把重复集成，变成共同约定。
以一致的能力发现与调用方式暴露业务服务，让接入工作围绕清晰的接口边界展开。
MCP 连接
让 AI，
接入真实业务。
数据、知识与工具，
成为模型可以使用的能力。
通过 Model Context Protocol，把企业系统中的上下文与操作，以明确的调用约定交给 AI 应用。保留业务边界，连接已有价值。
看看连接如何发生你的应用，与现有系统之间Model Context Protocol
你的 AI 应用Host
组织模型、上下文与用户确认
现有业务系统MCP Servers
MCP Client01
数据服务查询 · 汇总 · 数据上下文
MCP Client02
知识服务文档 · 规范 · 来源引用
MCP Client03
业务服务操作 · 校验 · 执行回执
为你的产品提供连接能力，而非另一个独立应用。
讨论 MCP 接入模型之外，
是你已经拥有的业务。
真正有用的智能，需要理解上下文、获得依据，并在合适的权限下执行具体工作。连接层把这些能力带到模型面前。
把业务资料，带进当前任务。
按任务检索需要的数据与文档，保留来源和使用条件，减少在不同系统之间复制与转述。
把一句请求，落到具体操作。
明确输入参数、允许动作和返回结构。需要改变业务状态时，让宿主应用承接确认与结果呈现。
同一种连接。
不同的业务责任。
查询、检索与写入，不能使用同一套模糊边界。选择一个场景，看看意图如何变成约定，结果如何回到业务。
用户的业务意图
“按设备类型，汇总本期的异常工单。”
把自然语言需求转成受约束的数据查询。连接服务限定数据集、可用字段与聚合方式，业务系统继续执行原有数据权限。
明确的调用约定
query_incident_summarydataset: incident_orders
group_by: equipment_type
period: current_reporting_period带口径的数据结果
- 数据来源
- incident_orders
- 统计维度
- equipment_type
- 时间口径
- 当前报表周期
- 返回结构
- 设备类型、工单数量、来源引用
模型获得可分析的结构化结果；查询本身不更改工单。
把能力组织清楚
可以调用的工具，
可以理解的上下文。
Tools
执行一件具体的事
例如：汇总异常工单、准备维护计划
通过工具名称和输入结构说明能力，调用后返回内容或结构化结果。读取还是写入，必须在实现与策略中明确。
tools/list → tools/callResources
提供有身份的资料
例如：设备手册、项目要求、数据字典
以资源 URI 标识资料，由应用决定读取哪些内容。来源、版本与权限共同决定这些资料如何进入任务。
resources/list → resources/readPrompts
复用成熟的工作方法
例如：维护复核、数据质量检查的提示模板
向用户提供带参数的提示模板，组织任务上下文和输出要求。获取模板是任务起点，并不代表操作已完成。
prompts/list → prompts/get连接已建立。
边界仍清晰。
MCP 提供通信约定，不自动授予业务权限。谁在调用、允许做什么、结果去了哪里，需要在整条链路中保持一致。
01
宿主应用
控制模型可见的工具与上下文，展示具体变更，承接用户确认，并决定结果如何进入业务界面。
决定何时发起、由谁确认。02
连接服务
校验输入结构、调用范围和凭证，转换协议与业务接口，返回可定位的错误与结构化结果。
让每次调用有明确约定。03
业务系统
执行最终的数据访问与动作规则，处理幂等、并发和事务要求，保留业务记录与真实回执。
保留最终业务事实与权限判断。从一个接口，
到一条可用的业务连接。
接入的重点，是把约定落实到真实系统与真实任务。先连接一个边界清晰、结果可验证的场景，再扩展到更多工作流。
- 01
定义业务契约
确认用途、输入、输出与错误语义，区分查询、检索和写入。
形成工具与资源清单 - 02
连接身份与权限
梳理调用者、数据范围、凭证与确认点。远程 HTTP 授权按协议及部署方案配置。
形成访问边界 - 03
处理运行条件
约定超时、限流、日志与回执。对于有副作用的操作，设计幂等和不确定结果的核对。
形成异常处理策略 - 04
验证真实任务
测试正常路径、越权、缺失字段与中断；检查返回内容能否被业务正确使用。
形成接入验收依据
连接能力，
再组织它们一起工作。
MCP 解决如何与工具和上下文对接。ID Axis 在此之上组织任务分工、依赖、执行状态与结果核验。连接与编排，各自负责清楚的一层。
连接层MCP
发现能力 · 按约定调用 · 返回结果
执行层ID Axis
理解目标 · 组织协作 · 检查交付
从你的业务开始