MCP（模型上下文协议）入门教程1

MCP（模型上下文协议）入门教程：连接AI与外部世界的万能插座

1 MCP是什么？

1.1 基本概念

MCP （Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个开放协议，专门用于AI模型与外部数据源和工具之间的标准化交互。简单来说，MCP就像是AI世界的"万能插座"，它定义了一套标准化的接口，让大语言模型（LLM）能够安全、高效地访问和使用外部工具、数据源和能力。该协议由AI公司Anthropic于2024年11月推出，旨在解决AI模型在访问碎片化外部数据时面临的难题。

在没有MCP之前，每个AI应用都需要单独编写代码来连接各种外部工具和数据源，这就像每个电器厂商都生产自己专属的插座一样，导致效率低下且兼容性差。有了MCP之后，任何支持MCP协议的AI模型（如Claude、GPT等）都可以无缝连接任何支持MCP协议的工具和服务，大大提高了开发效率和灵活性。

1.2 为什么需要MCP？

MCP主要解决了以下几个核心问题：

• 标准化问题：统一了AI模型与外部工具交互的方式，避免了为每个工具单独开发适配器。

• 生态碎片化：不同厂商提供的工具和服务可以通过MCP协议被各种AI模型使用，形成了开放的生态系统。

• 安全性：提供了明确的安全框架，确保用户对数据访问和工具执行有完全的控制权。

• 可组合性：多个MCP服务器可以组合使用，创造出更强大的功能组合。

MCP的价值在于它将工具适配工作从双向简化为单向。以前，既要修改模型又要修改工具才能实现集成；现在，只要工具支持MCP协议，任何兼容MCP的模型就都能使用它。这不仅降低了开发成本，也加速了AI应用生态的创新步伐。

2 MCP的核心组件与工作原理

2.1 核心组件

MCP生态系统中有三个核心组件，它们协同工作实现了AI与外部资源的连接：

• MCP服务器（Server）：提供具体工具和能力的一方。例如，一个可以提供计算服务的计算器服务器，一个可以访问文件系统的文件服务器，或者一个可以查询数据库的数据库服务器。服务器负责向客户端宣告自己提供哪些工具和资源。

• MCP客户端（Client） ：通常是大模型或智能体，它是使用工具的一方。客户端发起请求，如"请搜索最新新闻"或"请读取这个文件"。

• MCP协议（Protocol） ：规定客户端和服务器之间如何通信的标准规则。它基于JSON-RPC 2.0标准，定义了请求和响应的格式，确保双方能够相互理解。

表：MCP的三大核心组件对比

组件	角色	功能	示例
MCP服务器	能力提供者	提供工具、资源和提示模板	计算器服务器、文件服务器、数据库服务器
MCP客户端	能力使用者	发起请求并使用服务器提供的功能	Claude、GPT、Cursor IDE等AI模型或应用
MCP协议	通信规则	定义客户端和服务器之间如何交互	JSON-RPC 2.0格式的消息交换

2.2 MCP的工作原理

MCP的工作流程可以概括为以下几个步骤：

1. 建立连接：客户端与服务器之间通过stdio或网络(socket)方式建立连接。

2. 能力协商：双方通过交换初始化信息确认彼此支持的功能特性。

3. 工具发现：客户端向服务器请求工具列表，服务器返回自己提供的所有工具及其描述和参数要求。

4. 工具调用：客户端选择需要的工具，按照要求的格式发送请求给服务器。

5. 执行与返回：服务器执行相应操作并将结果返回给客户端。

6. 结果处理：客户端将结果整合到AI的响应中呈现给用户。

这个过程类似于一个人走进工具租赁店：首先查看工具清单（工具发现），然后选择需要的工具并提出使用请求（工具调用），店员使用工具完成操作并返回结果（执行与返回），最后这个人将结果用于自己的工作中（结果处理）。

2.3 MCP提供的三大能力

MCP服务器主要提供三类基本能力，使AI模型能够与外部世界交互：

1. 工具（Tools）：AI模型可以执行的函数。例如，执行计算、搜索网络、操作文件等。工具允许AI模型执行实际操作而不仅仅是生成文本。

2. 资源（Resources）：AI模型可以访问的数据或文件。例如，数据库记录、本地文件、API数据等。资源为AI模型提供了上下文信息，增强其回答的准确性和相关性。

