人工智能领域正在经历快速发展，大型语言模型（LLMs）的能力日益增强。然而，将这些强大的模型与现实世界的数据和工具集成仍然面临着诸多挑战。传统上，连接 AI 模型与各种数据源通常需要为每个数据源编写定制化的代码，这不仅耗时，而且容易出错 。这种为连接 M 个不同的 LLM 和 N 个不同的工具而产生的“MxN”问题，导致了集成过程的复杂性，并阻碍了 AI 应用的广泛采用和不同系统之间的互操作性 。为了应对这些挑战，Anthropic 近期推出了模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP），作为一种开放标准，旨在提供一个统一的解决方案，以取代这些临时性的集成方法

模型上下文协议（MCP）可以被定义为 Anthropic Claude 专门设计的一种开放协议标准，其目标是在 AI 模型和开发环境之间建立标准化的上下文交互 。通过提供对上下文信息的标准化访问，MCP 使得 AI 模型能够更好地理解和处理代码 。该协议通过引入客户端和服务器的概念来运作：客户端通常嵌入在基于 LLM 的应用程序中，例如 Claude Desktop 应用，它们负责发起对资源的请求；而 MCP 服务器则由客户端启动，处理这些请求并执行所需的操作，这些操作可能涉及到使用额外的工具、编程语言或进程 。MCP 的核心功能在于标准化上下文交互，这预示着在 AI 领域，“上下文”正日益成为实现超越简单问答等高级功能的关键要素。Anthropic 将 MCP 定位为一个开放协议，这表明其战略意图是围绕 Claude 模型构建一个协作生态系统，鼓励更广泛的采纳和社区贡献

为了帮助读者快速理解 MCP 的本质，可以将其比作 AI 领域的 USB-C 接口 。正如 USB-C 提供了一种连接各种设备和外设的通用方式，MCP 也为连接 AI 系统和各种工具及数据源提供了一种统一的方法 。它就像一个通用适配器，使得 AI 模型能够与各种外部系统进行无缝交互 。这种类比有效地传达了 MCP 的核心价值主张：标准化和普遍兼容性。这表明 AI 领域正朝着对这种通用标准的需求发展，以促进不同 AI 模型和工具之间的互操作性

MCP 的技术详解

模型上下文协议（MCP）采用了经典的客户端-服务器架构，其中大型语言模型（LLM）应用程序，例如 Anthropic 的 Claude Desktop 应用或各种集成开发环境（IDEs），扮演着客户端的角色 。这些客户端负责发起与 MCP 服务器的连接，并使用 MCP 定义的客户端协议与服务器进行通信 。另一方面，MCP 服务器是独立的、轻量级的应用程序，它们通过 MCP 协议暴露特定的功能，并且能够连接到本地或远程的数据源 。这种客户端-服务器模型实现了责任的清晰分离，并允许为不同类型的数据和工具开发专门的服务器。这预示着 AI 集成领域正朝着类似微服务架构的方向发展，在这种架构中，各个服务器可以独立地进行更新或替换，而不会影响系统的其他部分。值得注意的是，宿主应用程序（即 AI 模型运行的环境）对客户端的连接权限进行严格控制，这使得用户和组织能够细致地管理 AI 助手可以访问的内容，从而强调了安全性是 MCP 设计的一个核心原则

在 MCP 框架内，定义了一系列核心消息类型，这些类型被称为“原语”，它们用于规范客户端和服务器之间的交互 。这些原语可以分为服务器端原语和客户端原语

服务器端原语包括：

• • 提示 (Prompts): 这些是预先编写好的指令或模板，旨在指导 AI 模型完成特定的任务 。
• • 资源 (Resources): 这些是结构化的数据片段，例如文档的某些部分或代码片段，它们被用来丰富 AI 模型的上下文信息，使其能够更好地理解用户的请求 。
• • 工具 (Tools): 这些是 AI 模型可以通过 MCP 服务器调用的可执行函数或操作。工具可以执行各种任务，例如查询数据库、进行网络搜索或发送消息 。
• • 采样 (Sampling): 这是一种特殊的机制，它允许 MCP 服务器请求宿主 AI 基于给定的提示生成文本完成。这个功能主要用于促进更复杂的多步骤推理过程。Anthropic 建议对任何采样请求都进行人工批准，以确保用户对 AI 的行为保持控制 。

