火爆 AI 编程圈的 MCP到底是什么？

 

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）已经成为了推动各行业变革的核心力量。然而，AI应用开发的过程却充满了挑战。还记得那些年我们为AI应用开发抓狂的日子吗？每个软件都要单独做接口，不同的数据源、不同的工具，都需要开发者花费大量的时间和精力去适配，这简直让人头秃！无数开发者在这些繁琐的接口开发中耗费了大量的精力，导致开发周期延长，效率低下。而且，由于缺乏统一的标准，不同的AI应用之间很难实现有效的集成和扩展，这在一定程度上限制了AI技术的广泛应用。

现在，MCP协议来了，它就像AI界的USB - C，一个接口搞定所有！USB - C的出现，具有划时代的意义，它让我们告别了各种不同形状的充电接口，只需要一个统一的接口，就可以连接手机、电脑、平板等各种设备，极大地提高了设备连接的便利性。而MCP协议对于AI应用来说，也有着同样的意义，它将为AI应用开发带来一场前所未有的变革。

一、MCP：AI界的"万能插头"

MCP（Model Context Protocol），即模型上下文协议，是由Anthropic公司主导发布的一项开放协议标准。或许你对Anthropic不太熟悉，它就是开发了Claude的那家公司。Anthropic在人工智能领域可是有着深厚的技术积累和卓越的创新能力。多年来，这家公司一直专注于AI技术的研究与开发，投入了大量的人力、物力和财力，不断探索AI技术的边界。其发布的MCP协议，凝聚了公司众多科研人员的智慧和心血，具有极高的权威性和前瞻性。

它标准化了应用程序如何为大语言模型（LLM）提供上下文信息，就像USB - C为连接各种外设提供标准化方式一样。在传统的AI应用开发中，不同的大语言模型对于上下文信息的处理方式各不相同，有的模型可能更注重文本的语义信息，有的模型则更关注文本的语法结构。这就导致开发者需要针对不同的模型进行定制化开发，增加了开发的难度和成本。而MCP协议的出现，统一了这种处理方式，让开发者可以更加方便地为不同的大语言模型提供上下文信息，就像用一把万能钥匙打开不同的锁。

MCP的核心优势：

· 标准化：统一的通信协议，让AI应用更容易集成和扩展。在过去，由于缺乏统一的标准，不同的AI应用之间就像是一个个孤立的岛屿，很难实现有效的沟通和协作。而MCP协议为AI应用之间的通信提供了一个统一的标准，使得不同的AI应用可以像搭积木一样轻松地集成在一起，大大提高了开发效率。例如，在一个企业级的AI应用系统中，可能需要集成多个不同的AI服务，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。在没有MCP协议之前，开发者需要为每个服务单独开发接口，这不仅工作量巨大，而且容易出现兼容性问题。而使用MCP协议，开发者只需要按照统一的标准进行开发，就可以快速地将这些服务集成到系统中，无需再为每个服务单独开发接口。这不仅节省了开发时间，还降低了系统的维护成本。

· 灵活性：可以连接到各种数据源和工具。在实际的AI应用开发中，数据来源是多种多样的，可能包括数据库、文件系统、网络服务等。同时，开发者也会使用各种不同的工具来进行数据处理和模型训练。MCP协议具有很强的灵活性，它可以轻松地连接到各种数据源和工具，让开发者可以根据自己的需求自由选择和组合。例如，开发者可以使用MCP协议将一个基于Python的数据分析工具与一个基于Java的AI模型训练平台连接起来，实现数据的无缝传输和处理。这使得开发者可以充分利用不同工具的优势，提高开发的效率和质量。

· 安全性：确保数据传输安全，保护用户隐私。在当今数字化时代，数据安全和隐私保护是至关重要的。MCP协议在设计时充分考虑了这些因素，采用了先进的加密技术和安全机制，确保数据在传输过程中不被泄露和篡改。例如，MCP协议可以对数据进行端到端加密，只有授权的用户才能解密和访问数据，从而有效地保护了用户的隐私。这对于处理敏感数据的AI应用来说尤为重要，如金融、医疗等领域的应用。

二、MCP如何改变我们的生活？

举个栗子🌰：假设你是个班长，每天要处理一堆班级事务：

查班级成绩表（Excel文件存在电脑里）

收集同学反馈（微信群里聊天记录）

安排值日表（在线文档）

传统方式： 手动打开Excel、翻微信记录、编辑在线文档，耗时又费力！在传统的工作方式下，班长需要花费大量的时间在不同的软件和工具之间切换，手动查找和处理数据。而且，由于数据分散在不同的地方，很容易出现数据不一致的问题。例如，在查找班级成绩时，可能会因为Excel文件中的数据更新不及时，导致统计结果不准确。这不仅浪费了班长的时间和精力，还可能影响班级事务的处理效率。

