这张图展示了基于 MCP 架构的 AI 应用运行原理，完整呈现从用户提问到业务系统返回答案的整条链路。用户首先向 Agent 发起问题请求；Agent 接收之后交由大语言模型 LLM 做自然语言处理与推理，LLM 分为私有化部署 LLM 和服务商公有云 LLM 两种部署形态。由 LLM 决策是否需要调用外部工具，并把指令下发回 Agent；Agent 再将提示词和相关参数传递给 MCP Client。MCP Client 作为调用端，向外发起请求，可以访问第三方 MCP Server 或者自研 MCP Server；MCP Server 进一步调用 API 对接后端自有系统业务，向业务系统查询数据并接收业务返回的查询结果。查询结果原路逐层回传，先返回 MCP Client，再反馈给 Agent；Agent 整理查询结果，再次交给大模型完成归纳整理，最终向用户输出回答或者解决方案。整套架构实现大模型 Agent 通过 MCP 协议打通外部业务系统，支持公有云或者私有化部署大模型，实现 AI 与企业原有业务系统的对接，解决大模型直接调用业务接口的问题，让 AI 可以获取企业内部业务数据来生成答案。无论正在学习 AI‑Agent 架构的技术学习者，还是做企业 AI 落地方案的开发人员都可以借助这张示意图理解这套运行流程。