MCP 是 AI 應(yīng)用與能力（tools、prompts、resources）之間的通用連接器，類似于 USB-C 為電子設(shè)備之間的連接提供了標(biāo)準(zhǔn)化接口。

MCP 把原來獲取數(shù)據(jù) 的 M×N 集成問題，通過統(tǒng)一、標(biāo)準(zhǔn)化的接口打破了這種模式，優(yōu)化為 M + N 集成問題，大大簡化了架構(gòu)設(shè)計和提升了效率。

在企業(yè)級實際落地中，MCP 有9種常見的架構(gòu)設(shè)計模式，下文我們詳細(xì)剖析之。

一、MCP 9種架構(gòu)設(shè)計模式

1、架構(gòu)設(shè)計模式一：完全本地的 MCP Client

MCP Client 是 AI 應(yīng)用（比如：Cursor）中的一個組件，它負(fù)責(zé)與外部工具建立連接。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶提交一個查詢。
• AI 智能體連接到 MCP Server 以發(fā)現(xiàn)工具。
• 根據(jù)查詢，AI 智能體調(diào)用合適的工具并獲得上下文。
• AI 智能體返回一個有上下文感知的響應(yīng)。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• LlamaIndex 用于構(gòu)建 MCP 驅(qū)動的 AI 智能體。
• Ollama 用于本地提供 Deepseek-R1 服務(wù)。
• LightningAI 用于開發(fā)和托管。
  

2、架構(gòu)設(shè)計模式二：MCP 驅(qū)動的 Agentic RAG

由 MCP 驅(qū)動的 Agentic RAG，它可以搜索向量數(shù)據(jù)庫，并在需要時回退到網(wǎng)絡(luò)搜索。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶通過 MCP Client（比如：Cursor IDE）輸入查詢。
• 2-3) MCP Client 連接 MCP Server 選擇一個相關(guān)工具。
• 4-6) 工具的輸出返回給用戶以生成響應(yīng)。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• Bright Data 來大規(guī)模抓取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。
• Qdrant 作為向量數(shù)據(jù)庫。
• Cursor 作為 MCP Client。

3、架構(gòu)設(shè)計模式三：MCP 驅(qū)動的多智能體

構(gòu)建一個由 MCP 驅(qū)動的 AI 智能體，比如：在金融業(yè)務(wù)分析場景，它可以直接從 Cursor 或 Claude 桌面獲取、分析并生成股市趨勢的洞見。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶提交查詢請求。
• MCP 智能體啟動金融分析師團隊。
• 團隊進行研究并創(chuàng)建可執(zhí)行腳本。
• 智能體運行腳本以生成分析圖表。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• 使用 CrewAI 進行多智能體編排。
• 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek-R1 LLM。
• 使用 Cursor 作為 MCP Host。

4、架構(gòu)設(shè)計模式四：MCP 驅(qū)動的語音智能體

MCP 驅(qū)動的語音智能體，它能夠查詢數(shù)據(jù)庫，并在需要時回退到網(wǎng)絡(luò)搜索。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶的語音查詢通過 AssemblyAI 轉(zhuǎn)錄成文本。
• 智能體發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)絡(luò)工具。
• 大語言模型調(diào)用正確的工具，獲取數(shù)據(jù)并生成響應(yīng)。
• 應(yīng)用程序通過文本轉(zhuǎn)語音的方式傳遞響應(yīng)。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• AssemblyAI 用于語音轉(zhuǎn)文本。
• Firecrawl 用于網(wǎng)絡(luò)搜索。
• Supabase 作為數(shù)據(jù)庫。
• Livekit 用于協(xié)調(diào)。
• Qwen3 作為大語言模型（LLM）。

5、架構(gòu)設(shè)計模式五：統(tǒng)一的 MCP Server

通過一個由 MindDB（MCP Server） 和 Cursor IDE（MCP Client） 提供支持的統(tǒng)一界面，使用自然語言查詢和聊天，可以訪問 200 多個以上的數(shù)據(jù)源。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶提交查詢。
• 智能體連接到 MindDB 的 MCP Server 以找到工具。
• 智能體基于用戶查詢選擇一個合適的工具并調(diào)用它。
• 最后，它返回一個與上下文相關(guān)聯(lián)的響應(yīng)。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• MindDB 來為我們的統(tǒng)一 MCP Server 提供動力（在 GitHub 上有 31k Stars）。
• Cursor 作為 MCP Host。
• Docker 用于自行托管 MCP Server。

6、架構(gòu)設(shè)計模式六：MCP 驅(qū)動的共享內(nèi)存

開發(fā)者們分別獨立使用 Claude 桌面和 Cursor，而沒有共享上下文。如何添加一個通用的內(nèi)存層，以便在不丟失上下文的情況下進行跨操作。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶向 Cursor 和 Claude 提交查詢。
• 事實/信息使用 Graphiti MCP 存儲在通用內(nèi)存層中。
• 如果任何交互需要上下文，就會查詢內(nèi)存。
• Graphiti 在多個主機（Hosts）之間共享內(nèi)存。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• Graphiti MCP 作為 AI 智能體的內(nèi)存層（ GitHub 代碼庫擁有 10k Stars）。
• Cursor 和 Claude 桌面作為 MCP Hosts。