使用MCP后： 直接对AI说："帮我查一下最近数学考试的平均分，把不及格的同学名单整理到值日表里，并在微信群提醒他们补考。"AI会自动完成以下操作：

用MCP连接电脑，读取Excel成绩。MCP就像一个智能的桥梁，能够快速准确地连接到电脑上的Excel文件，读取其中的成绩数据。

用MCP连接微信，找到相关聊天记录。它可以在众多的微信聊天记录中精准地筛选出与班级事务相关的信息。

用MCP修改在线文档，更新值日表。MCP会自动登录在线文档平台，对值日表进行修改和更新。

整个过程不需要你手动操作，数据也不会离开你的设备，安全又高效！ 使用MCP协议后，班长只需要通过自然语言与AI进行交互，AI就可以自动完成各种任务。这不仅提高了工作效率，还减少了人为错误的发生。而且，由于数据不需要离开本地设备，大大提高了数据的安全性。例如，在处理班级成绩时，数据始终保存在班长的电脑上，不会被上传到云端，从而避免了数据泄露的风险。

三、MCP的技术架构

这是官方给出的架构图：

MCP遵循客户端 - 服务器架构，主要包含三个部分：

1. MCP Client：负责与AI模型交互。MCP Client是用户与AI模型之间的桥梁，它就像一个贴心的翻译官，接收用户的请求，并将其转换为AI模型可以理解的格式。同时，它还负责接收AI模型的响应，并将其返回给用户。例如，在班长使用AI处理班级事务的场景中，MCP Client会将班长的自然语言请求转换为AI模型可以处理的指令，并将AI模型的处理结果以合适的方式返回给班长。这就像是一个翻译官，将用户的语言翻译成AI模型能懂的语言，再把AI模型的回答翻译给用户。

2. MCP Server：处理请求和响应。MCP Server是整个系统的核心，它负责接收MCP Client发送的请求，并根据请求的内容进行相应的处理。它会根据请求的类型，调用相应的数据源和工具，获取所需的数据，并将处理结果返回给MCP Client。例如，当班长请求查询班级数学考试的平均分时，MCP Server会调用MCP Client连接到电脑上的Excel文件，读取成绩数据，并进行计算，最后将计算结果返回给MCP Client。MCP Server就像是一个指挥中心，协调各个部分的工作，确保请求得到正确的处理。

3. Data Sources/Remote Services：连接各种数据源和工具。这部分包括了各种不同的数据来源和工具，如数据库、文件系统、网络服务等。MCP Server可以通过MCP协议与这些数据源和工具进行连接，获取所需的数据。例如，在处理班级事务时，MCP Server可以通过MCP协议连接到微信群的聊天记录接口，获取同学的反馈信息。这就像是一个信息采集器，从各个地方收集数据，为AI模型提供支持。

四、MCP vs 传统Agent平台

虽然国内外的Agent构建平台（如字节的Coze、百度的App Builder、开源的Dify、Fastapi等）也能实现类似功能，但MCP的优势在于：

• 标准化：统一接口，避免重复造轮子。传统的Agent构建平台通常需要开发者为每个不同的功能和数据源开发单独的接口，这就导致了大量的重复工作。而MCP协议提供了一个统一的接口标准，开发者只需要按照这个标准进行开发，就可以轻松地实现各种功能。例如，在开发一个基于AI的智能客服系统时，如果使用传统的Agent构建平台，开发者可能需要为不同的数据源（如数据库、文件系统等）开发不同的接口。而使用MCP协议，开发者只需要使用一个统一的接口，就可以连接到各种数据源。这不仅提高了开发效率，还降低了开发成本。

• 通用性：适用于各种AI应用场景。传统的Agent构建平台往往是针对特定的应用场景进行设计的，其通用性较差。而MCP协议具有很强的通用性，它可以应用于各种不同的AI应用场景，如智能客服、智能办公、智能医疗等。例如，在智能医疗领域，MCP协议可以用于连接医疗设备、电子病历系统等各种数据源，为医生提供更加全面和准确的医疗信息。这使得MCP协议在不同的行业都能发挥重要作用。

• 开放性：建立强大的AI Agent生态。MCP协议是一个开放的协议标准，任何人都可以基于这个标准进行开发和创新。这将吸引更多的开发者和企业参与到AI Agent生态的建设中来，从而形成一个强大的生态系统。例如，开发者可以基于MCP协议开发各种不同的AI Agent应用，企业可以将这些应用集成到自己的业务系统中，实现业务的智能化升级。这种开放性将促进AI技术的快速发展和应用。

参考链接：火爆 AI 编程圈的 MCP到底是什么？ (qq.com)