摘要：本研究以物资公司协同办公平台为案例,探讨了将大语言模型（LLM）与模型上下文协议（MCP）技术应用于企业物资管理的可行性和价值。研究构建了LLM+MCP技术融合架构,通过LLM的自然语言处理能力实现业务语义解析,并借助MCP协议的上下文交互机制完成系统协同,从而构建覆盖采购全周期的智能应用体系。该架构有效解决了传统物资管理流程中存在的效率低、文档流转耗时、跨系统协同困难等问题,实现了工作日志智能填报、绩效奖金动态核算等8项核心业务,显著提升了物资管理的效率,降低了成本,并为国有企业数字化转型提供了可复用的技术范式。

　　关键词：大语言模型(LLM)；模型上下文协议(MCP)；物资管理；协同办公平台

　　0引言

　　随着人工智能技术的快速发展,大型语言模型(LLM)和模型上下文协议(MCP)成为企业数字化转型的重要推动力量。大庆油田有限责任公司物资公司负责整个大庆油田的物资采购工作,面临着业务流程繁琐、人工纸质流转效率低下等问题。本研究旨在探讨如何将大语言模型与MCP协议相结合,应用于物资公司的信息化建设中,实现工作日志填报、绩效奖金分配等模块的智能化升级。

　　1大语言模型与MCP协议概述

　　1.1大语言模型(LLM)技术概述

　　大语言模型是指参数量巨大、能够理解和生成人类语言的AI模型。这些模型在自然语言处理领域取得了显著进展,能够执行多种任务,如文本生成、问答、翻译等。然而,长期以来,大语言模型面临认知边界和工具使用方面的双重约束,其知识体系受限于预训练阶段的静态数据沉淀,并缺乏完成特定任务的工具[1]。

　　1.2模型上下文协议(MCP)技术概述

　　模型上下文协议是由Anthropic公司在2024年11月推出的一种开放标准协议,旨在标准化大型语言模型与外部数据源和工具的通信。MCP协议的出现重新定义了大语言模型与现实世界的交互范式,解决了Function Call存在的性能瓶颈和兼容性问题。

　　2 MCP协议的核心优势

　　MCP协议的优势如下：（1）动态语义对齐机制提升了工具理解准确率；（2）指令编排引擎实现了高并发任务的智能调度；（3）标准化接口的语义映射能力将离散的API调用转化为具备上下文感知的协作指令集。

　　MCP协议采用客户端—服务器架构,核心组件如下。

　　MCP Host：如Claude Desktop、Cursor IDE等AI应用,负责调用大模型执行意图和任务规划；

　　MCP Server：大模型友好的工具集,提供工具清单及JSON Schema描述；

　　MCP Client：通信中间件,与MCP Server建立连接并处理JSON-RPC/SSE等协议交互。

　　MCP协议与传统Function Calling的主要区别在于设计理念和架构。

　　MCP与传统API的区别在于传统API的静态性与AI的动态需求本质冲突,LLM需自由调用工具而非适配固定接口,二者的核心差异如表1所示。

　　MCP协议的双向交互闭环设计使其能够支持多轮交互,这在复杂场景中尤为重要[2]。

　　3 MCP协议在企业应用中的价值

　　标准化集成。提供统一的接口标准,使企业能够安全、高效地将大模型与现有系统集成。

　　提高业务效率。通过自动化和智能化,显著提升业务流程响应速度。

　　降低开发成本。微内核架构使企业能够直接配置和使用应用市场的MCP Server,无需预编码适配。

　　支持Serverless架构。通过Streamable HTTP传输方案,服务器无需长期维护连接状态,处理完请求即可释放资源。

　　4大语言模型与MCP协议在物资管理中的应用场景

　　4.1物资管理业务流程分析

　　物资公司涉及的业务流程如下。（1）工作日志填报。记录物资管理过程中的各项工作内容和进展。（2）绩效奖金分配。根据员工工作表现进行奖金分配。（3）退休信息采集。收集和管理退休员工的相关信息。（4）月度奖金分配。按月进行奖金分配。（5）加班审批。审核员工加班申请。（6）责任书电子化签订。电子化签署责任书。（7）提料预约。预约领取材料。

　　4.2大语言模型与MCP协议在物资管理中的应用场景

　　将大语言模型与MCP协议结合,可以在多个物资管理场景中发挥价值。

　　（1）工作日志填报智能化。1）利用大语言模型output json功能,结合语义识别和提取关键信息；2）通过MCP协议与现有系统集成,自动填充日志模板；3）提供日志分析和总结功能,帮助管理者快速了解工作进展。

　　（2）绩效管理智能化。1）利用大语言模型分析员工工作日志和绩效数据；2）通过MCP协议与RPA工具的集成,自动计算绩效分数；3）提供绩效改进建议和个性化反馈。

　　（3）提料预约优化。1）利用大语言模型分析库存数据和需求预测；2）通过MCP协议与库存管理系统集成,自动推送消息至企业微信；3）提供智能提醒和建议,提高提料效率。

