.feedback_store = []

  8. def setup(self):
  9. # 定义我们暴露的数据
  10. self.server.add_resource(Resource(
  11. uri="feedback://recent",
  12. name="Recent Feedback",
  13. description="Last 10 customer feedback entries"
  14. ))

  16. # 定义我们可以采取的行动
  17. self.server.add_tool(Tool(
  18. name="analyze_sentiment",
  19. description="Analyze emotional tone of feedback",
  20. input_schema={
  21. "type": "object",
  22. "properties": {
  23. "text": {"type": "string"}
  24. }
  25. }
  26. ))
python
整体协作
当这些组件协同工作时：
工作流引擎说："是时候分析今天的反馈了"
AI Agent接收任务并思考："我需要先获取反馈"
MCP服务器提供对反馈数据的访问
LLM分析情感并提取洞察
结果通过系统回流以生成报告
下一步是什么？
在第3部分中，我们将卷起袖子设置开发环境。您将：
安装Python和MCP SDK
设置您的第一个MCP服务器
测试基本连接性
为构建我们的反馈分析系统做准备
令人兴奋的部分？一旦您理解了这些构建块，您就可以将它们应用到任何业务问题中。
您希望将哪些工具或服务连接到AI系统？在下面留言 - 您的想法可能成为我们的下一个示例！
技术要点总结
MCP的核心价值
统一接口：为不同的工具和服务提供标准化连接
模块化设计：可以独立开发和部署各个组件
可扩展性：轻松添加新的功能和工具
实际应用场景
客户服务自动化：自动分析客户反馈并生成报告
内容管理系统：智能内容分类和标签
数据分析平台：自动化数据收集和分析流程
开发工具集成：连接代码仓库、CI/CD管道等
最佳实践
明确职责分离：每个Agent专注于特定任务
标准化接口：使用MCP确保组件间的兼容性
错误处理：为每个组件实现适当的错误处理机制
监控和日志：跟踪系统性能和调试问题
通过理解这些基础组件，您就可以开始构建自己的AI系统了。记住，关键在于让各个组件协同工作，就像乐团中的每个乐器一样，共同创造出美妙的音乐。