什么是 MCP？
模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是由 Anthropic 开发的开放标准，旨在连接 AI 助手与数据实际存在的系统，包括内容存储库、业务工具、开发环境等。MCP 就像 AI 应用程序的 USB-C 端口 ------ 正如 USB-C 为连接设备提供了标准化方式，MCP 为连接 AI 模型与不同数据源和工具提供了标准化方式。
MCP 的核心理念很简单：不需要为每个 AI 模型想要访问的数据源构建一次性集成，而是可以接入一个通用协议，优雅地处理 AI 与系统之间的上下文流动。
核心概念
MCP 架构图
服务器 (Servers)
MCP 服务器是向模型暴露资源或工具的任何组件。例如，您可以构建一个提供"获取天气预报"功能（工具）或"/政策/休假政策.md"资源（类文件内容）的服务器。
客户端 (Clients)
客户端是基于 LLM 的接口或工具（如 Claude Desktop 或代码编辑器如 Cursor），能够发现并调用 MCP 服务器。这是用户的文本提示如何转换为实际函数调用的方式，无需在系统之间不断切换。
连接关系说明
1:1 连接模式：
- 每个MCP客户端与每个MCP服务器之间建立独立的1:1连接
- 这意味着每个连接都是专用的，确保通信的可靠性和隔离性
一对多支持：
- 一个客户端可以连接多个服务器：例如Claude Desktop可以同时连接文件系统服务器、数据库服务器、API服务器等
- 一个服务器可以服务多个客户端：例如GitHub服务器可以同时为多个IDE客户端提供服务
连接管理：
- 每个连接都有独立的会话状态
- 客户端负责管理所有的服务器连接
- 服务器可以接受来自多个客户端的并发连接
工具、资源和提示
-工具 (Tools) ：模型可以在用户批准的情况下调用的函数（例如：创建新工单、更新数据库条目）。
-资源 (Resources)：模型可以读取的类文件数据，如"公司维基.md"或表示财务记录的数据集。
-提示 (Prompts)：帮助模型执行专门任务的模板文本。
MCP 的重要性和优势
更相关的 AI
即使是先进的语言模型也常常基于不完整或过时的数据集进行训练。通过将它们连接到实时数据（无论是 Google Drive 文档、官方 API 文档、Slack 消息还是内部数据库），MCP 帮助确保模型的回答是最新的、丰富的和特定领域的。
统一的数据访问
在 MCP 之前，开发者可能需要同时处理多个插件、令牌或自定义包装器，以便给 AI 系统提供对多个来源的访问。使用 MCP，您只需配置一个协议，然后 LLM 就可以"看到"所有注册的连接器。这是朝着更统一、标准化的生态系统迈出的一步。
长期可维护性
随着组织添加更多数据源，临时解决方案会变成噩梦。MCP 的开放、标准化方法意味着更少的故障和更简单的调试。您不需要在每次采用新平台时重写集成，而是可以依赖（并贡献）共享的 MCP 服务器库。
标准化和简化
MCP 提供了一个统一的协议，减少了为每个数据源构建一次性集成的需求。它处理身份验证、使用策略和标准化数据格式，使开发者能够构建一次，在多个 LLM 和客户端中重用。
生态系统发展
MCP 促进了可重用连接器的生态系统发展，大大减少了开发者的工作量。随着越来越多的组织采用 MCP，我们可能会看到它们开始将其 API 作为 MCP 兼容的文档和连接器发布。
应用场景
企业知识库访问
AI 助手可以通过 MCP 访问企业的内部文档、政策、流程等。这使得 AI 能够提供基于公司特定知识的回答，而不仅仅是通用信息。
开发环境集成
在代码编辑器（如 Cursor、Zed、Replit）中，AI 可以通过 MCP 访问代码库、版本控制系统等。这使得 AI 能够更好地理解代码上下文，提供更准确的建议和解决方案。
数据分析和报告
AI 可以通过 MCP 访问数据库、分析工具等，生成报告和见解。这使得数据分析过程更加自动化和智能化。
客户支持和服务
AI 可以通过 MCP 访问客户数据、支持工单系统等，提供更准确的支持。这提高了客户服务的效率和质量。
多源数据整合
AI 可以通过 MCP 同时访问多个数据源，如 Slack、Google Drive、GitHub 等。这使得 AI 能够整合来自不同系统的信息，提供更全面的见解。
未来发展方向
随着 MCP 的普及，我们可能会看到：
更多代理驱动的工作流
AI 助手将能够轻松从多个来源获取数据，执行更复杂的任务。
广泛发布的 MCP 兼容文档
API 提供商将发布符合 MCP 的文档和服务器，使集成变得更加简单。
一致的安全性和日志记录
跨 AI 使用的标准化安全措施和日志记录将提高系统的可靠性和可审计性。
API 文档集成
公司将开始将其 API 作为 MCP 兼容的文档和连接器发布，使开发者能够更轻松地集成各种服务。
无缝协作和知识交换
MCP 将统一个人或企业知识库，使 AI 能够在单一对话中访问多个数据源，弥合孤立系统之间的鸿沟。
入门指南
要开始使用 MCP，您可以：
- 通过 Cursor 应用安装预构建的 MCP 服务器
- 按照快速入门指南构建您的第一个 MCP 服务器
- 为开源连接器和实现库做出贡献
结论
模型上下文协议（MCP）代表了从碎片化的"集成胶水"向更标准化、开放的生态系统的转变，在这个生态系统中，AI 助手可以无缝获取、解析和处理真实世界的数据。通过采用 MCP，您可以为未来做好准备，在这个未来中，上下文感知的 AI 将成为默认，而您的数据始终只需一个工具调用即可获取。