用 Leonardo.AI 和 FLUX Dev 模型生成（作者制作）
现在 AI 世界最新的趋势是 MCP（模型上下文协议）。
如果听起来无聊或者很复杂，别担心 ------ 这是个非常简单又有效的工具，可以帮你从零开始构建更好的 AI 智能体。
在这篇说明里，你会了解 MCP 是什么、它为什么重要、还有怎么从零开始构建你自己的 MCP 智能体。
AI 智能体是怎么运作的？
在幕后，一个 AI 智能体有一个思考模型和一个推理模型，它们和某个工具连接起来。
用 Napkin.AI 生成（作者制作）
这个"思考/推理模型 + 工具"的组合，就是从零开始构建 AI 智能体的方式。
模型可以创建一个任务列表，然后用它能访问的工具开始执行这些任务。
大多数情况下，要把你的思考模型（像 Gemini、GPT 或其它 LLM）和某个工具连接起来，通常都很复杂又花时间。
但有了 MCP 服务器的帮助，这个过程就简单多了，而且是标准化的，可以让你和工具互动并大规模构建智能体。
什么是 MCP？
MCP，全称是模型上下文协议（Model Context Protocol），是 Anthropic 最近推出的。
它是一个开源协议，标准化了 AI 助手如何连接到数据所在的系统，比如内容仓库、业务工具和开发环境。
简单来说，MCP 帮你连接本地数据库或远程服务器，这些可以是你想用的任何 API。
可以把 MCP 想象成 AI 应用的 USB-C 接口 ------ 它为任何 LLM 和任何工具之间提供了标准化的通信方式，不管是本地数据库、API 还是远程服务器。
为什么 MCP 很重要
MCP 重要，是因为它提供了一份不断增长的"预构建集成列表"，你的 LLM 可以直接插进去用。
用 Napkin.AI 生成（作者制作）
以前你得一个个地把 API 接到你的 LLM，现在用 MCP，你只需要"插上就用"。
这种灵活性让你可以轻松切换 LLM 提供商和厂商，也提供了最佳实践，帮助你在自己的系统里保护数据安全。
MCP 本质上是 LLM 和工具之间的一个开放标准。
MCP 怎么运作
MCP 的基本架构是：一个客户端（可以是云服务、IDE 或模型）通过 MCP 服务器，和本地数据源或远程服务器（比如 web API）通信。
这让你和任何工具之间的通信和任务执行变得轻松多了。
比如你想构建一个能在 Amazon 上下单的 AI 智能体，以前你得手动开发每个动作（打开 Amazon、登录、加入购物车等）。
现在有了 MCP，你只需要和你的 LLM 沟通，就能完成这些操作，根本不需要一个个手动开发。
构建 MCP 智能体
目前有两种主要方式构建 MCP 智能体：
1. 在 Visual Studio Code 中用 Cline：
- 安装 Visual Studio Code 和 Cline 扩展。
作者在 VS Code 上的截图
- 输入一个 API key（比如来自 OpenRouter）来让 Cline 运行。
作者在 VS Code 上的截图
- 在 Cline 中直接搜索并安装 MCP 服务器。
作者在 VS Code 上的截图
比如你可以安装 Google Calendar MCP，把它接入你的 AI 智能体，让它能访问和管理你的日程安排。
2. 用 Cursor：
Cursor 是一个由 AI 驱动的 IDE，可以帮你用 AI 写代码。
- 下载 Cursor 并设置一个项目文件夹。
截图来自 Cursor.com
截图来自 Cursor 设置页面
- 用 Smithery 浏览和安装 MCP，比如 Sequential Thinking 或 GitHub MCP。
截图来自 Smithery.ai
Smithery.ai Sequential Thinking MCP 安装的截图
Cursor 的截图
要用 GitHub MCP，你需要一个 GitHub 个人访问令牌（personal access token），这样才能连接并执行创建或更新代码仓库里的文件等操作。
听着，我知道这些信息很多 ------ 我尽量说得简短又把重点全都塞进来了。
所以我特意做了这些图文步骤指引（你应该能在文章里各处看到），保证你不会迷路。
MCP 真的在彻底改变这个领域！
我们说的是：
• 再也不用为连接 API 头疼了
• 自动操作 GitHub 而不用碰 GitHub
• 实时搜索网页真的能用上了
• 还有那种"插上即用"的美妙感受
说个小但重要的提醒：一定要仔细检查 API 权限！这些工具很强大，但记住------能力越大，嗯，你懂的。