客户端原语包括：

• • 根 (Roots): 这些代表了宿主机文件系统或环境中的入口点。在获得适当的权限后，MCP 服务器可以访问这些根目录下的资源

这些特定原语的定义标准化了客户端和服务器之间的通信方式，使得构建和集成新的功能变得更加容易。这表明 AI 交互正朝着更加结构化和可预测的方向发展。此外，“采样”原语的引入突显了 MCP 在实现更复杂的、多步骤的代理行为方面的潜力，在这种行为中，AI 可以编排多个工具调用和推理步骤

在协议规范方面，模型上下文协议（MCP）的设计基于广泛使用的 JSON-RPC 2.0 标准 。JSON-RPC 是一种轻量级的远程过程调用协议，它为客户端和服务器之间的通信提供了一个简单而有效的方式 。选择 JSON-RPC 2.0 作为 MCP 的基础，表明了设计者对协议的简洁性和互操作性的重视，因为 JSON-RPC 是一个被广泛采纳的 RPC 通信标准。这种选择很可能使得开发者能够更容易地使用各种编程语言来实现 MCP 客户端和服务器

安全性是模型上下文协议（MCP）设计中一个至关重要的方面 。宿主应用程序，即 AI 模型实际运行的环境，对客户端发起的连接请求拥有完全的控制权。这种设计允许用户和组织对其 AI 助手可以访问的外部资源进行严格的管理 。此外，MCP 服务器本身也内置了安全机制，这使得服务器能够独立地管理和控制其自身的资源，而无需将敏感的 API 密钥暴露给 LLM 提供商 。所有通过 MCP 进行的数据交互都遵循标准化的协议，这意味着可以更好地监控和控制数据的流动，从而有效地防止数据泄露的风险 。值得强调的是，对于任何可能涉及敏感数据的操作，MCP 都要求用户进行明确的批准。这种对用户同意和数据访问控制的重视，对于建立用户对与外部数据和工具交互的 AI 系统的信任至关重要。这表明，在 AI 系统集成外部功能时，安全性和隐私是需要重点考虑的关键因素

MCP 的优势与益处

模型上下文协议（MCP）作为一个开放标准，其价值在于能够促进不同 AI 模型和工具之间的标准化与互操作性。MCP 的目标是创建一个兼容并能协同工作的生态系统。一旦各种工具和 AI 模型都遵循了 MCP 的标准，那么任何符合该标准的模型都能够与任何兼容的工具一起工作，从而极大地促进了 AI 领域的协作和创新。此外，MCP 提供了一种通用的方法，使得 AI 模型能够无缝地访问各种不同的数据源，而无需为每种数据源编写特定的集成代码。这种标准化和互操作性的愿景，使得用户可以根据特定任务的需求选择最合适的 AI 模型，并将其轻松地与他们偏好的工具和数据源集成，从而有望显著加速创新并减少对特定供应商的依赖

MCP 的另一个关键优势在于它能够简化将 AI 模型与外部数据源和工具集成的过程，从而降低了集成的复杂性。传统上，开发者需要为每个要连接的数据集编写定制的代码，而 MCP 消除了这一障碍 。它通过提供一种标准化的“语言”来实现这些交互，就像一个可以适用于所有设备的通用适配器 。借助 MCP，开发者只需要进行一次集成，就可以连接到任何地方的数据源。这种集成过程的简化可以显著减少开发所需的时间和精力，使得开发者能够更专注于构建 AI 应用程序的核心逻辑。通过抽象掉各种复杂性的集成细节，MCP 使得将 AI 模型连接到广泛的外部资源变得更加容易。

模型上下文协议（MCP）还显著增强了 AI 模型的上下文感知能力。通过允许 AI 模型访问实时的、相关的数据和专门的工具，MCP 使得它们能够基于准确和相关的信息做出响应。此外，MCP 支持双向通信，这意味着 AI 模型不仅可以接收信息，还可以触发外部系统中的操作 。访问实时数据的能力对于许多 AI 应用来说至关重要，MCP 提供了一种标准化的方式，使得模型能够保持信息的最新状态并提供更相关的响应。这种能力使得 AI 不再仅仅依赖于其训练数据，而是能够与动态变化的世界进行互动。

