MCP 是 Claude 的 什么？ - claude-10

用户223586218202026-05-11 16:50

Command、Agent、Skill 这些都还是 Claude Code 内部的事情。

虽然 Claude Code 已经很厉害了 ------ 能读本地文件、能跑 bash、能 fetch URL。

但公司的 Jira、团队的 Slack、DB、你的 Figma 设计稿------这些东西，Claude Code 不认识，至少你不教它不会认识。

MCP（Model Context Protocol） 就是让这些东西插进来的机制。这一篇把它讲透。这是系列文章第10篇。

目录概要

  1. 为什么要有一个新协议，而不是每个工具直接写 plugin
  2. MCP 的协议模型：server / client / transport
  3. 三种 transport：stdio / http / sse
  4. 配置文件的三层 scope
  5. 权限系统：mcp__<server>__<tool> 的由来
  6. 5 个真正日常用的 MCP server
  7. "MCP 泛滥"是一个真实问题
  8. 小结

一、为什么不直接写插件

先解一个认知疑问------Claude 是个 LLM 客户端，VSCode 是个编辑器客户端，为什么 VSCode 的扩展机制是"VSCode 自己定义的插件 API "，而 Claude Code 选了"一个开放协议 + 协议实现者"？

1.1 一个反向推演

假设 Anthropic 跟 Microsoft 当年一样，定义一套自己的 plugin API------每个扩展实现 ClaudePlugin 接口，打包成某种格式、在一个 registry 里管理。那会怎么样？

问题 1：每个客户端都要各自造轮子。Claude Code 有自己的插件格式、Cursor 有自己的、Cline 有自己的------一个 GitHub MCP 的作者要给五个客户端各写五份。

问题 2：协议被绑死在实现者手里。Anthropic 想改 API 语义，得推着全部插件迁移；插件作者想加新能力，得等 Anthropic 放行。

问题 3：和模型耦合。不同模型对"工具调用"的理解方式不一样（OpenAI 的 function calling、Claude 的 tool use 都有自己的 JSON schema），如果插件协议绑定到模型 API，换模型就废。

1.2 MCP 的解法

Anthropic 2024 年末放出 MCP^1^，思路是------把"工具定义"这件事独立成一个协议：

graph LR subgraph Clients C1[Claude Desktop] C2[Claude Code] C3[Cursor] C4[Zed] end subgraph Protocol[MCP Protocol] P[标准化的 JSON-RPC] end subgraph Servers S1[GitHub MCP] S2[Slack MCP] S3[Playwright MCP] S4[你自己写的 MCP] end C1 -->|MCP| P C2 -->|MCP| P C3 -->|MCP| P C4 -->|MCP| P P --> S1 P --> S2 P --> S3 P --> S4 style P fill:#ff9 style S1 fill:#afa style S2 fill:#afa style S3 fill:#afa style S4 fill:#afa
  • 客户端（Claude Code、Cursor 等）只需要实现 MCP 协议
  • 服务端（GitHub MCP、Slack MCP 等）只需要实现 MCP 协议
  • 中间的协议是开放的------谁都能读规范、谁都能实现

这样一来：

  • 一个 GitHub MCP 写一次，所有支持 MCP 的客户端都能用
  • 换模型不影响 MCP server------协议层在客户端里做 tool use 翻译
  • Anthropic 不需要当"插件审核员"------社区自己维护 registry

设计哲学上 ：MCP 更像 USB 而不是插件系统------定义接口形状，不关心接口两端是谁。

1.3 跟 VSCode 扩展的对比

维度 VSCode Extension MCP
协议 Microsoft 自定义 API JSON-RPC 2.0 开放协议
执行位置 在 VSCode 进程里（Extension Host） 独立进程 / 远程服务
客户端 绑 VSCode 任意 MCP 客户端
授权 VSCode 的安装权限 每个 server 单独控制
生态 市场（microsoft.com 管理） 社区 + 官方 registry 并存

关键洞察 ：VSCode Extension 是"住在编辑器里的租客"；MCP server 是"经过协议通信的独立服务"------它的执行环境跟客户端完全隔离。

