在人工智能浪潮席卷各行业的当下，AI 应用开发范式正经历深刻变革。MCP（模型上下文协议）作为 Anthropic 推出的标准化 AI- 工具交互协议，为 AI 应用开发开辟了新路径。它使 AI 代理能依据任务上下文自主发现、选择和编排工具，打破了传统预定义工具映射的局限，极大地拓展了 AI 应用的灵活性与适应性。
卓世科技积极投身于 MCP 技术的融合实践，致力于探索其在多领域的应用潜力。在医疗健康领域，卓世科技利用 MCP 彻底重塑了医疗康养数据与服务的连接方式，通过整合多源异构医疗知识图谱、构建全栈式健康监测网络等举措，实现了诊疗规范、药品信息、临床指南的动态同步，以及体征监测 - 预警 - 干预的闭环管理，为患者提供了更加精准、高效的医疗康养服务。在企业信息管理方面，卓世科技基于 MCP 打造智能特定领域周报系统，构建了智能分发中枢和多模态内容工厂，实现了知识的快速更新、自动沉淀与精准推送，助力企业提升信息管理效率与决策质量。
本白皮书旨在深入阐述卓世科技在 MCP 技术融合方面的实践成果与创新经验，为行业提供参考与借鉴，共同推动 MCP 生态的繁荣发展，助力 AI 应用迈向新高度。
一、技术前沿与行业全景
模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）正引领 AI 原生应用开发范式变革。作为 Anthropic 推出的标准化 AI- 工具交互协议，MCP 通过允许 AI 代理根据任务上下文自主发现、选择和编排工具，突破了传统预定义工具映射的局限性。
全球科技巨头正加速布局 MCP 生态：
百度构建 " 搜索 + 交易 " 双轮驱动模式，通过文心大模型 X1 Turbo 赋能实现电商闭环自动化；
阿里云百炼平台集成 60+ 预置服务，形成支付宝 - 高德 - 钉钉生态协同矩阵；
腾讯云 TI 平台深度嵌入微信生态，实现社交场景的 AI 能力渗透；
字节 Coze 空间集成 60+ 扩展插件，火山引擎、Trae IDE 打造网页端客户端智能工作流解决方案；
值得关注的是，百度 " 心响 "（Kokone）与字节 Trae IDE 的差异化布局，分别从消费端智能助手和专业生产力工具两个维度，印证了 MCP 协议在 C 端与 B 端场景的双重适配性。
卓世也在医疗与信息服务方向积极参与 MCP 生态服务构建，实现多源数据整合、跨场景联动及知识资产化，推动医疗健康与企业数字化深度融合。
二、MCP 技术演进
Function_Call 到 MCP
LLM 通常需要与数据和工具集成，每家模型支持的 Function_Call 的工具调用格式均不一致，MCP 的出现，它规范了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。MCP 就像 AI 应用程序的 USB-C 端口一样。正如 USB-C 提供了一种标准化的方式将您的设备连接到各种外围设备和配件一样，MCP 也提供了一种标准化的方式将 AI 模型连接到不同的数据源和工具。
MCP 核心机制：
MCP 的架构
MCP 的核心遵循客户端 - 服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。
MCP 主机：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样的程序，需要通过 MCP 访问数据
MCP 客户端：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端
MCP 服务器：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能
MCP 的传输机制
Stdio 传输
使用标准输入 / 输出进行通信
非常适合本地流程
带有 SSE 传输的 HTTP
使用服务器发送事件来发送服务器到客户端的消息
客户端到服务器消息的 HTTP POST
MCP server 主要功能：
资源 ：客户端可以读取的类似文件的数据（例如 API 响应或文件内容）