在安全性方面，模型上下文协议（MCP）也发挥着重要作用，它内置了安全机制，可以保障数据安全和用户隐私 。MCP 允许服务器控制自己的资源，而无需向 LLM 提供商提供敏感的 API 密钥 8=。对于企业而言，MCP 的安全性特性至关重要，因为它解决了在将 AI 与敏感的内部系统集成时可能出现的数据隐私和控制问题。通过允许服务器管理自身的安全策略，MCP 提供了一种更安全的方式来连接 AI 模型和企业数据

此外，MCP 还能够降低 AI 驱动应用程序的开发成本和复杂性 。通过标准化开发流程，MCP 可以加快开发者的上手速度 。它还减少了开发者在集成过程中面临的复杂性，并统一了开发模式 。这种降低的复杂性和标准化的开发模式可以减少开发成本，并简化 AI 驱动应用程序的维护工作。通过提供一个通用的框架，MCP 减少了对专业知识的需求，并简化了开发过程

最后，模型上下文协议（MCP）有助于构建更具适应性和可扩展性的未来 AI 应用。MCP 确保应用程序能够适应不断涌现的新技术，而无需进行大规模的重写。它还支持构建从一开始就能够与用户的个人 AI 助手以及其他 AI 驱动的应用程序进行交互的应用程序。在快速发展的 AI 领域，MCP 的这种面向未来的能力非常重要，它使得应用程序能够与新的模型和工具保持兼容，而无需进行大量的修改。这种适应性确保了基于 MCP 标准构建的 AI 应用程序的长期价值和可用性。

MCP 的应用场景与实例

模型上下文协议（MCP）在各种场景中都展现出强大的应用潜力。其中一个重要的应用是文件系统集成。通过使用文件系统 MCP 服务器，Anthropic 的 Claude 可以实现对本地文件的访问和操作，例如创建、读取和编辑文件 。用户甚至可以要求 Claude 列出特定目录下的内容，或者将一首诗歌直接保存到他们的桌面 。文件系统集成为 AI 助手打开了新的大门，使其能够协助用户进行本地文件管理、文档处理以及其他需要访问用户计算机上文件的任务。这种集成使得 AI 成为一个更加多才多艺的个人助理

MCP 在代码库管理方面也具有显著的应用价值，尤其是在像 GitHub 和 GitLab 这样的代码托管平台上。通过集成 Git 和 GitHub/GitLab MCP 服务器，Claude 可以管理代码仓库，执行代码提交、创建分支、创建拉取请求等操作 。例如，用户可以指示 Claude 创建一个新的 GitHub 仓库，并将一个 HTML 文件推送到主分支 。与代码仓库的集成使得 AI 成为软件开发工作流程中一个非常有价值的工具，能够自动化代码管理和代码审查等任务。这种 MCP 的应用可以显著提高开发者的生产力

数据库交互是 MCP 的另一个重要应用领域。通过 PostgreSQL 和 SQLite MCP 服务器，Claude 能够查询和更新数据库中的数据 。例如，开发者可以要求 Claude 查询电影数据库的结构模式，或者检索特定电影的详细信息。数据库集成使得 AI 能够访问和分析结构化数据，从而可以通过自然语言实现数据分析和报告等应用。这项功能使得 AI 成为处理数据的更强大的工具。

除了上述场景，还存在许多与其他常用服务的集成案例。例如，已经有与 Slack 和 Google Drive 集成的 MCP 服务器，这些服务器允许 Claude 与这些平台进行交互 。通过 Slack MCP 服务器，Claude 可以发送消息或管理 Slack 频道。与流行的生产力工具的集成增强了 AI 助手在用户日常工作流程中提供帮助的能力，因为它能够连接到用户已经使用的应用程序。这极大地拓宽了 AI 助手的适用性和实用性。

值得特别提及的是使用 Claude Code 和 MCP 自动化开发任务。Claude Code 是一款直接在终端中运行的智能编码工具，它能够理解代码库并帮助开发者更快地编写代码 。它可以执行诸如编辑文件、修复错误、运行测试以及管理 Git 历史等任务。Claude Code MCP 的出现，将 Claude Code 的强大功能实现为 MCP 服务器，从而允许通过标准化的 MCP 接口来使用其软件工程能力。Claude Code MCP 提供了一系列工具，例如执行 shell 命令、读写文件、列出目录、搜索文件、代码审查等。Claude Code 和 MCP 的结合，为直接在开发环境中自动化各种开发任务提供了一个强大的平台。这种集成简化了开发工作流程，并通过利用 AI 进行编码辅助和自动化，显著提高了开发者的生产力