这一层隔离带来巨大好处：MCP server 可以用任何语言写、可以跑在任何机器上、可以做任何只要它愿意做的事------客户端根本不关心。

二、MCP 的协议模型

简单看一下 MCP 底下的样子。你不需要背细节，但理解层级很重要。

2.1 三个角色

sequenceDiagram participant H as Host (Claude Code) participant C as MCP Client participant S as MCP Server H->>C: 启动 MCP client C->>S: initialize (能力协商) S-->>C: 返回 tools / resources / prompts 列表 C-->>H: 注册工具到主会话 Note over H,S: 用户提问 / Claude 决定用工具 H->>C: 调用 mcp__github__create_issue C->>S: tools/call S-->>C: 返回结果 C-->>H: 结果进 Claude 上下文
  • Host：Claude Code 本身，是承载一切的进程
  • Client：Host 里为每个 server 起的一个 MCP client，负责协议通信
  • Server：真正干活的进程（或者远程服务）

2.2 Server 能暴露的东西

MCP server 能向客户端暴露 三种 东西：

类型 作用 举例
Tools 可以被 Claude 调用的函数 github.create_issue、slack.send_message
Resources 可以被 Claude 读取的数据 数据库 schema、配置文件内容
Prompts 可以被用户 / Claude 展开的模板 "写一份 bug 报告" 的套路

绝大多数 MCP server 只用了 tools------把一个外部服务的每个 API 方法包成一个 tool 暴露给 Claude。但 resources 和 prompts 的设计空间其实更有意思，只是目前还没被普遍用起来。

2.3 协议层是 JSON-RPC 2.0

MCP 本质上是包了一层特定 schema 的 JSON-RPC 2.0------用标准的 request / response / notification 三种消息类型，走标准的 id / method / params 字段。

这个选择很务实。JSON-RPC 是成熟、简单、多语言生态都有的协议。Anthropic 没发明轮子，只是在它上面约定了"initialize"、"tools/list"、"tools/call" 这些方法名和参数结构。

三、三种 transport：stdio / http / sse

协议层统一了，但消息怎么传还是有选择。MCP 支持三种 transport：

3.1 stdio------本地进程

最常见的模式。Claude Code 用 spawn 起一个子进程，通过 stdin / stdout 传 JSON-RPC 消息：

json 复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    }
  }
}

适合：本地工具------Playwright、Context7、本地数据库客户端。

优点：简单、无需网络、权限清晰。 缺点：只能本机跑、启动有冷启动开销。

3.2 http------远程服务

用标准 HTTP POST JSON-RPC：

json 复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "remote-api": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.example.com/mcp"
    }
  }
}

适合：公司内 MCP 网关 、SaaS 服务 、共享给多人的 server。

优点：跨机器共享、中心化管理。 缺点：需要网络、需要 auth。

3.3 sse------长连接流

Server-Sent Events。在 http 基础上用长连接推消息，适合需要 server 主动 push 的场景（比如"文件发生变化通知 Claude"）。

目前这种用法比较少，绝大多数场景 stdio 够用。

3.4 对照表

transport 典型场景 本地/远程 启动开销
stdio 本地工具、开发期 本地 每会话一次
http 企业网关、公共 API 远程 每调用一次
sse 实时数据流、监听 远程 建立连接时一次

四、配置文件的三层 scope

跟 settings 一样，MCP 的配置也是分层的------三层 scope：

graph TD subgraph User[User Scope: ~/.claude.json] U["mcpServers: { context7, playwright }"] end subgraph Project[Project Scope: .mcp.json] P["mcpServers: { postgres-prod, sentry }"] end subgraph Subagent[Subagent Scope: agent frontmatter] A["mcpServers: { internal-api }"] end Session[当前 Session 能用的 MCP] U --> Session P --> Session A --> Session style U fill:#aaf style P fill:#afa style A fill:#ff9

4.1 Project 级：.mcp.json

放在 repo 根。团队共享，入 git。典型内容：

json 复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "context7": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp"]
    },
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@playwright/mcp"]
    }
  }
}

所有这个项目的人都自动拿到这些 server。

4.2 User 级：~/.claude.json 的 mcpServers 字段

个人 home 目录的全局配置。对所有项目生效------我个人习惯的 MCP，放这里最合适。

4.3 Subagent 级：agent frontmatter 的 mcpServers

这个是 06 篇讲 subagent 时提过的字段。可以精确控制"这个 subagent 只能用某些 MCP server"：

yaml 复制代码 
---
name: deploy-agent
mcpServers:
  - kubernetes-prod
  - aws-deploy
---

