前言
MCP 无疑是当前最受关注的前沿技术之一，无论是在公司内部还是外部，都引起了广泛的讨论与实践。作为一名互联网从业者，笔者自然不愿错过这一科技浪潮。
本篇文章分享笔者最近的一些实践经验和心得，希望能抛砖引玉。
WHAT：什么是MCP？
MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic 推出的开源协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的无缝集成，用来在大模型和数据源之间建立安全双向的链接。
总体架构
MCP 的核心是一个client-server架构，host 应用程序可以连接到多个服务器：
核心组件：
- MCP Hosts ：像Claude Desktop、IDEs 或 AI 工具这样的程序，它们希望通过 MCP 访问资源
- MCP Clients：维护与服务器 1:1 连接的协议客户端
- MCP Server：轻量级程序，通过标准化的 Model Context Protocol 暴露特定功能
- Local Resources：你的计算机资源（数据库、文件、服务），MCP 服务器可以安全地访问这些资源
- Remote Resource：通过互联网可用的资源（例如，通过APIs），MCP 服务器可以连接到这些资源
如果对以上的定义还是不太理解，参考以下这张图来理解 MCP是如何实现"即插即用"
可以说，MCP就是大语言模型的USB协议。
关于协议层面，MCP 采用JSON-RPC 2.0作为消息格式，并支持两种传输方式：
- 标准输入 / 输出 (stdio）：适用于本地工具集成，如命令行程序。
- Server-Sent Events（SSE）：支持服务器向客户端流式传输数据，适用于实时任务（如长时间运行的数据分析）。
关键技术突破：
- 动态工具发现 ：客户端通过
GET /discovery接口获取服务器支持的工具列表，避免硬编码依赖。 - 流式响应：支持异步任务的实时进度反馈，例如在分析销售数据时，服务器可分阶段推送处理进度。
- 安全机制：内置 OAuth 2.0 认证和数据加密，确保敏感信息在传输过程中不被泄露。
WHY：为什么我们需要MCP？
MCP VS Function Calling
MCP 出现之前，AI 的交互方式一般是以Function Calling来实现，以下是两者之间的对比：
| 特性 | MCP | Function Calling |
|---|---|---|
| 功能定位 | 数据和功能的通用桥梁 | 完成特定任务的工具 |
| 适用范围 | 多数据源、多功能 | 单一数据源或功能 |
| 开发复杂度 | 低：通过统一协议实现多源兼容 | 高：需要为每个人物单独开发函数 |
| 复用性 | 高：一次开发，可多场景使用 | 低：函数通常为特定任务设计 |
| 灵活性 | 高：支持动态适配和扩展 | 较低：功能扩展需要额外开发 |
| 适配场景 | 复杂场景，如跨平台数据访问与整合 | 简单任务，如天气查询、翻译等 |
从表格中对比，我们可以得出MCP有以下优点：
- 统一标准：无需为每个数据源单独开发接口，MCP提供了一种通用的交互方式
- 全面兼容：支持结构化数据（如数据库表）和非结构化数据（如文本文件）
- 即插即用：通过MCP，AI应用可以轻松访问多种数据源，如本地文档、API、云服务等
MCP 目前呈生态繁荣发展之势
除了官方提供的MCP Server之外，我们还可以从科技巨头、开源社区以及独立开发者等多个渠道获取到实用的服务资源，这极大地减少了重复开发的工作量。即使面对特定的定制化需求，也能够以相对较低的成本实现。
MCP 市场地图
官方提供的MCP Servers
mcp.so 收录了有5000+ MCP Servers
HOW：Cline MCP实践
这里笔者以VSCode Cline插件为例，演示如何使用MCP Servers。
Cline 配置MCP Server
示例配置
配置内容（json）：
shell
{
"mcpServers": {
"fetch": {
"command": "python3",
"args": [
"-m",
"mcp_server_fetch"
],
"disabled": false,
"autoApprove": [
"fetch"
]
},
"mcp-server-sqlite": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-sqlite",
"--db-path",
"/Users/[YOUR_NAME]/[YOUR_PATH]/test.db"
],
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}使用案例：fetch 实现网页抓取分析
这里演示的是通过fetch MCP Server抓取网页信息，并总结文章内容。
使用案例：SQLite 操作本地数据库
这里演示的是通过SQLite MCP Server查询数据里的表。
使用案例：高德地图路线规划
需要先申请高德地图API Key
添加mcp server配置
shell
{
"mcpServers": {
"amap-maps": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@amap/amap-maps-mcp-server"
],
"env": {
"AMAP_MAPS_API_KEY": "您在高德官网上申请的key"
}
}
}
}当然，你还可以进一步让Cline帮你生成可视化网页：
可以看到有了MCP，很多想象力空间就被打开了，我们可以结合自己的需求，添加不同的MCP Server到你所用的客户端当中。
总结
MCP 的出现标志着 AI 从 "单机智能 " 向 "网络智能 " 的跃迁。它通过标准化协议解决了大模型与外部世界的交互难题，催生了一个全新的生态系统：
- 开发者：专注于构建标准化的 MCP 服务器，降低工具开发门槛。
- 企业：通过组合不同工具快速落地 AI 应用，缩短项目周期。
- 用户：享受到更智能、更个性化的服务，例如实时数据驱动的决策支持。
正如 HTTP 协议重塑了互联网，MCP 或许正在成为 AI 时代的基础设施。随着 OpenAI、微软等巨头的加入，以及开源社区的蓬勃发展，MCP 有望推动 AI 从实验室走向更广阔的现实世界，最终实现 "万物互联，智联世界" 的愿景。
附录
支持MCP的Client端
更多支持MCP的客户端参考：modelcontextprotocol.io/clients