工具 ：可由 LLM 调用的函数（经用户批准）
提示 ：预先编写的模板，帮助用户完成特定任务
MCP 与 Agent 平台的配合
Agent 平台作为 MCP 主机，通过集成 MCP 客户端，使大模型（如 Qwen3、DeepSeek R1）能够动态调用外部工具链。例如，用户通过自然语言提问，模型生成工具调用请求（如 SQL 查询），由 MCP 服务器执行并返回结果
MCP 支持两种通信模式，Agent 平台的企业级场景中常用 Server-Sent Events ( SSE ) ：
实时性：服务器主动推送数据更新，无需客户端轮询，适合高并发场景
解耦性：客户端与服务器独立部署，支持弹性扩缩容（如阿里云函数计算的 Serverless 模式）
Agent 平台除了使用外部的 MCP 服务，还可以把 Agent 平台的编排应用封装成 MCP 服务，搭建自己的 MCP Server，供 Cursor、Cherry Studio 等 MCP Client 调用。MCP 在本地应用中主要通过 Stdio 传输机制实现高效通信，其基于标准输入 / 输出的协议交互方式可确保低延迟、高可靠性的本地化数据处理。这种架构使 Claude Desktop、VS Code、Cursor、Trae 等应用能直接调用本地文件系统、数据库及计算资源，同时与云端 SSE 传输形成互补，覆盖离线与实时场景需求
三、卓世创新实践
MCP 通过其优雅的客户端 - 服务器架构，为卓世的 AI 应用提供了前所未有的灵活性与互操作性。卓世并非简单应用 MCP，而是将其作为核心技术底座，进行了一系列开创性的探索与实践。
智能医疗康养生态系统构建
卓世深耕智慧医疗康养领域，利用 MCP 彻底重塑了医疗康养数据与服务的连接方式：
多源异构医疗知识图谱：集成百度医疗 / 阿里健康权威数据库，实现诊疗规范、药品信息、临床指南的动态同步
全栈式健康监测网络：创新整合华为手环、欧姆龙血压计等 IoT 设备 MCP 接口，与洛必德家庭机器人，构建体征监测 - 预警 - 干预闭环
这些服务器将设备采集的体征数据（如心率、血压）统一转化为 MCP 定义的资源（Resources），并通过 Stdio 或 HTTP SSE 传输机制实时推送。
A2A 模拟：卓世将核心的家庭医生问诊引擎封装为标准化的 MCP 服务，对外提供家庭医生签约、在线问诊等核心工具（Tools）及交互提示（Prompts）
通过类似于mcp-server的工具将卓世 Agent 包装成 MCP 服务，供其他 MCP Client 调用
长记忆整合：追踪用户在长时间多次对话中提及的可长期追踪指标（如血压、血糖），封装为标准化的 memory MCP 服务
用户通过卓世医疗 Agent 快速了解到自己关心的数据走势，如：血压走势、血糖走势，memory MCP 服务可以为医疗 Agent 提供更精准的用户信息，从而得到更精确的医疗建议
应用领域广泛：memory MCP 还可以应用在教育领域，实现对学生知识点学习情况的追踪
智能特定领域周报系统升级
智能分发中枢：基于社交 MCP 插件构建精准推送系统，支持按岗位角色、决策层级的定向内容投送
结合企业微信 / 钉钉 MCP 插件一键定向投送
多模态内容工厂：开发多模态生成工具，构建日报 / 周报 / 月报自动生成流水线
知识进化体系：
通过Fire Crawl MCP 实现新闻等及时性知识的快速更新
通过Postgre MCP等数据库接口实现分析结论向企业知识数据库的自动沉淀与版本迭代
生成文件支持多种展示格式
结合AI PPT MCP 智能转化为 PPT 文档
结合edgeone-pages-mcp 将文档一键发布为网页版
技术构建
生态开放战略：
第三方开发者或合作伙伴的应用可以作为 MCP 主机，轻松集成卓世的家庭医生服务，共同构建开放的医疗健康服务生态。这不仅加速了卓世自身服务的推广，也为行业树立了能力开放的标杆。
基于 MCP Server 的 AI Agent 架构
通过网关 和 触发器，AI Agent 可以与现有基础设施无缝结合：