优先级：subagent > project > user。subagent 定义的如果和 project 的同名，subagent 的覆盖。

4.4 环境变量注入

重要 ：API token 这种东西不要写进 .mcp.json（入 git 会泄露）。用环境变量插值：

json 复制代码 
{
  "mcpServers": {
    "remote-api": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.example.com/mcp?token=${MCP_API_TOKEN}"
    }
  }
}

Claude Code 启动时从环境变量读 MCP_API_TOKEN，替换到 URL 里。token 走 shell env 或 .env，不入 git。

五、权限系统------mcp__<server>__<tool> 的由来

MCP server 接入 Claude Code 之后，它暴露的每个 tool 会按 mcp__<server>__<tool> 命名注册到 Claude。

举例：

  • GitHub MCP 的 create_issue → mcp__github__create_issue
  • Context7 MCP 的 resolve-library-id → mcp__context7__resolve-library-id
  • Playwright MCP 的 browser_snapshot → mcp__playwright__browser_snapshot

5.1 为什么这样命名

一个 Claude Code session 里可能同时连着 5 个 MCP server。不同 server 可能都有一个叫 search 的工具------必须加前缀做命名空间隔离。

mcp__ 是系统前缀，<server> 是你 .mcp.json 里起的名字，<tool> 是 server 自己定义的。

5.2 权限规则

所有 07 / 08 篇讲过的 permission 语法对 MCP 工具一样适用：

json 复制代码 
{
  "permissions": {
    "allow": [
      "mcp__*",                              // 放行所有 MCP（慎用）
      "mcp__context7__*",                    // 放行整个 context7
      "mcp__playwright__browser_snapshot"    // 只放行特定 tool
    ],
    "deny": [
      "mcp__dangerous-server__*",            // 禁用整个 server
      "mcp__github__delete_*"                // 禁 github 的删除类工具
    ]
  }
}

完整 regex支持，跟 hook matcher 的语法一样。

5.3 Server 级开关

.claude/settings.json 里还有三个 server 级的 bool 字段，用来控制"哪些 MCP 自动启用"：

字段 行为
enableAllProjectMcpServers 自动批准 .mcp.json 里所有 server，不弹确认
enabledMcpjsonServers 白名单，列出的 server 自动启用
disabledMcpjsonServers 黑名单，列出的 server 禁用

一个新克隆下来的仓库第一次跑 Claude Code，默认会逐个弹确认 ："是否启用这个 MCP server？"------避免恶意 .mcp.json 偷偷接入外部服务。想直接全批准，就设 enableAllProjectMcpServers: true。

六、5 个真正日常用的 MCP server

市面上 MCP server 已经几百个了，但绝大多数不值得装。有一条来自 r/mcp 的扎心评论^2^说得很到位：

"Went overboard with 15 MCP servers thinking more = better. Ended up using only 4 daily."

作者反复筛过之后，留在日常用的就下面这 5 个：

6.1 Context7------防 API 幻觉

bash 复制代码 
npx -y @upstash/context7-mcp

解决什么问题：Claude 训练数据是有 cutoff 的。你用 React Server Component 最新 API、Next.js 15 的新路由、某个 library 最近才加的方法------训练里根本没有，Claude 只能瞎编。

Context7 实时把最新版官方文档塞进 Claude 的 context。你问"React 最新的 useActionState 怎么用"，Context7 现场把最新文档的相关段落拉过来，Claude 基于真实文档回答。

最大杀手：从根本上消除"Claude 给的代码 API 不存在"这种 bug。一旦装上就离不开。

6.2 Playwright------浏览器自动化

bash 复制代码 
npx -y @playwright/mcp

解决什么问题：前端功能做完了，Claude 能帮你测吗？以前只能手动打开浏览器测。

Playwright MCP 让 Claude 直接操作浏览器------截图、点击、填表单、读 DOM、验证视觉。它能自己打开 localhost:3000、登录、走一遍注册流程、验证邮件发送------全自动。

实战价值：前端功能的"实现 → 测试 → 验证" 闭环，Claude 一个人搞定。

6.3 Claude in Chrome------调试真实浏览器

解决什么问题 ：Playwright 是 headless 或者无痕模式------看不到你真实用户看到的那个页面 。Claude in Chrome 接的是你日常打开的 Chrome------包含 cookie、缓存、登录态、插件。

