什么是 MCP

Python 中的 MCP 是什么？

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MCP（Model Context Protocol） 是一种开放协议，旨在将外部数据源和工具与大型语言模型（LLM）集成。它由 Anthropic 公司于 2024 年底开源发布，类似于 AI 应用的 “USB-C 接口”，为 AI 模型与不同数据源和工具的连接提供了标准化方式。

核心概念与功能

MCP 的主要目标是通过标准化协议，帮助开发者更高效地构建与 LLM 集成的应用。它的核心组件包括 主机（Host）、客户端（Client） 和 服务器（Server）。

• 主机（Host）：提供 AI 交互环境，负责调用 MCP 客户端。

• 客户端（Client）：将外部需求转化为 MCP 协议格式，与服务器通信。

• 服务器（Server）：处理客户端请求，提供资源、工具或提示等服务。

MCP 支持以下关键功能：

1. 资源（Resources）：向 LLM 暴露数据，类似于 REST API 的 GET 请求。

2. 工具（Tools）：允许 LLM 执行操作，例如调用外部 API 或执行计算。

3. 提示（Prompts）：定义可重用的模板，帮助 LLM 与服务器高效交互。

4. 采样（Sampling）：通过客户端请求 LLM 完成复杂任务。

使用 MCP 的场景

MCP 的典型应用场景包括：

• 数据查询：通过 MCP 服务器访问数据库或文件系统。

• 工具调用：例如计算 BMI 或获取天气信息。

• 动态提示：为 LLM 提供上下文相关的交互模板。

• 集成工作流：在复杂任务中协调多个工具和资源。

MCP 的优势

1. 标准化集成：通过统一的协议，简化了 LLM 与外部工具和数据源的集成。

2. 动态适配：客户端可以动态查询服务器功能，无需硬编码参数。

3. 灵活性：支持多种传输方式（如 STDIO、SSE 和 Streamable HTTP），适应不同场景需求。

重要注意事项

尽管 MCP 提供了强大的功能，但其使用仍存在一些挑战：

• 配置复杂性：手动配置 MCP 服务可能较为繁琐。

• 工具稳定性：调用工具时可能遇到服务不可用的问题。

• 性能优化：在大规模部署中，需要注意资源消耗和响应时间。

MCP 是一个正在发展的协议，未来可能会进一步优化其功能和易用性，为 AI 应用的开发提供更强大的支持。

比如下面这些 MCP Server 聚合站：

■ https://mcp.composio.dev/

■ https://smithery.ai/