开源模型应用落地-模型上下文协议（MCP）-Context-深入解析sampling_callback机制与应用场景（九）_开源模型落地实践

一、前言

在AI大模型应用快速发展的今天，如何高效实现模型与外部工具的协同成为关键挑战。Model Context Protocol（MCP）作为标准化模型交互的“通用接口”，如同AI领域的USB-C端口，为开发者提供了统一的上下文传递方案。其中，sampling_callback作为MCP协议的核心机制之一，突破了传统工具调用的单向交互模式——它不仅允许开发者在模型执行工具的前后插入自定义逻辑，更通过采样消息（SamplingMessage）实现了动态上下文扩展与状态监控。

二、术语介绍

2.1.MCP

MCP协议（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间建立统一的通信接口。其核心作用在于解决AI模型因数据孤岛限制难以发挥潜力的问题，通过标准化交互方式提升AI应用的扩展性和实用性。

一、MCP协议的核心定义
​ 1.1. 协议定位
MCP被类比为AI领域的“USB-C接口”，通过解耦LLM与外部系统的集成，实现一次开发即可动态连接多种服务（如数据库、API、本地文件系统等）。例如，开发者无需为每个新工具单独定制接口，只需遵循MCP标准即可实现AI与工具的即插即用。