MCP（Model Context Protocol）是一种模型上下文协议，旨在赋予大模型访问外部 API 的能力。与传统的工具调用机制相比，MCP（Model Control Protocol，或可指代特定领域中的某类智能控制协议）在实现上下文感知与动态交互功能方面，展现出卓越的灵活性与可扩展性。这一特性主要体现在其能够实时感知用户所处的环境、行为模式、历史交互数据以及当前任务目标，并据此动态调整系统响应策略。例如，在智能助手场景中，当用户在办公室环境中通过语音指令要求“安排会议”，MCP 可自动识别当前时间、日程冲突情况、参与人员的可用性及会议室资源状态，结合用户以往的会议偏好（如偏好上午时段、远程会议等），自动生成最优会议建议并即时反馈。若用户随后补充“请通知张伟”，系统将基于上下文自动调用通讯录与邮件系统，完成通知流程，无需重复输入信息。
此外，MCP 的可扩展性体现在其模块化架构设计上：支持通过插件机制快速集成新传感器（如环境光、温度、心率监测设备）、引入新的自然语言理解模型，或接入第三方服务（如日历、导航、财务系统）。例如，在智能家居场景中，当检测到用户夜间起床且室内光线过暗时，系统可主动启动柔和照明并播放轻音乐，同时根据用户最近的听歌记录推荐舒缓曲目，整个过程无需用户发出明确指令，体现了高度的上下文感知能力。
更进一步，MCP 支持多模态输入融合处理，能够综合语音、手势、眼动追踪、生理信号等多种输入方式，构建更为精准的用户意图模型。在医疗辅助系统中，系统可结合患者的心率波动、语调变化和面部表情分析，判断其是否处于焦虑状态，并主动提供呼吸训练引导或联系医护人员，实现主动式关怀。
这种灵活性与可扩展性不仅提升了用户体验的个性化与智能化水平，也为跨领域应用（如教育、工业自动化、自动驾驶等）提供了坚实的技术基础，使系统能够随环境变化与用户需求演进持续优化，真正实现“以用户为中心”的智能交互范式。