在人工智能浪潮席卷各行業的當下，AI 應用開發范式正經歷深刻變革。MCP(模型上下文協議)作為 Anthropic 推出的標準化 AI-工具交互協議，為 AI 應用開發開辟了新路徑。它使 AI 代理能依據任務上下文自主發現、選擇和編排工具，打破了傳統預定義工具映射的局限，極大地拓展了 AI 應用的靈活性與適應性。

　　卓世科技積極投身于 MCP 技術的融合實踐，致力于探索其在多領域的應用潛力。在醫療健康領域，卓世科技利用 MCP 徹底重塑了醫療康養數據與服務的連接方式，通過整合多源異構醫療知識圖譜、構建全棧式健康監測網絡等舉措，實現了診療規范、藥品信息、臨床指南的動態同步，以及體征監測 - 預警 - 干預的閉環管理，為患者提供了更加精準、高效的醫療康養服務。在企業信息管理方面，卓世科技基于 MCP 打造智能特定領域周報系統，構建了智能分發中樞和多模態內容工廠，實現了知識的快速更新、自動沉淀與精準推送，助力企業提升信息管理效率與決策質量。

　　本白皮書旨在深入闡述卓世科技在 MCP 技術融合方面的實踐成果與創新經驗，為行業提供參考與借鑒，共同推動 MCP 生態的繁榮發展，助力 AI 應用邁向新高度。

　　一、技術前沿與行業全景

　　模型上下文協議(Model Context Protocol, MCP)正引領AI原生應用開發范式變革。作為Anthropic推出的標準化AI-工具交互協議，MCP通過允許 AI 代理根據任務上下文自主發現、選擇和編排工具，突破了傳統預定義工具映射的局限性。

　　全球科技巨頭正加速布局MCP生態：

　　百度構建"搜索+交易"雙輪驅動模式，通過文心大模型X1 Turbo賦能實現電商閉環自動化;

　　阿里云百煉平臺集成60+預置服務，形成支付寶-高德-釘釘生態協同矩陣;

　　騰訊云TI平臺深度嵌入微信生態，實現社交場景的AI能力滲透;

　　字節Coze空間集成60+擴展插件，火山引擎、Trae IDE打造網頁端客戶端智能工作流解決方案;

　　值得關注的是，百度"心響"(Kokone)與字節Trae IDE的差異化布局，分別從消費端智能助手和專業生產力工具兩個維度，印證了MCP協議在C端與B端場景的雙重適配性。

　　卓世也在醫療與信息服務方向積極參與MCP生態服務構建，實現多源數據整合、跨場景聯動及知識資產化，推動醫療健康與企業數字化深度融合。

　　二、MCP技術演進

　　Function_Call 到 MCP

　　LLM 通常需要與數據和工具集成，每家模型支持的Function_Call的工具調用格式均不一致，MCP的出現，它規范了應用程序向 LLM 提供上下文的方式。MCP 就像 AI 應用程序的 USB-C 端口一樣。正如 USB-C 提供了一種標準化的方式將您的設備連接到各種外圍設備和配件一樣，MCP 也提供了一種標準化的方式將 AI 模型連接到不同的數據源和工具。

　　MCP 核心機制：

　　MCP的架構

　　MCP的核心遵循客戶端-服務器架構，其中主機應用程序可以連接到多個服務器。

　　MCP 主機：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具這樣的程序，需要通過 MCP 訪問數據

　　MCP 客戶端：與服務器保持 1:1 連接的協議客戶端

　　MCP 服務器：輕量級程序，每個程序都通過標準化模型上下文協議公開特定功能

　　MCP的傳輸機制

　　Stdio 傳輸

　　使用標準輸入/輸出進行通信

　　非常適合本地流程

　　帶有 SSE 傳輸的 HTTP

　　使用服務器發送事件來發送服務器到客戶端的消息

　　客戶端到服務器消息的 HTTP POST

　　MCP server主要功能：

　　資源：客戶端可以讀取的類似文件的數據(例如 API 響應或文件內容)

　　工具 ：可由 LLM 調用的函數(經用戶批準)

