MCP 是 AI 應用與能力（tools、prompts、resources）之間的通用連接器，類似于 USB-C 為電子設備之間的連接提供了標準化接口。

MCP 把原來獲取數據 的 M×N 集成問題，通過統一、標準化的接口打破了這種模式，優化為 M + N 集成問題，大大簡化了架構設計和提升了效率。

在企業級實際落地中，MCP 有9種常見的架構設計模式，下文我們詳細剖析之。

一、MCP 9種架構設計模式

1、架構設計模式一：完全本地的 MCP Client

MCP Client 是 AI 應用（比如：Cursor）中的一個組件，它負責與外部工具建立連接。

第一、此架構設計模式的構建流程剖析

• 用戶提交一個查詢。
• AI 智能體連接到 MCP Server 以發現工具。
• 根據查詢，AI 智能體調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。

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• LlamaIndex 用于構建 MCP 驅動的 AI 智能體。
• Ollama 用于本地提供 Deepseek-R1 服務。
• LightningAI 用于開發和托管。
  

2、架構設計模式二：MCP 驅動的 Agentic RAG

由 MCP 驅動的 Agentic RAG，它可以搜索向量數據庫，并在需要時回退到網絡搜索。

第一、此架構設計模式的構建流程剖析

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

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• Bright Data 來大規模抓取網頁數據。
• Qdrant 作為向量數據庫。
• Cursor 作為 MCP Client。

3、架構設計模式三：MCP 驅動的多智能體

構建一個由 MCP 驅動的 AI 智能體，比如：在金融業務分析場景，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、此架構設計模式的構建流程剖析

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

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• 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、架構設計模式四：MCP 驅動的語音智能體

MCP 驅動的語音智能體，它能夠查詢數據庫，并在需要時回退到網絡搜索。

第一、此架構設計模式的構建流程剖析

• 用戶的語音查詢通過 AssemblyAI 轉錄成文本。
• 智能體發現數據庫和網絡工具。
• 大語言模型調用正確的工具，獲取數據并生成響應。
• 應用程序通過文本轉語音的方式傳遞響應。

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• AssemblyAI 用于語音轉文本。
• Firecrawl 用于網絡搜索。
• Supabase 作為數據庫。
• Livekit 用于協調。
• Qwen3 作為大語言模型（LLM）。

5、架構設計模式五：統一的 MCP Server

通過一個由 MindDB（MCP Server） 和 Cursor IDE（MCP Client） 提供支持的統一界面，使用自然語言查詢和聊天，可以訪問 200 多個以上的數據源。

第一、此架構設計模式的構建流程剖析

• 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用它。
• 最后，它返回一個與上下文相關聯的響應。

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• MindDB 來為我們的統一 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、架構設計模式六：MCP 驅動的共享內存

開發者們分別獨立使用 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、此架構設計模式的構建流程剖析

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

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

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

7、架構設計模式七：MCP 驅動的復雜文檔 RAG

使用 MCP 為處理包含表格、圖表、圖片、復雜布局等復雜文檔的 RAG 應用提供動力。

第一、此架構設計模式的構建流程剖析

• 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。
• 搜索結果被 MCP Client 用來生成響應。

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• Cursor IDE 作為 MCP Client。
• EyelevelAI 的 GroundX 來構建一個能夠處理復雜文檔的 MCP Server。

8、架構設計模式八：MCP 驅動的數據合成生成器

MCP Server 能夠生成任何類型的合成數據集。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據。

第一、此架構設計模式的構建流程剖析

• 用戶提交查詢。
• AI 智能體連接到 MCP Server 以找到工具。
• AI 智能體根據查詢使用合適的工具。
• 返回關于合成數據創建、評估或可視化的響應。

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• 使用 Cursor 作為 MCP Host。
• 使用 SDV 生成逼真的表格形式的合成數據。
• SDV 是一個 Python 庫，它使用機器學習來創建類似于真實世界模式的合成數據。這個過程包括訓練模型、采樣數據，并與原始數據進行驗證。

9、架構設計模式九：MCP 驅動的 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見解。

第一、此架構設計模式的構建流程剖析

• 用戶提交查詢。
• 網絡搜索智能體通過 Linkup 運行深度網絡搜索。
• 研究分析師智能體驗證并去除重復的結果。
• 技術寫手智能體撰寫帶有引用的連貫響應。 

第二、此架構設計模式的技術棧剖析

• Linkup 用于深度網絡研究。
• CrewAI 用于多智能體協調。
• Ollama 在本地提供 DeepSeek-R1 服務。
• ?Cursor 作為 MCP Host。

二、總結

第一、架構設計模式總結

• 完全本地的 MCP Client 架構設計模式一適合需要完全在本地運行的應用；
• MCP 驅動的 Agentic RAG 架構設計模式二適合需要搜索和分析大量數據的場景；
• MCP 驅動的多智能體架構設計模式三適合金融數據分析和趨勢預測；
• MCP 驅動的語音智能體設計模式四適合需要語音交互的應用；
• 統一的 MCP Server 架構設計模式五適合需要整合多個數據源的應用；
• MCP 驅動的共享內存架構設計模式六適合需要跨應用共享數據的場景；
• MCP 驅動的復雜文檔 RAG 架構設計模式七適合處理復雜格式文檔的應用。
• MCP 驅動的數據合成生成器架構設計模式八適合需要生成合成數據集進行測試或訓練。
• MCP 驅動的 Deep Researcher 多智能體架構設計模式九適合需要深度研究和分析的應用。

第二、業務選型建議

• 數據密集型業務：選擇 Agentic RAG 或多智能體模式。
• 用戶交互型業務：選擇語音或共享內存模式。
• 文檔處理型業務：選擇復雜文檔處理模式。
• 數據生成需求：選擇合成數據生成器模式。
• 研究分析需求：選擇深度研究員模式。

根據具體業務需求和場景，選擇最合適的 MCP 架構設計應用模式，以實現最佳的性能和效果。

本文轉載自???玄姐聊AGI??  作者：玄姐