3. 提示模板（Prompts）：预定义的提示词模板和工作流。这些模板可以帮助用户更有效地与AI交互，标准化常见任务的执行流程。

3 MCP的两种通信模式

MCP支持两种主要的通信模式，适用于不同的使用场景：

3.1 Stdio模式（标准输入输出）

Stdio模式 通过进程间的标准输入输出流进行通信，是本地开发和个人使用中最常见的模式。

• 工作原理：服务器作为一个本地进程启动，客户端通过stdin（标准输入）发送请求，通过stdout（标准输出）接收响应。

• 优点：更安全、更简单，无需处理网络配置。

• 缺点：仅限于本地机器使用。

• 适用场景：个人电脑上的工具集成，如让AI助手访问本地文件系统。

3.2 Socket模式（套接字）

Socket模式通过网络端口进行通信，类似于传统的Web服务器。

• 工作原理：服务器绑定到特定端口（如localhost:8000）侦听请求，客户端通过网络连接到这个地址和端口进行通信。

• 优点：更灵活，允许远程连接和多客户端共享。

• 缺点：需要配置网络和安全性设置。

• 适用场景：需要远程访问或共享服务的场景，如企业内多个用户访问同一个MCP服务器。

表：MCP的两种通信模式对比

特性	Stdio模式	Socket模式
通信方式	进程间管道（stdin/stdout）	网络（TCP/WebSocket）
运行方式	通常由客户端启动和管理	作为独立后台服务运行
连接范围	仅限本地机器	可以是本地或远程机器
安全性	高（无开放网络端口）	需要配置防火墙和认证
使用场景	个人工具集成	远程访问或共享服务

在实际应用中，MCP网关的概念被提出来解决多个MCP服务器的集中管理问题。MCP网关作为一个中间层，接收客户端的请求并将其路由到适当的MCP服务器，简化了客户端的配置和管理工作。

4 MCP的实际应用场景

MCP协议的应用范围非常广泛，从个人效率工具到企业级系统集成都可以发挥重要作用。以下是一些常见的应用场景：

4.1 个人效率提升

• 智能文件处理：通过MCP服务器，AI助手可以读取、分析和总结本地文件的内容，帮助用户快速获取文档要点。

• 知识管理：集成像Obsidian这样的笔记工具，让AI能够访问和整理用户的个人知识库。

• 个性化搜索：连接各类搜索API，使AI能够获取最新信息而不是仅依赖训练数据。

• 日程与邮件管理：通过Gmail和日历的MCP服务器，AI可以帮忙管理邮件和日程安排。

4.2 云服务与数据分析

• 云资源管理：微软推出的Azure MCP Server可以无缝接入多种Azure服务，包括Azure Cosmos DB、Azure Storage和Azure Monitor等核心服务，覆盖从数据库查询到存储管理再到日志分析等全方位功能。

• 数据库操作：Azure Database for PostgreSQL Flexible Server专用服务器支持用户列出数据库和表、执行查询以及修改数据等关键任务。

