1. MCP 协议简介
Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 提出的开放协议，旨在标准化 AI 大模型与外部数据源和工具的连接。官网称 MCP 为 AI 应用的 USB-C 端口，提供一种将 AI 模型连接到不同数据源、工具的标准化方法。目前，包括 Block、Apollo、Replit 等知名企业已开始采用 MCP 协议，显示出其在 AI 领域的重要地位和发展潜力。
简单来说，MCP 是一种客户端-服务器架构的协议，允许 LLM 应用程序（如 Claude、各种 IDE 等）通过标准化的接口访问外部数据和功能。这解决了 LLM 在实际应用中常见的一些痛点：
- 无法直接访问实时数据（如天气、股票行情等）；
- 无法执行外部操作（如发送邮件、控制设备等）；
- 无法访问用户的本地文件或其他私有数据（如性别、年龄、收入等）。
通过 MCP，这些限制得到了优雅的解决，同时保持了安全性和可扩展性。所以也有人说，MCP 是 AI 的 "Type-C"，统一接口接入各种工具。
MCP Server可以提供三种主要类型的功能：
- 资源：客户端可以读取的类似文件的数据，用以描述当前MCP server 提供的功能描述
- 工具：可由 LLM 调用的函数，用以LLM调用具体的功能
- 提示：预先编写的模板，帮助用户完成特定任务，用以帮助LLM 分析时提示调用流程
具体可参考：MCP 三大核心概念：Resources、Tools、Prompts
2. MCP 流程架构
MCP 采用客户端-服务器架构，主要包含以下几个组件：
- MCP 主机（Host）：如 Claude Desktop、IDE 或其他 AI 工具，通过 MCP 访问数据。
- MCP 客户端（Client）：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
- MCP 服务器（Server）：轻量级程序，通过标准化的 MCP 协议公开特定功能。
- 本地数据源（Local Data Source）：计算机上的文件、数据库和服务，MCP 服务器可以安全访问这些内容。
- 远程服务（Remote Service）：通过互联网可用的外部系统（例如通过 API），MCP 服务器可以连接这些服务。
流程：
3. MCP 测试
使用node --inspect 调试工具，模拟MCP client
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本地工具
bashbrew install node npx @modelcontextprotocol/inspector