　　提示 ：預先編寫的模板，幫助用戶完成特定任務

　　MCP與Agent平臺的配合

　　Agent平臺作為MCP主機，通過集成MCP 客戶端，使大模型(如Qwen3、DeepSeek R1)能夠動態調用外部工具鏈。例如，用戶通過自然語言提問，模型生成工具調用請求(如SQL查詢)，由MCP服務器執行并返回結果

　　MCP支持兩種通信模式，Agent平臺的企業級場景中常用Server-Sent Events (SSE)：

　　實時性：服務器主動推送數據更新，無需客戶端輪詢，適合高并發場景

　　解耦性：客戶端與服務器獨立部署，支持彈性擴縮容(如阿里云函數計算的Serverless模式)

　　Agent平臺除了使用外部的MCP服務，還可以把Agent平臺的編排應用封裝成MCP服務，搭建自己的MCP Server，供Cursor、Cherry Studio等MCP Client調用。MCP在本地應用中主要通過Stdio傳輸機制實現高效通信，其基于標準輸入/輸出的協議交互方式可確保低延遲、高可靠性的本地化數據處理。這種架構使Claude Desktop、VS Code、Cursor、Trae等應用能直接調用本地文件系統、數據庫及計算資源，同時與云端SSE傳輸形成互補，覆蓋離線與實時場景需求

　　三、卓世創新實踐

　　MCP通過其優雅的客戶端-服務器架構，為卓世的AI應用提供了前所未有的靈活性與互操作性。卓世并非簡單應用MCP，而是將其作為核心技術底座，進行了一系列開創性的探索與實踐。

　　智能醫療康養生態系統構建

　　卓世深耕智慧醫療康養領域，利用MCP徹底重塑了醫療康養數據與服務的連接方式：

　　多源異構醫療知識圖譜：集成百度醫療/阿里健康權威數據庫，實現診療規范、藥品信息、臨床指南的動態同步

　　全棧式健康監測網絡：創新整合華為手環、歐姆龍血壓計等IoT設備MCP接口，與洛必德家庭機器人，構建體征監測-預警-干預閉環

　　這些服務器將設備采集的體征數據(如心率、血壓)統一轉化為MCP定義的資源(Resources)，并通過Stdio或HTTP SSE傳輸機制實時推送。

　　A2A模擬：卓世將核心的家庭醫生問診引擎封裝為標準化的MCP服務，對外提供家庭醫生簽約、在線問診等核心工具(Tools)及交互提示(Prompts)

　　通過類似于mcp-server的工具將卓世 Agent包裝成MCP服務，供其他MCP Client調用

　　長記憶整合：追蹤用戶在長時間多次對話中提及的可長期追蹤指標(如血壓、血糖)，封裝為標準化的memory MCP服務

　　用戶通過卓世醫療Agent快速了解到自己關心的數據走勢，如：血壓走勢、血糖走勢，memory MCP 服務可以為醫療Agent提供更精準的用戶信息，從而得到更精確的醫療建議

　　應用領域廣泛：memory MCP還可以應用在教育領域，實現對學生知識點學習情況的追蹤

　　智能特定領域周報系統升級

　　智能分發中樞：基于社交MCP插件構建精準推送系統，支持按崗位角色、決策層級的定向內容投送

　　結合企業微信/釘釘MCP 插件一鍵定向投送

　　多模態內容工廠：開發多模態生成工具，構建日報/周報/月報自動生成流水線

　　知識進化體系：

　　通過Fire Crawl MCP 實現新聞等及時性知識的快速更新

　　通過Postgre MCP等數據庫接口實現分析結論向企業知識數據庫的自動沉淀與版本迭代

　　生成文件支持多種展示格式

　　結合AI PPT MCP 智能轉化為PPT文檔

　　結合edgeone-pages-mcp 將文檔一鍵發布為網頁版

　　技術構建

　　生態開放戰略：

　　第三方開發者或合作伙伴的應用可以作為MCP主機，輕松集成卓世的家庭醫生服務，共同構建開放的醫療健康服務生態。這不僅加速了卓世自身服務的推廣，也為行業樹立了能力開放的標桿。

　　基于 MCP Server 的 AI Agent 架構

　　通過網關 和 觸發器，AI Agent 可以與現有基礎設施無縫結合：

　　網關 作為統一入口，管理南北向流量(用戶請求→Agent)，提供路由分發、鑒權、限流和安全管控，同時支持 LLM 服務 的動態注冊與發現(如多模型切換、Fallback 容錯)。

