MCP是什么

MCP 通常指 Model Context Protocol（模型上下文协议）。

这是一个由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出的开源标准协议，旨在解决大语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的连接碎片化问题。它常被业界称为 “AI 时代的 USB-C 接口”。

核心概念与作用

1. 统一标准，解决“N×M”难题：

   • 过去：如果有 $N$ 个 AI 模型和 $M$ 种外部工具（如数据库、API、文件系统），开发者需要编写 $N \times M$ 个特定的适配器才能让它们互通。
   • 现在：通过 MCP，只需开发 $N$ 个支持 MCP 的客户端（集成到模型中）和 $M$ 个支持 MCP 的服务器（封装外部工具）。任何支持 MCP 的模型都可以直接连接任何支持 MCP 的工具，实现了即插即用。

2. 核心功能：
   MCP 定义了模型与外部系统交互的三种基本原语（Primitives）：

   • Prompts（提示词）：预定义的指令模板，帮助模型更好地执行特定任务。
   • Resources（资源）：允许模型访问外部数据（如文件内容、数据库记录、API 响应），为模型提供“上下文”。
   • Tools（工具）：允许模型调用外部函数或执行操作（如发送电子邮件、运行代码、查询库存），赋予模型“行动能力”。

3. 架构角色：

   • MCP Host（宿主）：通常是 AI 应用程序或模型客户端（如 Claude Desktop、IDE 插件），负责发起请求。
   • MCP Client（客户端）：内置在 Host 中，通过标准协议与服务器通信。
   • MCP Server（服务器）：轻量级的服务程序，封装了具体的工具、资源或提示词逻辑，并向外暴露标准接口。

为什么它很重要？

• 安全性：MCP 设计强调安全边界，模型不能随意访问用户数据，必须通过用户授权连接的 MCP Server 来获取特定资源。
• 生态扩展：开发者可以为常用的软件（如 Slack, Google Drive, GitHub, 本地数据库等）编写一次 MCP Server，所有支持 MCP 的 AI 助手都能立即使用这些功能，无需重复开发。
• 厂商中立：作为一个开放标准，它不绑定于特定的模型厂商，促进了 AI 应用生态的互操作性。

MCP 基础

简单来说,MCP就是让大模型能够更好的使用各类工具的一个协议。大模型本身只会问答，它自己并不会使用外部工具，而MCP的出现， 就等于是让大模型拥有了使用各种外部工具的能力

MCP Host

本质上就是一个支持MCP协议的软件。常见的MCP Host：

工作流程：