Model Context Protocol (MCP)标准化应用程序向大型语言模型 (LLM) 提供上下文协议

Model Context Protocol (MCP) 完整介绍

Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议,用于标准化应用程序向大型语言模型 (LLM) 提供上下文的方式。它类似于 AI 应用程序的"USB-C 接口",允许 AI 模型与各种外部数据源和工具无缝集成,从而构建代理和复杂工作流,并将模型与现实世界连接起来。MCP 由 Anthropic 于 2024 年 11 月引入,作为一个开放标准,旨在解决 AI 模型与数据孤岛之间的连接问题,帮助前沿模型生成更相关、更高质量的响应。

为什么 MCP 重要?

尽管 AI 模型在推理和质量方面取得了显著进步,但它们往往与所需数据隔离,受限于信息孤岛和遗留系统。这导致开发者需要为每个新数据源构建自定义集成,阻碍了可扩展性。MCP 通过提供一个通用开放标准,取代了碎片化的集成方式,使 AI 系统访问数据变得更简单、更可靠。它支持开发者构建安全、双向连接的数据源与 AI 工具之间桥梁,从而提升 AI 在实际应用中的效能,例如在编码任务中更好地检索上下文,生成更精确的代码。

MCP 如何工作?

MCP 的架构简单明了:开发者可以暴露数据通过 MCP 服务器,或者构建 AI 应用程序(MCP 客户端)来连接这些服务器,实现安全双向通信。协议支持快速实现,例如使用 Claude 3.5 Sonnet 等模型构建 MCP 服务器,以连接重要数据集。MCP 类似于 USB-C 的标准化连接,允许 LLM 直接插入预构建集成,或自定义构建。它支持复杂工作流和代理系统,确保兼容性和易用性。

关键特性包括:

  • 开源性质:MCP 是开放协议,任何人都可以免费实现和使用,支持多语言官方 SDK(如 Python、JavaScript 等),开发者只需关注功能构建,而无需处理协议细节。
  • 预构建集成:官方提供预构建 MCP 服务器,用于流行企业系统,如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer。
  • 灵活性:允许在不同应用程序之间切换时携带上下文,支持本地和云端部署。
  • 安全性:强调安全风险控制,如通过 Anthropic 协议定义如何将 LLM 连接到外部工具,同时提供控制措施。
  • 规范:最新规范(2025-06-18 版本)定义了无缝集成 LLM 应用与外部数据源的细节。
用例和早期采用者

MCP 已应用于多个领域,例如开发工具公司如 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 使用 MCP 增强平台,使 AI 代理更好地理解编码任务上下文,减少尝试次数生成更有效的代码。企业如 Block 和 Apollo 已集成 MCP,用于连接 AI 到真实世界应用。其他用例包括财务数据访问、区块链交互、文档处理和 API 集成等。 Microsoft Copilot Studio 和 AWS 等平台也支持 MCP,简化与 AI 应用和代理的集成。

MCP 的生态正在快速发展,包括 Hugging Face 的免费课程和 OpenAI Agents SDK 的集成。 它被视为 AI 代理访问外部工具和数据的标准化层,推动 AI 从孤立模型向上下文感知系统的演进。

开源项目列表

MCP 本身是开源的,主仓库位于 GitHub 上。 社区已开发众多服务器(暴露数据和工具)和客户端(AI 应用连接器)实现。以下是关键开源项目的列表,基于 GitHub 上的流行仓库和精选列表(如 awesome-mcp-servers)。我将它们分为核心项目、服务器实现和客户端实现,使用表格呈现主要示例(完整列表非常庞大,可参考 awesome 仓库获取更多)。

核心项目
项目名称 描述 GitHub 链接 备注
Model Context Protocol MCP 主仓库,提供协议核心实现和文档。 https://github.com/modelcontextprotocol 官方仓库,支持无缝集成 LLM 与外部数据源。
MCP Servers 参考服务器集合,包括 Git、Filesystem 等官方实现。 https://github.com/modelcontextprotocol/servers 包含预构建服务器示例。
Awesome MCP Servers (wong2) 精选 MCP 服务器列表,覆盖参考、官方和社区服务器。 https://github.com/wong2/awesome-mcp-servers 包含 100+ 项目,按类别组织。
Awesome MCP Servers (punkpeye) 另一个精选服务器列表,分类如金融、聚合器等。 https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers 包括语言、范围和 OS 支持。
Awesome MCP Clients 精选 MCP 客户端列表。 https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients 覆盖桌面和框架客户端。
MCP for Beginners Microsoft 的 MCP 入门课程,使用跨语言示例。 https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners 针对初学者。
MCP Resources & Guides 指南、实用工具和服务器实现集合。 https://github.com/cyanheads/model-context-protocol-resources 用于学习 MCP。
服务器实现示例(选自精选列表,覆盖不同类别)
项目名称 描述 GitHub 链接 类别
Everything 参考服务器,包含提示、资源和工具。 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/blob/main/src/everything 参考服务器
Git 操作 Git 仓库的工具,如读取、搜索和修改。 https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/git 开发工具
AgentQL 从非结构化 Web 获取结构化数据。 https://github.com/tinyfish-io/agentql-mcp Web/代理
Apify Actors 使用 3000+ 预构建云工具提取网站数据。 https://github.com/apify/actors-mcp-server 数据提取
Blockchain MCP 访问 130+ 区块链网络的 API。 https://github.com/tatumio/blockchain-mcp 金融/区块链
dbt-mcp 与 dbt 交互的 MCP 服务器。 https://github.com/dbt-labs/dbt-mcp 数据仓库
YFinance-Trader 提供股票市场数据和分析。 https://github.com/SaintDoresh/YFinance-Trader-MCP-ClaudeDesktop 金融
1mcp/agent 聚合多个 MCP 服务器的统一实现。 https://github.com/1mcp-app/agent 聚合器
AnyQuery 使用 SQL 查询 40+ 应用的二进制工具。 https://github.com/julien040/anyquery 数据库/查询
Magg 元 MCP 服务器,允许 LLM 自主发现和编排服务器。 https://github.com/sitbon/magg 聚合器/自动化
客户端实现示例(选自精选列表)
项目名称 描述 GitHub 链接 备注
Eechat 跨平台桌面应用,支持 MCP。 https://github.com/Lucassssss/eechat 支持 Linux/macOS/Windows。
5ire 跨平台桌面 AI 助手,支持本地知识库和工具。 https://github.com/nanbingxyz/5ire 多 LLM 提供商兼容。
Chainlit Python 框架构建对话 AI 应用,支持 MCP。 https://github.com/chainlit/chainlit 框架级集成。
Claude Desktop 将 Claude 能力集成到桌面,支持 MCP。 (官方下载,非 GitHub) Anthropic 官方客户端。
Cline VSCode 扩展,支持文件编辑、浏览器和终端命令。 https://github.com/cline/cline 代理式开发。
Cursor AI 第一代码编辑器,支持 MCP 集成。 (基于 VSCode 分支) 流行编码工具。

这些项目大多使用 Python、TypeScript 或 Go 开发,支持本地和云部署。社区活跃,有教程(如 Hugging Face 课程)和 Reddit 子版块(r/mcp)讨论。 如果需要特定项目的细节或更多示例,建议访问上述 awesome 列表或 MCP 官方文档。

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