如何在Python中使用ChatGPT API？
9种 MCP 架构设计模式剖析
MCP 是 AI 应用与能力（tools、prompts、resources）之间的通用连接器，类似于 USB-C 为电子设备之间的连接提供了标准化接口。
MCP 把原来获取数据的 M×N 集成问题，通过统一、标准化的接口打破了这种模式，优化为 M + N 集成问题，大大简化了架构设计和提升了效率。
在企业级实际落地中，MCP 有 9 种常见的架构设计模式，下文我们详细剖析之。
—1— 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
- 用户提交一个查询。
- AI 智能体连接到 MCP Server 以发现工具。
- 根据查询，AI 智能体调用合适的工具并获得上下文。
- AI 智能体返回一个有上下文感知的响应。
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。
第一、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。
- MCP Client 连接 MCP Server 选择一个相关工具。
- 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。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
- 用户提交查询请求。
- MCP 智能体启动金融分析师团队。
- 团队进行研究并创建可执行脚本。
- 智能体运行脚本以生成分析图表。
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
- 用户的语音查询通过 AssemblyAI 转录成文本。
- 智能体发现数据库和网络工具。
- 大语言模型调用正确的工具，获取数据并生成响应。
- 应用程序通过文本转语音的方式传递响应。
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。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
- 用户与 MCP Client（Cursor IDE）进行互动。
- MCP Client 连接到 MCP Server 并选择一个工具。
- 工具利用 GroundX 对文档进行高级搜索。
- 搜索结果被 MCP Client 用来生成响应。
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
MCP Server 能够生成任何类型的合成数据集。它使用 Cursor 作为 MCP 的 Host，并利用 SDV 来生成逼真的表格形式的合成数据。
第一、此架构设计模式的构建流程剖析
- 用户提交查询。
- AI 智能体连接到 MCP Server 以找到工具。
- AI 智能体根据查询使用合适的工具。
- 返回关于合成数据创建、评估或可视化的响应。
第二、此架构设计模式的技术栈剖析
- 使用 Cursor 作为 MCP Host。
- 使用 SDV 生成逼真的表格形式的合成数据。
- SDV 是一个 Python 库，它使用机器学习来创建类似于真实世界模式的合成数据。这个过程包括训练模型、采样数据，并与原始数据进行验证。
9. 架构设计模式九：MCP 驱动的 Deep Researcher 多智能体
ChatGPT 有一个 Deep Researcher 功能。它可以帮助你获取任何主题的详细见解。
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。
—2— 总结
第一、架构设计模式总结
- 完全本地的 MCP Client 架构设计模式一适合需要完全在本地运行的应用；
- MCP 驱动的 Agentic RAG 架构设计模式二适合需要搜索和分析大量数据的场景；
- MCP 驱动的多智能体 架构设计模式三适合金融数据分析和趋势预测；
- MCP 驱动的语音智能体 设计模式四适合需要语音交互的应用；
- 统一的 MCP Server 架构设计模式五适合需要整合多个数据源的应用；
- MCP 驱动的共享内存 架构设计模式六适合需要跨应用共享数据的场景；
- MCP 驱动的复杂文档 RAG 架构设计模式七适合处理复杂格式文档的应用；
- MCP 驱动的数据合成生成器 架构设计模式八适合需要生成合成数据集进行测试或训练；
- MCP 驱动的 Deep Researcher 多智能体 架构设计模式九适合需要深度研究和分析的应用。
第二、业务选型建议
- 数据密集型业务：选择 Agentic RAG 或多智能体模式。
- 用户交互型业务：选择语音或共享内存模式。
- 文档处理型业务：选择复杂文档处理模式。
- 数据生成需求：选择合成数据生成器模式。
- 研究分析需求：选择深度研究员模式。
根据具体业务需求和场景，选择最合适的 MCP 架构设计应用模式，以实现最佳的性能和效果。
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