网关 作为统一入口，管理南北向流量（用户请求→ Agent），提供路由分发、鉴权、限流和安全管控，同时支持 LLM 服务 的动态注册与发现（如多模型切换、Fallback 容错）。
触发器（如 OSS 文件上传、Kafka 消息、定时任务等）实时监听业务事件，自动触发 Agent 执行，实现事件驱动的自动化流程（如文件处理、实时数据分析）。
AI 网关 进一步整合微服务，让传统业务系统（如 CRM、ERP）也能通过标准化 API 接入 AI 能力，形成 " 云原生 +AI" 的混合架构，确保扩展性和灵活性。
这种设计使得 AI Agent 既能响应外部请求，又能深度嵌入现有业务流，实现低耦合、高可用的智能集成。
图中展示了卓世的 MCP 架构以及构建 AI Agent 的两种方式：
MCP 架构的核心组件
MCP Client：作为客户端，是连接用户与 MCP 生态的入口，负责接收用户请求并与 MCP 网关交互。
MCP 网关：起到桥梁作用，是客户端与后端微服务管理模块之间的通信枢纽，负责路由请求和转发响应。
微服务管理：包含 MCP 服务管理、MCP Prompt 管理和 MCP 服务注册 / 发现等功能。MCP 服务管理对系统中的各项服务进行集中管控；MCP Prompt 管理负责处理与提示相关的内容，为模型提供准确的上下文信息；MCP 服务注册 / 发现则确保服务的动态接入和调用，实现服务的高效管理。
现存业务与新开发的 MCP Server：现存业务如数据服务、数字人、Mass ASR 等可以通过 MCP 架构实现与 AI Agent 的集成。新开发的 MCP Server 包括家庭医生问诊 MCP、家庭医生签约 MCP 等，这些服务器针对特定业务场景提供专用服务，丰富了 MCP 生态的应用场景。
关键功能模块：MCP Server 具备查询过滤、信息版本管理、安全检查、敏感信息加密、负载均衡和实时生效等功能，这些功能保障了系统的安全性、稳定性和高效性，确保 MCP Server 能够可靠地为 AI Agent 提供服务，满足不同业务场景的需求。
整体呈现了 MCP 架构的系统性和 AI Agent 构建方式的多样性，展示了如何通过 MCP 实现 AI 系统的高效集成和灵活开发，为 AI 应用的构建提供了清晰的架构思路和实践方向。
卓世公司基于 MCP 中间件平台深度整合医疗 IoT 设备、权威数据库与企业协同工具，构建多源异构医疗知识图谱与动态健康监测闭环，同步开发智能周报系统实现多模态内容生成与精准分发，通过标准化接口与知识沉淀机制推动医疗场景与企业数字化双向融合，形成跨领域数据驱动的智能化转型标杆。
四、未来展望
标准化、开源和安全
MCP 的开源特性推动生态繁荣，工具提供商（如高德、GitHub）可自行开发 MCP 服务器，社区贡献者则填补未覆盖的工具支持。
MCP 生态系统目前处于蓬勃发展的初期，文档规范成熟度不够、协议层面的实现不合理的问题也依然存在，在创建、运行和更新阶段都还面临着多种安全性问题。例如，下文展示了不受信任的 MCP 服务器如何攻击并窃取与受信任的 WhatsApp MCP 实例相连的代理系统的数据，从而绕过 WhatsApp 的加密和安全措施。
与 A2A 协议的互补
A2A 协议是由谷歌于 2025 年 4 月 9 日发布的开源协议，旨在实现不同 AI 智能体（Agent）之间的通信和互操作性。
A2A 和 MCP 可以通过互补协作来构建多智能体系统。A2A 负责智能体之间的通信和协作，而 MCP 则为单个智能体提供访问外部资源（如数据库、API、知识库）或工具调用的能力。但是其实 A2A 的很多功能其实 MCP 也能做。
随着 MCP 协议从工具调用层面向 Agent 协作范式演进，卓世科技公司将继续深化医疗康养、智能办公、教育等垂直领域的生态布局。通过构建 " 能力共享 - 价值共创 - 生态共赢 " 的新型合作模式，我们致力于推动 AI 原生应用从单点工具使用向系统化智能协同的跨越发展，让人工智能真正成为产业升级的核心驱动力。
关注我们