　　（4）员工业务技能考试管理。1）利用大语言模型生成考试题目和评估标准；2）通过MCP协议与员工管理系统集成,自动规划考试题目并制作考试答案；3）为考试结果分析和员工能力评估提供分析图表。

　　（5）跨系统数据调度。1）利用MCP协议实现库存系统、财务系统、人力资源系统等多系统数据互通,上述系统需提供可供调用的API；2）通过大语言模型分析和整合多源数据,提供决策支持。

　　4.3大语言模型与MCP协议在物资管理中的技术实现

　　在物资管理中实现大语言模型与MCP协议的集成,可以按照以下步骤进行。

　　（1）MCP Server开发与配置。1）开发针对物资管理业务的MCP Server,如库存管理、采购计划等；2）配置MCP Server,定义工具清单及JSON Schema描述。

　　（2）大模型与MCP Server集成。1）通过MCP协议将大语言模型与MCP Server连接；2）利用大模型的意图识别和动态规划能力,自动调用相关工具。

　　（3）业务流程智能化改造。1）基于MCP协议构建智能工作流,实现业务流程的自动化和智能化；2）通过ReAct模式迭代处理用户请求,直至任务完成。

　　5大语言模型与MCP协议在物资管理中的安全性考量

　　5.1安全控制机制

　　在企业物资管理中应用大语言模型和MCP协议,需要考虑以下安全控制机制。

　　（1）标准化访问控制。确保只有经过验证的请求才能访问特定资源。

　　（2）MCP Server安全控制。保障接口/资源不被越权访问。

　　（3）OAuth2授权与鉴权。实现用户身份验证和权限管理。

　　（4）沙箱环境。通过隔离提升安全性。

　　（5）数据加密传输。使用多种加密算法,确保数据在传输过程中的安全性。

　　5.2安全挑战与解决方案

　　在物资管理中应用大语言模型和MCP协议面临的安全挑战及解决方案如表2所示。

　　6大语言模型与MCP协议在物资管理中的实施路径

　　在物资公司的智能化转型中,大语言模型与MCP协议的实施路径采用分层架构与分步推进相结合的模式。实施框架构建了由基础设施层（低代码平台、云计算与安全系统）、协议层（MCP协议与标准接口）、业务逻辑层（流程引擎与数据分析）以及应用层（八大业务模块与交互界面）组成的四层技术体系。具体实施分为六大阶段：第一阶段,通过需求分析明确业务流程痛点与智能化目标；第二阶段,完成大模型选型与MCP协议适配方案设计；第三阶段,开发部署物资管理专属的MCP Server,配置包含库存、采购等业务工具的JSON Schema描述；第四阶段,通过双向通信中间件实现大语言模型与业务系统的深度集成,运用ReAct模式构建智能工作流；第五阶段,对传统业务流程进行自动化改造,建立包含意图识别、动态规划与多轮交互的决策闭环；第六阶段,通过系统部署、人员培训及持续优化形成闭环。该路径依托MCP协议的标准化集成能力,将大语言模型的认知能力与物资管理系统深度融合,实现从纸质化到智能化的全流程升级,为能源行业物资管理数字化转型提供了可复用的技术范式。

　　7结论与展望

　　7.1研究结论

　　本研究对大语言模型与MCP协议在企业物资管理中的应用进行了深入探讨,主要结论如下。

　　（1）技术可行性。大语言模型与MCP协议的结合在企业物资管理中具有技术可行性,能够显著提升业务效率和智能化水平。

　　（2）业务价值。大语言模型与MCP协议的结合应用,可以实现物资管理的智能化升级,提高效率、降低成本、优化决策。

　　（3）实施路径。在大庆油田物资公司实施大语言模型与MCP协议,需要从需求分析、技术选型、MCP Server开发与配置、大模型与MCP Server集成、业务流程改造、部署与培训等方面进行系统规划。

　　7.2未来展望

　　未来,大语言模型与MCP协议在企业物资管理中的应用将朝着以下方向发展。

　　（1）多模态支持。拓展音频、视频等非文本格式的兼容性,实现更全面的交互体验。

　　（2）多Agent协同。引入多Agent动态协同、上下文管理、任务流编排与执行等能力,提高复杂任务的处理能力。

　　（3）深度语义理解。进一步提升大模型对用户意图的准确理解,实现更精准的业务处理。

　　（4）低代码开发。结合低代码开发平台,降低应用开发门槛,加速智能化转型。

　　随着技术的不断发展和成熟,大语言模型与MCP协议将在企业物资管理中发挥越来越重要的作用,推动企业数字化转型迈上新台阶。

参考文献

　　[1]舒文韬,李睿潇,孙天祥,等.大型语言模型:原理、实现与发展[J].计算机研究与发展,2024,61(2):351-361.

　　[2]王卫明.企业数字智能化供应链管理的探索与实践[J].企业改革与管理,2020(17):39-40.