MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是一种开放协议，用于统一大语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的通信标准，类似 AI 生态中的“USB-C 接口”，让不同模型和工具通过同一套协议互操作。
一、MCP 核心原理
1. 设计目标
统一接口：为不同模型（如 OpenAI、Claude 等）提供统一的工具调用标准，避免每个模型单独适配工具。
解耦架构：将工具逻辑与模型代码分离，工具可独立开发、部署和复用。
上下文感知：在多轮对话中维护状态，解决传统 Function Calling 单次调用、状态丢失的问题。
2. 核心架构
MCP 采用 Client/Server 架构，包含三个核心角色：
Host（宿主）：运行 AI 应用的环境，如 IDE、聊天机器人，负责用户交互和上下文聚合。
Client（客户端）：嵌入 Host 中，与 MCP Server 通信，负责协议封装、工具发现和结果解析。
Server（服务器）：暴露工具、资源和提示模板，连接外部数据源和 API。
3. 协议分层
传输层：支持 Stdio（本地进程间通信）和 HTTP+SSE（远程通信），对上层屏蔽具体传输方式。
协议层：基于 JSON-RPC 2.0，定义 Request、Result、Error、Notification 等消息类型，管理请求-响应关联。
功能层：提供 Tools（工具调用）、Resources（结构化数据）、Prompts（提示模板）等能力。
4. 工作流程
初始化握手：Client 发送 initialize请求，协商协议版本和双方能力（如是否支持工具调用）。
工具发现：Client 通过 tools/list拉取 Server 注册的工具列表，包括名称、描述和参数 Schema。
工具调用：Client 发送 tools/call请求，携带工具名、参数和上下文；Server 执行工具逻辑后返回结果。
上下文传递：每次请求可携带完整上下文（如用户 ID、对话历史），Server 可在响应中更新上下文，实现状态机。
流式响应：通过 SSE 分块返回大结果，支持进度提示和实时更新。
5. 关键技术特性
动态能力协商：Server 声明支持的功能范围，Client 据此调整请求策略。
安全与授权：支持 OAuth2 等认证机制，工具执行前进行权限校验，敏感操作需用户显式授权。
协议扩展性：通过插件式扩展，新增工具只需在 Server 注册描述文件，无需修改 Client 代码。
二、Playwright MCP 介绍
Playwright MCP 是基于 Playwright 的 MCP 服务器，让 LLM 或 AI 助手通过 MCP 协议控制浏览器，实现网页自动化和测试。
1. 核心特点
快速轻量：利用 Playwright 的无障碍树（Accessibility Tree）而非像素级输入，性能更高。
LLM 友好：纯结构化数据操作，无需视觉模型，避免基于截图方法的模糊性。
确定性操作：基于 DOM 元素定位，对细微 UI 变化不敏感，更适合自动化测试。
2. 典型能力
页面导航：跳转到指定 URL
元素操作：点击、输入文本、表单填写
截图与快照：捕获页面状态
JavaScript 执行：在页面上运行自定义代码
弹窗处理：自动处理 alert、confirm 等对话框
3. 使用场景
自动化测试：编写端到端测试用例，验证页面功能
数据采集：自动化登录、翻页、提取结构化数据
工作流自动化：自动填写表单、提交订单、生成报告
4. 快速上手
环境准备：Node.js 18+，支持 MCP 的客户端（如 VS Code、Cursor、Claude Desktop）。
配置 MCP 服务器：在客户端配置中指定 Playwright MCP 启动命令：
{
"mcpServers": {
"playwright": {
"command": "npx",
"args": ["@playwright/mcp@latest"]
}
}
}
调用工具：在 AI 助手或代码中通过 MCP 协议调用 browser_navigate、browser_click等工具即可控制浏览器。
三、其他常用 MCP 工具推荐
除了 Playwright MCP，以下工具在 MCP 生态中也很常用：
ModelScope（阿里巴巴达摩院）
功能：一站式模型开发与推理平台，支持 MCP 协议的模型托管和调用。
特点：集成千余种预训练模型，提供低代码推理接口，支持多语言部署。
场景：企业级模型服务、科研模型共享。
Hugging Face Transformers
功能：基于 MCP 的开源模型库，支持文本、图像、音频等多模态模型。
特点：社区驱动，提供标准化 API 和模型转换工具。
场景：自然语言处理、图像生成、对话系统开发。
ONNX Runtime
功能：跨框架模型推理引擎，支持 MCP 协议的模型优化和部署。
特点：轻量级、高性能，支持 CPU/GPU/边缘设备。
场景：模型加速、边缘计算、生产环境部署。
ModelDB
功能：模型版本控制与管理工具，集成 MCP 协议的模型元数据管理。
特点：记录模型训练、推理日志，支持团队协作。
场景：模型生命周期管理、实验对比。
Ludwig（Bayer 开发）
功能：基于 MCP 的高级模型训练框架，支持零代码/低代码建模。
特点：面向业务场景，内置数据预处理和可视化模块。
场景：快速原型开发、业务数据分析。
Model Monitor
功能：实时监控模型推理性能和数据质量，符合 MCP 标准。
特点：异常检测、指标可视化、告警系统。
场景：生产环境模型健康度维护。
四、总结
MCP 通过标准化接口、上下文感知和动态资源协商，成为连接 AI 模型与真实世界的“神经系统”。Playwright MCP 是浏览器自动化领域的优秀实践，而 ModelScope、Hugging Face Transformers 等工具则覆盖了模型开发、推理和监控的全链路。如果你需要更具体的配置示例或某个工具的使用教程，可以告诉我你的具体场景。