MCP充当着AI应用与能力(包括tools、prompts、resources等)的通用桥梁,其作用就好比USB-C接口为各类电子设备建立了统一的连接标准。
MCP通过引入统一标准化的接口,将原本需要处理M×N复杂度的数据获取集成问题,转化为更简洁的M+N模式,显著降低了系统架构的复杂度并提高了整体运行效率。
在企业级应用实践中,MCP架构存在9种典型的设计模式实现方案,接下来我们将对这些模式进行深入解析。
01 MCP 9种架构设计模式
1、架构设计模式一:完全本地的 MCP Client
MCP Client 是 AI 应用(比如:Cursor)中的一个组件,它负责与外部工具建立连接。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
当用户发起一个查询请求时,AI智能体会与MCPServer建立连接来查找可用工具。
针对该查询,AI智能体将选择并调用最匹配的工具来获取相关信息。
最终,AI智能体会生成一个具有上下文理解能力的回复。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
LlamaIndex 用于构建 MCP 驱动的 AI 智能体。
Ollama 用于本地提供 Deepseek-R1 服务。
LightningAI 用于开发和托管。
2、架构设计模式二:MCP 驱动的 Agentic RAG
由 MCP 驱动的 Agentic RAG,它可以搜索向量数据库,并在需要时回退到网络搜索。
此架构设计模式的构建流程剖析
用户通过 MCP Client(比如:Cursor IDE)输入查询。
2-3) MCP Client 连接 MCP Server 选择一个相关工具。
4-6) 工具的输出返回给用户以生成响应。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
Bright Data 来大规模抓取网页数据。
Qdrant 作为向量数据库。
Cursor 作为 MCP Client。
3、架构设计模式三:MCP 驱动的多智能体
构建一个由 MCP 驱动的 AI 智能体,比如:在金融业务分析场景,它可以直接从 Cursor 或 Claude 桌面获取、分析并生成股市趋势的洞见。
此架构设计模式的构建流程剖析
用户发起数据查询指令。
MCP系统激活金融分析专家小组。
该小组开展市场调研并编写自动化程序代码。
系统执行程序代码输出可视化分析结果。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
使用 CrewAI 进行多智能体编排。
使用 Ollama 本地部署 DeepSeek-R1 LLM。
使用 Cursor 作为 MCP Host。
4、架构设计模式四:MCP 驱动的语音智能体
MCP 驱动的语音智能体,它能够查询数据库,并在需要时回退到网络搜索。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
用户的语音指令经由AssemblyAI系统转换为文字形式。
智能代理识别并定位相关数据库及网络资源。
大型语言模型选取合适的工具接口,检索所需信息后构建答复内容。
最终由应用程序将文本反馈转换为语音输出传递给用户。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
AssemblyAI 用于语音转文本。
Firecrawl 用于网络搜索。
Supabase 作为数据库。
Livekit 用于协调。
Qwen3 作为大语言模型(LLM)。
5、架构设计模式五:统一的 MCP Server
通过一个由 MindDB(MCP Server) 和 Cursor IDE(MCP Client) 提供支持的统一界面,使用自然语言查询和聊天,可以访问 200 多个以上的数据源。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
用户提交查询。
智能体连接到 MindDB 的 MCP Server 以找到工具。
智能体基于用户查询选择一个合适的工具并调用它。
最后,它返回一个与上下文相关联的响应。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
MindDB 来为我们的统一 MCP Server 提供动力(在 GitHub 上有 31k Stars)。
Cursor 作为 MCP Host。
Docker 用于自行托管 MCP Server。
6、架构设计模式六:MCP 驱动的共享内存
开发者们分别独立使用 Claude 桌面和 Cursor,而没有共享上下文。如何添加一个通用的内存层,以便在不丢失上下文的情况下进行跨操作。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
用户向 Cursor 和 Claude 提交查询。
事实/信息使用 Graphiti MCP 存储在通用内存层中。
如果任何交互需要上下文,就会查询内存。
Graphiti 在多个主机(Hosts)之间共享内存。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
Graphiti MCP 作为 AI 智能体的内存层( GitHub 代码库拥有 10k Stars)。
Cursor 和 Claude 桌面作为 MCP Hosts。
7* 、架构设计模式七:MCP 驱动的复杂文档 RAG*
使用 MCP 为处理包含表格、图表、图片、复杂布局等复杂文档的 RAG 应用提供动力。
此架构设计模式的构建流程剖析
用户通过CursorIDE与MCPClient建立交互。
MCPClient首先与MCPServer建立连接,随后用户从可用工具中选择所需功能。
选定的工具会调用GroundX系统执行文档深度检索操作,最终MCPClient将检索结果整合后向用户返回响应。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
Cursor IDE 作为 MCP Client。
EyelevelAI 的 GroundX 来构建一个能够处理复杂文档的 MCP Server。
8、架构设计模式八:MCP 驱动的数据合成生成器
MCPServer具备生成各类合成数据的能力。该平台以Cursor作为MCP的运行环境,通过SDV技术实现表格形式合成数据的高仿真生成。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
用户发起查询请求。
AI智能系统通过连接MCPServer来定位所需工具。
AI系统依据查询内容选取相应工具进行处理。
最终反馈涉及合成数据的生成、分析或图形化展示的相关结果。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
通过Cursor作为MCPHost平台,利用SDV工具生成表格形式的仿真数据。
SDV作为Python的机器学习库,能够基于真实数据特征构建合成数据集。
该流程包含模型训练、数据采样以及结果验证三个核心环节。
9、架构设计模式九:MCP 驱动的 Deep Researcher 多智能体
ChatGPT内置DeepResearcher功能模块,该功能可针对各类主题提供深度分析。通过此架构设计模式,用户能够系统性地完成构建流程解析。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
用户提交查询。
网络搜索智能体通过 Linkup 运行深度网络搜索。
研究分析师智能体验证并去除重复的结果。
技术写手智能体撰写带有引用的连贯响应。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
Linkup 用于深度网络研究。
CrewAI 用于多智能体协调。
Ollama 在本地提供 DeepSeek-R1 服务。
Cursor 作为 MCP Host。
02 总结
第一、架构设计模式总结
MCPClient本地化架构设计模式一专为纯本地化运行需求打造;
基于MCP的AgenticRAG架构设计模式二针对海量数据检索与分析场景优化;
MCP多智能体协同架构设计模式三专注于金融数据解析与市场预测;
MCP语音交互架构设计模式四适配语音控制类应用开发;
标准化MCPServer架构设计模式五实现多源数据统一接入;
MCP共享内存架构设计模式六解决跨应用数据互通需求;
MCP复杂文档处理架构设计模式七擅长解析结构化/非结构化文档;
MCP数据合成架构设计模式八用于测试训练数据生成;
MCP深度研究架构设计模式以满足专业领域深度分析需求。
第二、业务选型建议
数据密集型业务:推荐采用AgenticRAG或多智能体模式。
用户交互型业务:建议使用语音或共享内存模式。
文档处理型业务:适合采用复杂文档处理模式。
数据生成需求:推荐选择合成数据生成器模式。
研究分析需求:建议采用深度研究员模式。
根据实际业务需求和具体场景,选取最匹配的MCP架构设计应用模式,以获得最优的性能表现和实施效果。