MCP 与传统 API 及函数调用的比较

模型上下文协议（MCP）与传统的应用程序编程接口（APIs）以及近年来流行的函数调用技术在设计理念、功能特性和使用方式上存在着显著的不同。传统的 API 通常通过一组预先定义好的、固定的端点来暴露其功能，客户端需要按照这些端点的特定结构进行交互 。相比之下，MCP 的核心理念是将功能暴露为自描述的“工具” 。在 MCP 中，每个工具都包含了丰富的语义描述，详细说明了该工具的具体功能、每个参数的含义、预期的输出格式以及任何相关的约束和限制 。这种自描述的特性使得 MCP 在很大程度上减少了对外部文档的依赖，因为接口本身就包含了足够的使用信息。

从通信模式来看，传统的 API 通常采用简单的请求-响应模式，即客户端发送一个请求，服务器返回一个响应。而 MCP 则更像是一个持续的、双向的对话过程 。它不仅允许 AI 模型请求数据或执行操作，还能够动态地接收来自外部工具的更新，而无需客户端不断地发送新的请求 。这种持久的、实时的双向通信能力，类似于 WebSockets，使得 MCP 更适合构建需要保持状态和实时交互的 AI 应用

函数调用是近年来在 LLM 领域兴起的一种技术，它允许 AI 模型在生成文本的过程中，识别出需要调用外部函数来获取信息或执行特定操作的意图。虽然函数调用也旨在增强 AI 与外部世界的交互能力，但它通常发生在服务器端，并且往往是特定于某个 AI 模型或平台的。相比之下，MCP 更多地发生在客户端（例如 Claude Desktop 应用），它为跨各种不同的工具提供了一个更加一致和标准化的执行框架。此外，MCP 的设计目标是成为模型无关的，这意味着理论上它可以与不同的 LLM（包括 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT 系列以及各种开源模型）一起使用。

模型上下文协议（MCP）在上下文管理方面也展现出相对于传统 API 和函数调用的优势。MCP 旨在提供更强的上下文感知和管理能力，使得 AI 模型能够更好地理解和利用来自不同数据源的信息。而传统的 API 在处理复杂的、多轮的对话上下文时可能存在局限性。函数调用虽然也能够传递一定的上下文信息，但其主要关注点在于触发特定的功能，而非维护长期的、丰富的交互上下文。

总而言之，MCP 的自描述工具、动态适应性以及对持续双向通信的支持，使其在与外部世界交互方面比传统 API 更加灵活和强大，尤其对于需要丰富上下文信息的 AI 系统而言。同时，MCP 的模型无关性以及更全面的集成方法，也使其在互操作性和标准化方面具有超越特定供应商函数调用技术的潜力。

为了更清晰地对比 MCP 与传统 API 和函数调用，下表总结了它们在关键特性上的差异：

表 1: MCP vs. 传统 APIs 和函数调用

MCP 入门与使用指南

对于希望开始使用模型上下文协议（MCP）的用户，Anthropic 提供了一系列工具和文档。在 Anthropic 的 Claude Desktop 应用中设置 MCP 相对简单。用户可以通过编辑 Claude Desktop 应用的配置文件 claude_desktop_config.json 来配置 MCP 服务器 。在这个配置文件中，用户需要指定想要使用的 MCP 服务器的名称、启动该服务器的命令以及任何必要的参数 。一旦 Claude Desktop 应用启动，如果配置正确，用户将在输入框的右下角看到一个锤子图标。点击这个图标可以查看当前配置并可供使用的工具

这是最近火爆全网的Blender MCP，大家可以直观的感受下MCP的威力，现在Claude AI可以直接与Blender对话。 立即将任何提示或2D图像转化为惊艳的3D场景

对于开发者而言，Anthropic 提供了软件开发工具包（SDKs），用于构建自定义的 MCP 服务器和客户端。这些 SDK 支持多种流行的编程语言，包括 Python、TypeScript、Kotlin 和 Java 。开发者可以利用这些 SDK 来定义自己的资源、工具和提示，并实现服务器端的具体逻辑。值得一提的是，开发者甚至可以使用像 Claude 这样的 LLM 来加速 MCP 服务器和客户端的开发过程 。

