想象一下，我们拥有了像人类大脑一样聪明的人工智能（AI）和大型语言模型（LLM）。但这些“超级大脑”如果只活在自己的世界里，无法获取外界的实时信息或使用外部工具，那它们的能力将大打折扣。如何让它们安全、高效地与外部数据（如图书馆）和服务（如在线工具）进行交互，就成了一个亟待解决的核心问题。

• *MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）**应运而生，它就像一位专业的“外交官”，制定了一套标准化的“沟通礼仪”，使得AI模型能够顺畅地与形形色色的外部资源进行对话和协作。

MCP提供了几种不同的“沟通方式”（传输机制），其中三种最受关注：Stdio、SSE 和 Streamable HTTP。它们就像不同的交通工具，各有优劣，适用于不同的“路况”（应用场景）。理解它们的差异，是为我们的AI应用选择最佳“出行方案”的关键。

一、Stdio stdio：本地电脑内的“直连快线”

Stdio就像是在同一台电脑内部，两个程序面对面直接“递纸条”沟通。

1. 通信原理

• 方式： 通过电脑内部的标准输入（stdin）和标准输出（stdout）进行。客户端程序启动服务器程序（作为它的一个子部分），然后它们俩就像打电话一样，通过内部管道互相发送和接收信息（JSON-RPC格式的消息），每条消息说完就“挂断”（换行符分隔）。

• 例子： 你的AI助手需要读取你电脑上的一个本地文件，或者帮你分析本地的聊天记录（比如微信），但又不希望这些隐私数据发送到网络上。

2. 核心优势

• 零网络依赖 🚫🌐： 不需要连网，也不用设置复杂的网络，非常适合在自己电脑上开发和测试。
• 高安全性 🔒： 数据只在你的电脑内部流动，不会跑到外面去，隐私有保障。
• 低延迟 ⚡： 直接通过内存或内部管道传输，速度快，效率高。

3. 局限性

• 一对一服务 🧍‍♂️： 一个服务器程序一次通常只能服务一个客户端，没法同时处理很多请求，不适合大规模应用。
• 本地限定 🏠： 只能在同一台电脑上用，访问不了其他电脑或云端的资源。

适用场景： 本地小工具集成、处理个人隐私数据、快速做个功能原型试试效果。

二、SSE sse：基于网络的“单向广播站” 📡➡️📱

SSE 像是建立了一个从服务器到客户端的“广播频道”，服务器可以持续地向客户端发送信息，但客户端想“回话”得走另一条路。

1. 通信原理

• 方式： 利用标准的网页技术（HTTP长连接）。服务器需要开两个“窗口”： /sse 窗口 (GET请求)：客户端通过这个窗口连接服务器，建立一个长期在线的通道，专门接收服务器推送过来的“广播”（事件流）。 /messages 窗口 (POST请求)：客户端如果想给服务器发送请求或数据，需要另外敲这个“窗口”的门。
• 图示概念：

• 例子： 你开了好几个网页，都需要实时看到服务器上某个任务的进度更新，或者监控远端数据库的变化。

2. 核心优势

• 支持远程访问 🌍： 可以连接到不在同一台电脑上的服务器，适合分布式系统。
• 实时性 ✨： 服务器可以主动、实时地把最新消息推送给客户端，比如任务进度条更新。

3. 局限性

• 服务器压力大 💪： 需要一直维持连接，如果客户端很多，服务器负担会比较重。
• 单向推送为主 ➡️： 虽然客户端也能发请求，但主要设计是服务器到客户端的单向信息流，实现复杂的双向实时互动比较麻烦。
• 即将“退休” ⏳： 官方觉得有更好的方式了，计划用下面的 Streamable HTTP 来替代它。

适用场景： 需要服务器实时推送通知到客户端的远程服务（比如在线协作工具的状态更新），或者对老旧浏览器兼容性要求高的场景。

三、Streamable HTTP streamable_http：灵活兼容的“下一代高速公路” 🛣️🚀

Streamable HTTP 是 SSE 的升级版，更像是现代化的、双向都能跑的高速公路，而且更灵活、更兼容。

1. 通信原理

• 方式： 完全基于标准的HTTP协议，不再需要专门的 /sse 窗口，所有的沟通都走 /message 这个统一的“大门”。
• 动态升级 🔄： 服务器可以根据需要，把一次普通的HTTP请求“升级”成一个持续的流式连接（就像SSE那样），用来实时推送连续的数据。也可以随时“降级”回普通请求。
• 图示概念：

2. 核心优势

• 无状态友好 ☁️： 服务器可以不记得到底是谁在连接，每次请求独立处理，这让服务器更容易管理和扩展（特别是在云上）。
• 基础设施兼容 👍： 能很好地配合CDN（内容分发网络）、API网关、负载均衡器等现代网络设施一起工作。
• 灵活流处理 💧： 需要实时推送大量连续数据（比如AI生成长文章时的逐句显示）时，可以轻松切换到流式传输；普通请求就用普通方式。

3. 局限性

• 稍复杂一点 🤔： 如果需要管理会话（比如跟踪同一个用户的多次请求），可能需要开发者自己多做一些工作。

适用场景： 云函数（比如 AWS Lambda）、需要根据负载自动伸缩的分布式系统、无状态服务架构。这是官方目前推荐的远程通信方式。

四、对比总结：我该用哪个？

选择建议：

• 只在自己电脑上用？ 👉 选 Stdio，简单直接。
• 需要连接远程服务器？ 👉 直接用 Streamable HTTP，拥抱未来，避免以后还要改代码。

五、未来展望：MCP的进化之路

MCP协议还在不断进步，目标是让AI模型与外部世界的连接更顺畅、更安全。根据计划（比如2025年的路线图），未来会重点加强：

• 远程安全连接 🔒： 比如用标准的 OAuth 2.0 认证方式，确保连接是经过授权的。
• 服务发现 🗺️： 让AI模型能更容易地找到并连接到可用的外部服务。

这些改进将进一步推动AI智能体与广泛的互联网资源和服务实现无缝集成，让AI变得更加强大和实用。