适合：调生产问题。用户在线上看到的 bug，Claude 打开 DevTools、查 console、看 network 请求------站在用户的视角看问题。

6.4 DeepWiki------吃透 GitHub 仓库

解决什么问题 ：你要接入一个陌生仓库，自己读代码要几小时。DeepWiki 给你一份结构化 wiki：架构图、核心模块、API 表、关键 dependency。

用法套路：用 DeepWiki 问"这个 repo 的架构长啥样" → 拿结论指导你后续提问 → 碰到具体 API 细节时再用 Context7 查官方文档。两个工具配合最好用。

6.5 Excalidraw------从 prompt 生成架构图

解决什么问题 ：写架构文档时要画图。自己画慢、mermaid 美观有限。Excalidraw MCP 从 prompt 直接生成手绘风格的架构图/流程图------贴进 PR、贴进文档都好看。

6.6 一个推荐的工作流

把上面 5 个组合起来，形成一个研发闭环：

graph LR R[研究陌生 repo/库
DeepWiki + Context7] --> I[实现代码] I --> D[调试
Playwright / Claude in Chrome] D --> DOC[画架构图
Excalidraw] DOC --> PR[交付] style R fill:#aaf style D fill:#ff9 style DOC fill:#afa

研究 → 实现 → 调试 → 写文档------四个环节都有 MCP 加持。

七、"MCP 泛滥"是一个真实问题

前面引用的那条 reddit 评论不是孤例。"装太多 MCP 反而让 Claude 变慢变笨"是个普遍吐槽。原因有三条：

7.1 每个 MCP 都往 system prompt 塞 tool schema

MCP server 暴露 10 个 tool，那就是 10 个 tool schema 被注入到主上下文。装 15 个 MCP、每个平均 10 个 tool------150 个工具描述占着 context。Claude 每次决策前都要浏览这个巨大的工具清单。

后果：

  • context 被吃掉大头（本来该留给业务的）
  • Claude 选 tool 时更容易误选------选择空间大了就容易选错
  • 响应变慢

7.2 冷启动成本叠加

每个 stdio MCP 启动要几百毫秒到几秒。你在 .mcp.json 里开 15 个 server------会话起步 10 秒起步，每次都要重来一遍。

7.3 安全面扩大

每接一个第三方 MCP 就多一个信任边界。这个 server 拿到你的 Claude 请求、它拿到什么数据、它回传什么 prompt 注入------都要审计。接入的越多审计越松。

7.4 实用经验

经过几轮迭代，作者的取舍原则是：

  1. 每个 MCP 都要有一个明确的"不可替代点"------Context7 无法用别的替代（实时文档），Playwright 无法用别的替代（真浏览器）
  2. 能用 built-in 工具的不要上 MCP------读文件用 Read 不用 filesystem MCP，搜代码用 Grep 不用 code-search MCP
  3. "3 个常用、2 个偶尔用"比"15 个都装上"强

八、从单机到中枢

MCP 这套东西，开始看着又一个新协议、又一堆新术语。但拆开看本质------

它解决的问题 是"让 AI 客户端能接上任意外部服务，而不需要每个客户端都为每个服务写一遍 plugin"。解法是把接口形状标准化，执行位置留给 server 自己决定。

对 Claude Code 用户来说的价值 是两条：一是真实时性 （Context7 让 Claude 摆脱训练 cutoff），二是真世界动作（Playwright 让 Claude 真能操作东西，不只是回答问题）。

最大的坑 是贪多------装上 15 个 MCP 结果每次都慢、每次都选错工具。选型时先问"不可替代性在哪"，不能回答的就别装。

写完这篇，Claude Code 这个"单机工具 "就真的升格成"工作中枢"了------内部有 command / agent / skill 的编排，外部有 MCP 接入世界。

但讲了这么多理论、写了这么多配置，真正让新手 / 老手差距拉开的还是那些"书上没写、文档没讲、用久了才会知道"的小技巧 。下一篇把作者这段时间攒下来的实用技巧和冷知识 列一下------快捷键、隐藏命令、效率套路、/compact 的时机、--agent 的妙用------都是能马上用上的东西。

参考资料

外部链接

Footnotes

  1. Model Context Protocol Specification --- MCP 官方协议规范 ↩

  2. MCP Server Overload Discussion --- r/mcp --- 社区关于"装太多 MCP"的讨论 ↩

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