　　觸發器(如 OSS 文件上傳、Kafka 消息、定時任務等)實時監聽業務事件，自動觸發 Agent 執行，實現事件驅動的自動化流程(如文件處理、實時數據分析)。

　　AI 網關 進一步整合微服務，讓傳統業務系統(如 CRM、ERP)也能通過標準化 API 接入 AI 能力，形成 “云原生+AI” 的混合架構，確保擴展性和靈活性。

　　這種設計使得 AI Agent 既能響應外部請求，又能深度嵌入現有業務流，實現低耦合、高可用的智能集成。

　　圖中展示了卓世的MCP架構以及構建AI Agent的兩種方式：

　　MCP架構的核心組件

　　MCP Client：作為客戶端，是連接用戶與MCP生態的入口，負責接收用戶請求并與MCP網關交互。

　　MCP網關：起到橋梁作用，是客戶端與后端微服務管理模塊之間的通信樞紐，負責路由請求和轉發響應。

　　微服務管理：包含MCP服務管理、MCP Prompt管理和MCP服務注冊/發現等功能。MCP服務管理對系統中的各項服務進行集中管控;MCP Prompt管理負責處理與提示相關的內容，為模型提供準確的上下文信息;MCP服務注冊/發現則確保服務的動態接入和調用，實現服務的高效管理。

　　現存業務與新開發的MCP Server：現存業務如數據服務、數字人、Mass ASR等可以通過MCP架構實現與AI Agent的集成。新開發的MCP Server包括家庭醫生問診MCP、家庭醫生簽約MCP等，這些服務器針對特定業務場景提供專用服務，豐富了MCP生態的應用場景。

　　關鍵功能模塊：MCP Server具備查詢過濾、信息版本管理、安全檢查、敏感信息加密、負載均衡和實時生效等功能，這些功能保障了系統的安全性、穩定性和高效性，確保MCP Server能夠可靠地為AI Agent提供服務，滿足不同業務場景的需求。

　　整體呈現了MCP架構的系統性和AI Agent構建方式的多樣性，展示了如何通過MCP實現AI系統的高效集成和靈活開發，為AI應用的構建提供了清晰的架構思路和實踐方向。

　　卓世公司基于MCP中間件平臺深度整合醫療IoT設備、權威數據庫與企業協同工具，構建多源異構醫療知識圖譜與動態健康監測閉環，同步開發智能周報系統實現多模態內容生成與精準分發，通過標準化接口與知識沉淀機制推動醫療場景與企業數字化雙向融合，形成跨領域數據驅動的智能化轉型標桿。

　　四、未來展望

　　標準化、開源和安全

　　MCP的開源特性推動生態繁榮，工具提供商(如高德、GitHub)可自行開發MCP服務器，社區貢獻者則填補未覆蓋的工具支持。

　　MCP生態系統目前處于蓬勃發展的初期，文檔規范成熟度不夠、協議層面的實現不合理的問題也依然存在，在創建、運行和更新階段都還面臨著多種安全性問題。例如，下文展示了不受信任的 MCP 服務器如何攻擊并竊取與受信任的 WhatsApp MCP 實例相連的代理系統的數據，從而繞過 WhatsApp 的加密和安全措施。

　　與A2A協議的互補

　　A2A協議是由谷歌于2025年4月9日發布的開源協議，旨在實現不同AI智能體(Agent)之間的通信和互操作性。

　　A2A和MCP可以通過互補協作來構建多智能體系統。A2A負責智能體之間的通信和協作，而MCP則為單個智能體提供訪問外部資源(如數據庫、API、知識庫)或工具調用的能力。但是其實A2A 的很多功能其實 MCP 也能做。

　　隨著MCP協議從工具調用層面向Agent協作范式演進，卓世科技公司將繼續深化醫療康養、智能辦公、教育等垂直領域的生態布局。通過構建"能力共享-價值共創-生態共贏"的新型合作模式，我們致力于推動AI原生應用從單點工具使用向系統化智能協同的跨越發展，讓人工智能真正成為產業升級的核心驅動力。