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Agent Harness 如果只能读本地代码、跑本地命令，能力已经很强。但真实工程任务不只发生在代码仓库里。

需求在飞书或 Notion，设计稿在 Figma，任务在 Jira，接口文档在内部平台，线上数据在数据库，告警在监控系统。一个 Agent 如果不能接触这些系统，就只能看到工程现场的一部分。

MCP，也就是 Model Context Protocol，解决的就是这个连接问题。

官方对 MCP 的解释是：它是一个开放标准，用来把 AI 应用连接到外部系统，包括数据源、工具和工作流。很多人把它叫做“AI 应用的 USB-C 接口”，这个比喻很贴切。

## 为什么需要 MCP

没有 MCP 时，每个 Agent 工具都要单独适配每个外部系统。

比如你想让 Claude Code、Cursor、Codex 都能访问公司内部接口文档。传统做法是分别给三套工具写插件，维护三套认证、三套工具描述、三套调用逻辑。

MCP 的思路是：外部系统实现 MCP Server，Agent Harness 实现 MCP Client。只要协议一致，同一个 Server 就可以被多个 AI 工具使用。


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这样，工具能力从“某个产品的插件”变成“可复用的协议服务”。

## MCP Server 暴露什么

一个 MCP Server 通常可以暴露三类东西。

第一是 Tools。也就是模型可以调用的函数，比如：

```text
search_docs(query)
get_ticket(id)
query_database(sql)
create_pr_comment(text)
```

第二是 Resources。也就是模型可以读取的结构化数据，比如某个文档、某张表的 schema、某个设计稿信息。

第三是 Prompts。也就是预定义工作流或提示模板，比如“生成发布说明”“分析事故复盘”“创建接口变更评审”。

实际使用中，Tools 最常见，因为它让 Agent 能采取行动。

## MCP 在 Harness 里的位置

MCP 不是模型，也不是 Agent 本体。它是 Harness 的工具扩展层。

用户给任务后，模型判断需要外部信息，Harness 把可用 MCP 工具展示给模型，模型选择调用，MCP Server 执行并返回结果，结果再进入上下文。


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这里的关键是：模型没有直接访问外部系统，访问发生在 Harness 和 MCP Server 的控制下。

## 真实场景

假设任务是：

```text
根据设计稿实现新的订单详情页，并确认接口字段是否已经上线。
```

没有 MCP，Agent 只能看代码。它不知道设计稿长什么样，也不知道接口文档是否更新。

有 MCP 后，流程可以变成：

1. 从 Figma MCP 读取设计稿信息；
2. 从接口文档 MCP 查询订单详情字段；
3. 从代码仓库读取现有页面；
4. 修改 UI；
5. 运行测试或截图验证；
6. 输出字段差异和未确认项。

这就是 MCP 的价值：把 Agent 从代码仓库带到真实工程上下文里。

## 安全问题不能忽略

MCP 让 Agent 更强，也让风险变大。

一个能查文档的 MCP 风险不大；一个能写数据库、发工单、部署服务的 MCP 就必须严格控制。

建议按风险分级：

| 类型 | 示例 | 策略 |
| --- | --- | --- |
| 只读数据 | 查询文档、读取 schema | 可自动调用，记录日志 |
| 低风险写入 | 创建草稿、生成评论 | 可确认后执行 |
| 高风险操作 | 修改生产数据、部署、删除资源 | 禁止或强制审批 |

不要因为 MCP 是标准协议，就默认它安全。协议只负责连接，安全要靠 Harness、Server 和企业策略共同完成。

## MCP Server 设计建议

第一，工具描述要清楚。模型是根据工具名称和描述选择工具的。不要叫 `doThing`，要叫 `search_api_docs`。

第二，返回结果要结构化。不要返回一大段日志，最好返回 JSON、Markdown 摘要和关键字段。

第三，权限尽量后置到服务端。不要只相信 Agent Harness 的判断，MCP Server 自己也要校验用户身份和权限。

第四，默认只读。写操作要少、明确、可审计。

第五，避免工具过多。工具列表太长，模型选择会变差。可以按项目或角色拆分 Server。

## 总结

MCP 的意义，不是让 Agent 多几个花哨插件，而是让外部系统用统一方式进入 Agent Harness。

它解决的是工程上下文割裂问题：

```text
代码在仓库
需求在工单
设计在 Figma
文档在知识库
数据在数据库
动作在各种内部系统
```

MCP 把这些系统接到 Agent 可调用的工具层里。真正落地时，重点不只是“能接”，更是“接得安全、可控、可审计”。


Agent Harness 如果只能读本地代码、跑本地命令，能力已经很强。但真实工程任务不只发生在代码仓库里。

05｜MCP 是什么：Agent Harness 如何接入外部工具

架构师

人工智能

架构设计

开发工具

MCP（ModelContextProtocol）是连接AI应用与外部系统的开放标准，解决工程上下文割裂问题。它让Agent能访问需求、设计、文档等系统，通过统一协议复用工具和数据。MCP分为Tools、Resources、Prompts三类，需注意安全分级控制，确保接入安全可控。

结构化数据

数据库

Agent

JSON

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