什么是 MCP？
MCP 是一个开放协议，它标准化了应用程序如何为大型语言模型（LLM）提供上下文信息。你可以把 MCP 想象成 AI 应用的 USB-C 接口。就像 USB-C 提供了一种标准化的方式来连接你的设备和各种外设和配件一样，MCP 提供了一种标准化的方式来连接 AI 模型和不同的数据源和工具。
简单来说，模型上下文协议 (MCP) 是一种旨在使前沿人工智能模型能够通过访问必要的数据来生成更好、更相关的响应的开放标准。你可以将其想象成一个通用的“连接器”，它可以取代为每个数据源定制开发的繁琐过程，从而提供了一种更具可扩展性和可靠性的方式，为人工智能系统提供它们所需的信息。
开发者可以通过两种主要方式利用 MCP：
- 通过 MCP 服务器暴露数据：允许数据源以标准化方式与人工智能系统通信。
- 构建能够连接到这些服务器的人工智能应用程序（MCP 客户端）：使人工智能工具能够轻松访问所需的数据。
MCP 的核心是一个开放的规范，这意味着任何人都可以使用和实施它。这种开放性对于推动更广泛的采用和促进人工智能生态系统内的互操作性至关重要。
MCP 的结构
MCP 遵循一个客户机-服务器架构，其中一个主机应用程序可以连接到多个服务器：
- MCP 主机：像 Claude 桌面版、IDE 或 AI 工具这样的程序，它们想通过 MCP 访问数据。
- MCP 客户端：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
- MCP 服务器：每个服务器都通过标准化的模型上下文协议公开特定功能的轻量级程序。
- 本地数据源：你的电脑文件、数据库和 MCP 服务器可以安全访问的服务。
- 远程服务：通过互联网（例如，通过 API）可以访问的外部系统，MCP 服务器可以连接到这些系统。
MCP 的强大功能
MCP 的核心在于其作为连接人工智能系统和各种数据源的单一、通用且开放标准的特性。这种统一性极大地简化了数据连接的过程，开发者不再需要为每个数据源构建和维护单独的连接器。
更重要的是，MCP 不仅允许人工智能系统访问数据，还支持开发者在其数据存储库和人工智能驱动工具之间建立安全的双向通信。这意味着人工智能不仅可以读取信息，还可能能够与系统进行交互或更新数据，从而实现更复杂的工作流程。
为了使开发者能够轻松上手，MCP 提供了一系列关键组件，包括协议规范和软件开发工具包 (SDKs)。更令人兴奋的是，Claude 桌面应用程序中还内置了本地 MCP 服务器支持，这为开发者提供了一个便捷的测试和集成环境。Anthropic 还开源了一个 MCP 服务器的代码库，鼓励社区共同参与和改进。
此外，MCP 的设计还考虑到了人工智能系统在与不同工具和数据集交互时保持上下文的能力。这对于需要跨多个数据源进行推理和操作的复杂任务至关重要。
MCP 的主要特点和优势