通俗易懂的 MCP 概念入门

什么是 MCP?

前段时间 MCP 大火,本来想乘着这个热度出几篇相关的文章来着,但由于种种原因被耽搁了,热度没蹭上😂。

不过也有好处,现在再来看 MCP,至少不会被热度牵着走。

去年十一月底 Anthropic (就是 Claude 那家 AI 公司)开源了 MCP 协议(Model Context Protocol),它是:

  • 一个开放协议,像 AI 应用的 USB 接口一样,规范了应用程序向 LLM 提供上下文的方式。
  • 标准化的连接 AI 应用和不同数据源、工具之间的桥梁;
  • 使开发者能够在其数据源和 AI 驱动的工具之间建立安全的双向连接;
  • 目标是帮助前沿模型生成更好、更精准的响应。

简单来说,我们可以将其理解成一个转接头,上面可以插网线、外接显示器、电源线、支持 USB 的其他设备等等

  • 电脑就是 Host 主机,对应支持 MCP 的 AI 应用,比如 Cursor、Claude Desktop;
  • 转接头就是 MCP,而转接头上的接口就是 MCP Client,和 MCP Server 保持一一对应的关系;
  • 外接的移动硬盘、显示器、网线等等,就是 MCP Server。

为什么需要 MCP?

需要知道的是,每个模型的训练数据是有差异的,而模型自身也无法自主去更新内部数据。

这就导致即使是最复杂的模型也因与数据隔绝而受到限制,最终被困在信息孤岛和遗留系统之中。

每个新的数据源都需要单独定制实现,这使得真正互联的系统难以扩展。

直到 MCP 的出现,以上问题被迎刃而解~

其实之前 OpenAI 曾推出 Function call 的概念,利用 Function call 我们可以打破 AI 模型与外界数据之间的壁垒,从而实现 AI 联网、访问天气等功能。

这也使得在 MCP 刚出来的时候,让我觉得 Function call 也能做到的事情为什么又要搞一个"相同"的东西出来?

等到 OpenAI 也使用这套协议并让它真正出圈时,才发现它并没有那么简单。

首先,我们已经说过,MCP 提供了一个通用的开放标准,用于连接 AI 系统和数据源,用单一协议取代分散的集成。

在 MCP 的架构设计中,主机(MCP 客户端的宿主机)应用可以连接到多个服务器:

这里解释几个概念: - 主机是发起连接的 LLM 应用程序(如 Claude Desktop 或者 Cursor); - 客户端在主机内部和 MCP 服务器保持1-1连接; - 服务器向客户端提供上下文、工具和提示;

其次,在 MCP 未出来之前,如果一个 AI 应用要接入一些工具,可能需要应用内部去做单独的适配,这会导致业务的复杂性和耦合性。

而在 MCP 出来之后,它通过统一的规范收敛了这种复杂性和耦合性:

  • 工具方提供 MCP Server
  • AI 应用内部使用 MCP Client 对接 Server

最后,也是最重要的一点,MCP 是一个协议,而不是 API。由它的全称就可以看出:Model Context Protocol------模型上下文协议。

它是以一个规范化、标准化的东西,而 API 则偏向客制化,如果发生变更很容易会导致对接方的功能失效。

MCP 还有三个核心类型的功能:Tools、**Resources 和 Prompts,**这里不过多赘述,感兴趣可以访问它们的文档进行学习~

参考文章:sutejakanuri.medium.com/what-is-mcp...

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