Inside MCP: 使用 MCP 设计智能体工作流
引言
在前几篇文章里，我们介绍了 MCP 是什么，以及它如何让智能体连接到系统。但连接只是第一步。真正的价值体现在智能体开始利用 MCP 来运行工作流时：获取数据、基于数据推理，并跨多个系统执行操作。
本文将探讨四种常见模式：
- 企业用例：银行、费用管理和运营场景
- 检索增强生成（RAG）：让回答基于真实数据
- 事件驱动反应：实时信号触发操作
- 多步骤编排：跨系统的复杂流程
企业中的智能体：真实用例
工作流无处不在，MCP 让智能体能直接参与其中。
- 银行业务： 智能体查询账本，标记异常交易，并草拟合规报告。
- IT 运维： 智能体监控日志，发现异常，并触发 Runbook 或创建工单。
MCP 的作用： 不需要为每个系统单独开发连接器，智能体通过统一的协议与各系统交互。
MCP 支持的 RAG：查询并推理数据
RAG 允许智能体在回答前先获取实时信息。
基于 MCP 的流程：
- 智能体向 MCP Server（如 Postgres）发起查询。
- 服务器检索数据。
- 智能体利用 LLM 基于这些数据生成有依据的回答。
例子：“总结上一季度的财务表现。” 智能体通过 MCP 获取财报，并基于真实数字生成报告。
MCP 的作用： 它标准化了访问方式，智能体不需要为每个数据源写定制代码。
事件驱动的 MCP：智能体响应实时信号
很多工作流是由事件触发的。MCP Server 可以直接把这些事件推送给智能体。
- 支付系统 产生一笔大额交易，智能体检查合规性。
- 监控工具 报告错误，智能体获取日志并给出可能原因。
MCP 的作用： 智能体不再需要轮询系统。事件实时推送，使响应更快更简洁。
使用 MCP 进行工作流编排：多步骤流程
企业流程往往跨多个系统。MCP 让智能体能够无缝串联这些步骤，而不必为每个系统写特殊逻辑。
例子：贷款审批
- 查询数据库中的信用记录。
- 从文件系统获取申请文档。
- 执行风控检查。
- 生成决策摘要。
MCP 的作用： 因为所有系统在 MCP 下看起来都一样，工作流更容易设计和维护。
可视化 MCP 工作流
RAG 工作流
用户 → Agent (MCP Client) → MCP Server → 数据库/文档 → LLM 答案事件驱动工作流
系统事件 → MCP Server → Agent (MCP Client) → LLM → 动作多步骤编排
Agent (MCP Client)
↓ 信用记录 (数据库)
↓ 文档 (文件系统)
↓ 风控检查 (风险系统)
↓ 决策摘要总结
MCP 让智能体超越了简单的问答，赋予它们：
- 参与企业级工作流
- 基于真实数据生成回答
- 实时响应事件
- 编排多步骤流程
关键点： MCP 让智能体从 回答 走向 行动，并从 行动 走向 协作编排。