7、架構(gòu)設(shè)計模式七：MCP 驅(qū)動的復(fù)雜文檔 RAG

使用 MCP 為處理包含表格、圖表、圖片、復(fù)雜布局等復(fù)雜文檔的 RAG 應(yīng)用提供動力。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶與 MCP Client（Cursor IDE）進行互動。
• MCP Client 連接到 MCP Server 并選擇一個工具。
• 工具利用 GroundX 對文檔進行高級搜索。
• 搜索結(jié)果被 MCP Client 用來生成響應(yīng)。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• Cursor IDE 作為 MCP Client。
• EyelevelAI 的 GroundX 來構(gòu)建一個能夠處理復(fù)雜文檔的 MCP Server。

8、架構(gòu)設(shè)計模式八：MCP 驅(qū)動的數(shù)據(jù)合成生成器

MCP Server 能夠生成任何類型的合成數(shù)據(jù)集。它使用 Cursor 作為 MCP 的 Host ，并利用 SDV 來生成逼真的表格形式的合成數(shù)據(jù)。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶提交查詢。
• AI 智能體連接到 MCP Server 以找到工具。
• AI 智能體根據(jù)查詢使用合適的工具。
• 返回關(guān)于合成數(shù)據(jù)創(chuàng)建、評估或可視化的響應(yīng)。

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• 使用 Cursor 作為 MCP Host。
• 使用 SDV 生成逼真的表格形式的合成數(shù)據(jù)。
• SDV 是一個 Python 庫，它使用機器學(xué)習(xí)來創(chuàng)建類似于真實世界模式的合成數(shù)據(jù)。這個過程包括訓(xùn)練模型、采樣數(shù)據(jù)，并與原始數(shù)據(jù)進行驗證。

9、架構(gòu)設(shè)計模式九：MCP 驅(qū)動的 Deep Researcher 多智能體

ChatGPT 有一個 Deep Researcher 功能。它可以幫助你獲取任何主題的詳細(xì)見解。

第一、此架構(gòu)設(shè)計模式的構(gòu)建流程剖析

• 用戶提交查詢。
• 網(wǎng)絡(luò)搜索智能體通過 Linkup 運行深度網(wǎng)絡(luò)搜索。
• 研究分析師智能體驗證并去除重復(fù)的結(jié)果。
• 技術(shù)寫手智能體撰寫帶有引用的連貫響應(yīng)。 

第二、此架構(gòu)設(shè)計模式的技術(shù)棧剖析

• Linkup 用于深度網(wǎng)絡(luò)研究。
• CrewAI 用于多智能體協(xié)調(diào)。
• Ollama 在本地提供 DeepSeek-R1 服務(wù)。
• Cursor 作為 MCP Host。

二、總結(jié)

第一、架構(gòu)設(shè)計模式總結(jié)

• 完全本地的 MCP Client 架構(gòu)設(shè)計模式一適合需要完全在本地運行的應(yīng)用；
• MCP 驅(qū)動的 Agentic RAG 架構(gòu)設(shè)計模式二適合需要搜索和分析大量數(shù)據(jù)的場景；
• MCP 驅(qū)動的多智能體架構(gòu)設(shè)計模式三適合金融數(shù)據(jù)分析和趨勢預(yù)測；
• MCP 驅(qū)動的語音智能體設(shè)計模式四適合需要語音交互的應(yīng)用；
• 統(tǒng)一的 MCP Server 架構(gòu)設(shè)計模式五適合需要整合多個數(shù)據(jù)源的應(yīng)用；
• MCP 驅(qū)動的共享內(nèi)存架構(gòu)設(shè)計模式六適合需要跨應(yīng)用共享數(shù)據(jù)的場景；
• MCP 驅(qū)動的復(fù)雜文檔 RAG 架構(gòu)設(shè)計模式七適合處理復(fù)雜格式文檔的應(yīng)用。
• MCP 驅(qū)動的數(shù)據(jù)合成生成器架構(gòu)設(shè)計模式八適合需要生成合成數(shù)據(jù)集進行測試或訓(xùn)練。
• MCP 驅(qū)動的 Deep Researcher 多智能體架構(gòu)設(shè)計模式九適合需要深度研究和分析的應(yīng)用。

第二、業(yè)務(wù)選型建議

• 數(shù)據(jù)密集型業(yè)務(wù)：選擇 Agentic RAG 或多智能體模式。
• 用戶交互型業(yè)務(wù)：選擇語音或共享內(nèi)存模式。
• 文檔處理型業(yè)務(wù)：選擇復(fù)雜文檔處理模式。
• 數(shù)據(jù)生成需求：選擇合成數(shù)據(jù)生成器模式。
• 研究分析需求：選擇深度研究員模式。

根據(jù)具體業(yè)務(wù)需求和場景，選擇最合適的 MCP 架構(gòu)設(shè)計應(yīng)用模式，以實現(xiàn)最佳的性能和效果。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