• 性能监控：DeepFlow推出的eBPF MCP Server可以提供函数级别的精细化性能分析结果，帮助开发者识别代码性能瓶颈。

4.3 智能体与编程助手

• 代码分析与评审：通过MCP服务器，AI编程助手可以访问代码库、执行代码分析并提供改进建议。

• 自动化开发流程：在Cursor等AI编程IDE中，MCP可以用于自动化生成提交消息、创建PR等Git工作流。

• 智能调试：当代码出现问题时，AI可以通过MCP访问运行时数据，帮助诊断和解决问题。

4.4 行业特定应用

• 学术研究：arXiv的MCP服务器可以帮助研究人员获取科学文章，Docling MCP服务器则能协助解析学术文档。

• 电商与消费：值得买科技的"海纳"MCP Server提供了商品搜索功能，准确率高达97.2%，为AI应用提供消费信息服务。

• 基因研究：某基因研究平台采用MCP协议实现数据分析流水线，使跨机构协作效率提升60%。

这些应用场景展示了MCP协议的强大灵活性和实用性，它几乎可以应用于任何需要AI与外部系统交互的领域。

5 如何开始使用MCP

5.1 准备工作

要开始使用MCP，你需要准备以下基本环境：

1. 安装必要的运行环境：

   • Node.js：用于运行基于JavaScript的MCP服务器

   • uv：Python包管理工具，用于安装Python相关的MCP服务器

2. 选择MCP客户端：支持MCP的客户端主要包括两类：

   • AI聊天客户端：如Claude Desktop、Chatwise、Cherry Studio等

   • AI编程IDE：如Cursor、Windsurf等

5.2 配置MCP服务器的基本步骤

配置MCP服务器通常遵循以下流程：

1. 获取MCP服务器 ：从MCP聚合网站（如mcp.so和smithery.ai）查找需要的MCP服务器。

2. 获取必要的API密钥：许多MCP服务器需要API密钥才能工作，如OpenAI API密钥、Google API密钥等。

3. 配置客户端连接MCP服务器：

   • 对于Stdio模式的服务器，需要在客户端配置文件中添加服务器启动命令和参数

   • 对于Socket模式的服务器，只需要提供服务器URL和必要的认证信息

4. 测试连接：启动客户端并验证是否成功连接到MCP服务器。

下面是一个典型的MCP配置示例（用于Cursor IDE的配置文件）：

json

{
  "mcpServers": {
    "DeepFlow_Git_Commit_Profile": {
      "url": "http://$deepflow_controller_ip:20080/mcp",
      "headers": {}
    }
  }
}

5.3 简单示例：创建一个计算器MCP服务器

为了更好地理解MCP的工作原理，让我们看一个简单的计算器MCP服务器的示例代码：

python

import json
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server

# 创建服务器实例
server = Server("calculator-server")

# 提供工具列表
@server.list_tools()
async def list_tools():
    return [
        {
            "name": "add",
            "description": "Add two numbers",
            "inputSchema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {"type": "number", "description": "First number"},
                    "b": {"type": "number", "description": "Second number"}
                },
                "required": ["a", "b"]
            }
        }
    ]

# 实现工具功能
@server.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
    if name == "add":
        result = arguments["a"] + arguments["b"]
        return [{
            "type": "text",
            "text": f"The sum of {arguments['a']} and {arguments['b']} is {result}"
        }]
    else:
        raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")

# 主函数
async def main():
    async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
        await server.run(read_stream, write_stream)

if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    asyncio.run(main())

这个简单的MCP服务器提供了一个加法工具，AI客户端可以通过MCP协议调用这个工具来执行加法运算。在实际应用中，MCP服务器可以提供更复杂的功能，如数据库访问、API调用、文件操作等。

6 安全性与最佳实践

6.1 MCP的安全原则

MCP设计时考虑了严格的安全性原则，主要包括：

1. 用户同意及管制：用户必须明确同意并理解所有数据访问和操作，保留对共享哪些数据和采取哪些操作的控制权。

2. 数据隐私：在向服务器公开用户数据之前，主机必须获得用户的明确同意；未经用户同意，不得在其他地方传输资源数据。

3. 工具安全：工具代表任意的代码执行，必须谨慎对待。在调用任何工具之前，必须获得明确的用户同意。

4. 采样控制：用户必须显式批准任何LLM采样请求，并控制是否进行采样、将要发送的实际提示词以及服务器可以看到的结果。

6.2 安全实践建议

在使用MCP时，应遵循以下安全最佳实践：

• 谨慎授权：只授予MCP服务器最小必要的权限，定期审查已授权的服务器和工具。

• 网络隔离：对于涉及敏感数据的MCP服务器，使用本地网络或私有网络部署，避免公开暴露。

• API密钥管理：不要将API密钥直接写在配置文件中，使用环境变量或安全的密钥管理服务。

• 定期更新：保持MCP服务器和客户端的最新版本，以获取安全补丁和功能改进。

重要提示：MCP协议本身不能强制实施安全策略，安全性的实现依赖于主机应用程序（如Claude Desktop、Cursor等）提供的安全保障机制。因此，用户应该只从信任的来源安装MCP服务器，并仔细审查请求的权限。

总结

MCP（模型上下文协议）作为连接AI模型与外部世界的"万能插座"，正在重塑AI应用开发的方式。它通过标准化的协议解决了AI与工具集成中的碎片化问题，使开发者能够构建更强大、更灵活的AI应用。

随着MCP生态的快速发展，我们现在已经可以看到各种实用的MCP服务器，从个人效率工具到企业级系统集成，从云服务管理到代码性能分析，应用场景不断扩大。值得买科技的"海纳"MCP Server月对外输出量达到1300万，新增30多家合作伙伴的数据也证明了MCP技术的迅速普及和实用价值。

学习和使用MCP并不是一件困难的事情。从配置简单的现有MCP服务器开始，逐步探索更复杂的应用场景，最终甚至可以开发自己的MCP服务器来满足特定需求。无论你是普通用户希望提升AI助手的能力，还是开发者希望将自己的服务集成到AI生态中，MCP都提供了一个强大而灵活的解决方案。

随着更多厂商和开发者加入MCP生态系统，我们可以预期未来会有更多创新性的应用出现，进一步扩展AI模型的能力边界，让人工智能真正成为连接数字世界与物理世界的智能桥梁。