目前已经存在许多预构建的 MCP 服务器，这些服务器旨在与常见的数据源和工具进行集成，例如文件系统、GitHub、GitLab、Google Drive、Slack 以及各种数据库（如 PostgreSQL 和 SQLite）等 。这些预构建的服务器提供了丰富的功能，例如文件操作、代码仓库管理、数据库查询、Web 搜索以及浏览器自动化等等 。这些预构建服务器的不断增长，使得用户能够更轻松地将 Claude 连接到他们现有的工具和数据，而无需从头开始开发自定义的集成方案。

在使用 MCP 时，遵循一些最佳实践至关重要。用户应该仔细审查并批准 Claude 提出的任何命令，尤其是在处理来自不可信来源的内容时。对于过长的文本内容，建议避免直接粘贴，而是使用文件进行交互 。将复杂的任务分解为更小的、更易于管理的交互也有助于提高效率 。在开发自定义 MCP 服务器时，建议首先实现核心功能，然后再逐步迭代添加更多的特性。对每个组件进行彻底的测试，并始终将安全性放在首位。使用结构化的日志记录来跟踪服务器的操作和可能出现的错误。在与 Claude 交互时，使用清晰和具体的语言来指导它使用 MCP 的各项功能。遵循这些最佳实践对于确保安全有效地使用 MCP 至关重要，尤其是在处理敏感数据或与外部系统进行交互时。这些指导原则可以帮助用户降低潜在的风险，并最大限度地发挥使用 MCP 的益处。

MCP 的未来发展与对 AI 发展的影响

模型上下文协议（MCP）的未来发展前景广阔，其生态系统有望持续壮大 。预计未来将涌现出更多的 MCP 服务器和客户端，从而进一步扩展其功能和应用范围 。随着远程支持技术的日益成熟，未来还将增加额外的身份验证和安全层，以确保在分布式环境中对 AI 交互进行有效的控制 。可以预见的是，未来可能会出现专门用于列出和发现各种 MCP 服务器的 marketplace 和类似于应用商店的平台。这些发展都将有助于构建一个更加完善和易于使用的 MCP 生态系统。

模型上下文协议（MCP）在推动 Agentic AI（自主智能代理）的发展方面也扮演着关键角色。MCP 为构建更自主、更智能的 AI 代理奠定了重要的基础，使得 AI 能够主动地收集上下文信息并执行相应的操作 。未来的 AI 代理可以利用 MCP 与各种不同的系统进行交互，从而实现更复杂的任务自动化 。值得注意的是，MCP 中定义的“采样”原语甚至允许 AI 驱动的服务器请求进一步的 AI 计算，这实际上使得 AI 代理能够执行多步骤的推理过程 。这预示着 MCP 不仅仅是一个简单的工具集成协议，它更是构建能够进行复杂规划和自主行动的 AI 系统的关键组成部分。

尽管 MCP 具有巨大的潜力，但在其推广和应用过程中仍然可能面临一些挑战和局限性。当前，在数据连接和交互领域存在着许多竞争性的标准，MCP 作为其中之一，要成为行业范围内的通用标准，仍然面临着巨大的挑战 。在实际应用中，由于数据源和 AI 应用的多样性，可能会出现一些兼容性问题 。此外，一些评论员认为，MCP 的某些方面可能被过度宣传 。就目前而言，MCP 主要面向企业和开发者用户，对于普通消费者而言，其应用可能还不够直接 。要充分发挥 MCP 的潜力，需要得到广泛的采用，并且需要说服那些已经投入到现有生态系统中的开发者接受并使用它 。目前来看，使用 MCP 仍然需要一定的开发背景知识 。克服这些挑战将是 MCP 最终成为 AI 交互的真正通用标准的关键。

结论

总而言之，Claude 模型上下文协议（MCP）代表了在 AI 模型与外部世界集成方面的一个重要进步。通过提供一个标准化的框架，MCP 简化了 AI 应用程序的开发，增强了 AI 的上下文感知能力，并提高了数据交互的安全性。它不仅降低了开发成本和复杂性，还有助于构建更具适应性和可扩展性的未来 AI 应用。虽然 MCP 在推广和应用过程中仍面临一些挑战，但其在标准化、互操作性以及促进更自主智能的 AI 代理发展方面的潜力是巨大的。随着 MCP 生态系统的不断成熟和完善，它有望在塑造 AI 技术的未来发展中发挥关键作用。

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