从零上手 MCP：Chrome DevTools、Gemini 与 VSCode 集成指南

TL;DR

• MCP（Model Context Protocol）是一个开放、轻量的协议，标准化了 AI 应用（尤其是编码代理）访问和操控外部数据源与工具的方式。
• 用途：把任意数据源或工具以统一接口暴露给 LLM/代理，支持读取、操作与自动化工作流。
• 快速上手：大多数 MCP Server 可通过以下 JSON 配置直接被 MCP 客户端使用：

json
{
  "mcpServers": {
    "example": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "<mcp-server-package>@latest"]
    }
  }
}

什么是 MCP？

MCP（模型上下文协议，Model Context Protocol）定义了一套轻量的 RPC/工具调用规范，使得大型语言模型或代理能以统一方式访问各种数据源与外部工具。换句话说，MCP 把不同的数据源和服务封装成“可被智能体调用的工具”，让代理可以：

• 发现可用能力（tools / endpoints）
• 请求上下文或数据（read）
• 执行动作或操作（write / command）

MCP 的设计目标是可扩展、安全且易于集成：任何服务都可以实现一个 MCP Server，使得多种客户端（IDE、CLI、桌面应用）可以复用相同的接入方式。

核心概念速览

• MCP 主机（Host）：运行在用户端的主程序，如 IDE、聊天式代理或桌面应用，发起对 MCP 服务器的调用。
• MCP 客户端（Client）：在主机里实现的协议端，用于管理与 MCP 服务器的连接（1:1）。
• MCP 服务器（Server）：每个服务器以统一协议公开特定能力（例如访问 Chrome DevTools、查询数据库、读写 Vault）。
• 本地数据源 / 远程服务：MCP 服务器可桥接本地文件、数据库或云服务，向模型提供上下文或执行任务。

MCP 的主要优势

• 统一接口：避免为每个数据源重复实现适配器。
• 双向能力：支持不仅检索数据，也能执行变更或触发操作。
• 生态可扩展：社区可贡献 Server，使模型能访问更多系统（数据库、监控、CI/CD、存储等）。
• 更好的代理能力：模型可基于实时时态数据做出更可靠、更可执行的建议或改变。

读这篇文章的快速路径

• 只想快速试用？跳到“安装示例 — Chrome DevTools MCP”。
• 想把 MCP 集成到 IDE（VS Code / JetBrains / Copilot）？看“MCP Client 配置（IDE / CLI 安装方式）”。
• 想了解可用扩展？看“Gemini 扩展市场 — MCP 扩展汇总”。

术语与兼容性提示

• 大多数 MCP Server 使用 Node (npm) 发布，但也有 Python、Go、Docker 等多种实现；安装步骤请以对应仓库 README 为准。