[笔记.AI]MCP（Model Context Protocol 模型上下文协议）—

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是什么？

MCP 协议（Model Context Protocol）是一种开放标准，标准化 AI 应用与外部数据源/工具的连接。2024 年 11 月发布，仍处于早期发展阶段。

解决什么问题？

传统上，AI 模型与外部数据源的集成需要为每个数据源开发自定义接口，这既耗时又容易出错。MCP 通过提供一个统一协议，简化了这一过程，开发者可以轻松连接到多个数据源，而无需重复编写代码。这减少了开发复杂性，并降低了维护和安全风险。

其意义在于：

简化集成：标准化协议节省开发时间，允许重用现有服务器。
增强安全性：提供最佳实践，确保数据访问安全。
促进生态系统：鼓励开发预建服务器，如 GitHub 或 Google Drive 的集成，扩展可用选项。
灵活性：易于切换 LLM 提供商或数据源。
访问实时或更新的信息：可通过连接外部数据源访问实时或更新的信息。

（下面文字主要借助 Grok 3 等协助生成）

引言

在人工智能快速发展的背景下，大型语言模型（LLMs）如 DeepSeek-R1、GPT-4 和 Anthropic 的 Claude 等已成为开发者的强大工具。然而，这些模型的知识是静态的，限于训练数据，无法直接访问实时信息或与特定数据源交互。为了让 AI 在实际应用中发挥作用，开发者必须将它们连接到外部数据库、文件系统、API 等工具。但这种集成往往涉及为每个数据源编写自定义代码，导致效率低下和安全风险。2024 年 11 月，Anthropic 推出了 Model Context Protocol（MCP），一种开放标准，旨在通过提供统一的协议来解决这些挑战。本文将探讨 MCP 的定义、工作原理、关键特性和开发者的使用场景，并提供资源以供进一步研究。

定义与背景

MCP （Model Context Protocol）是一种开放协议，标准化了 AI 应用如何向 LLMs 提供上下文。它被比喻为 AI 应用的 USB-C 端口，提供了一种通用的连接方式，使 AI 模型能够与各种数据源和工具集成。例如，Model Context Protocol Official Site 描述它为“一个开放协议，标准化了应用程序如何向 LLMs 提供上下文”，而 Anthropic's Introduction to MCP 强调其目标是帮助前沿模型产生更相关、更准确的响应。

MCP（Model Context Protocol）于 2024 年 11 月发布，目前还处于早期发展阶段。尽管如此，它已吸引了多个公司和项目的关注，并正在将其集成到他们的系统中以增强 AI 功能。

工作原理

MCP采用客户端-服务器架构，具体如下：

MCP 主机：这些是需要访问数据的 AI 应用，例如 IDE 或 AI 工具。主机充当容器和协调者，负责与服务器通信。
MCP 服务器：这些是轻量级程序，每个服务器连接到特定的数据源或工具（如文件系统、GitHub、Google Drive），并通过 MCP 暴露其功能。服务器声明其支持的能力，例如资源订阅、工具支持或提示模板。
通信机制：根据 Architecture – Model Context Protocol Specification，消息类型遵循 JSON-RPC 2.0 规范，主机和服务器在初始化时通过能力协商明确声明支持的功能。这确保了通信的标准化和灵活性。

例如，主机可以向服务器发送请求以获取文件或查询数据库，服务器处理请求并以标准化格式返回结果。这种架构允许主机与多个服务器同时连接，访问不同的数据源，而无需为每个数据源编写特定的代码。

关键特性和优势

MCP 提供了以下关键特性：

标准化：提供单一协议访问多个数据源，减少开发复杂性。例如，WorkOS's Explanation of MCP 指出，它取代了零散的 API 连接，提供统一的数据格式。
灵活性：允许开发者轻松切换 LLM 提供商或数据源，而无需更改集成代码。
安全性：提供安全数据访问和授权机制的最佳实践。例如，Specification (Latest) – Model Context Protocol Specification 强调实施者应构建强大的同意和授权流程，并考虑隐私影响。
生态系统增长：鼓励开发广泛的 MCP 服务器，为常见数据源提供预建集成，如 GitHub、Slack 和 PostgreSQL，详见 Introducing the Model Context Protocol \ Anthropic。

此外，MCP 支持多种传输机制（如 HTTP 或 TCP），提供跨不同环境的灵活性，详见 Model Context Protocol Specification。

使用场景

对于开发者，MCP 提供了多种使用场景：

构建 AI 驱动的应用：开发者可以创建 AI 工具，这些工具能够无缝访问各种数据源。例如，AI 聊天机器人可以连接到 Google Drive 获取文件，或从 Slack 获取消息。
创建自定义数据连接器：对于专有或独特的数据源，开发者可以构建自己的 MCP 服务器，使其可供任何支持 MCP 的 AI 应用访问。
增强现有工具：现有软件可以通过实现 MCP 服务器来暴露相关数据和功能，从而增强 AI 能力。例如，开发工具公司如 Zed 和 Replit 正在使用 MCP 改进其平台的 AI 功能。

实施和入门

要开始使用 MCP，开发者可以：

探索现有服务器：查找预建的 MCP 服务器，例如 GitHub、Google Drive 和 Slack 的集成，详见 Introducing Model Context Protocol (MCP) | Glama。
实现 MCP 主机：使用 MCP 协议从 AI 应用连接到这些服务器。SDK 提供 Python、JavaScript 和 Java 等语言支持，详见 Model Context Protocol · GitHub。
构建自定义服务器：如果特定数据源未覆盖，开发者可以根据 Specification – Model Context Protocol Specification 创建自己的 MCP 服务器。

MCP 提供了全面的文档、规范和活跃社区支持，开发者可以通过 Model Context Protocol Official Site 和 MCP GitHub Repository 获取更多信息。

早期采用者和社区

MCP 已吸引了多个早期采用者，包括 Block（增强金融服务的 AI 功能）、Apollo（连接数据平台与 AI 模型）以及开发工具公司如 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph（改进编码任务的上下文理解）。这些案例表明，MCP 的生态系统正在快速增长，详见 Raygun's Blog on Engineering AI Systems with MCP。

作为开源项目，MCP 欢迎开发者贡献代码、文档或提出新功能。贡献指南可在 GitHub - modelcontextprotocol/docs 找到，社区讨论可在 GitHub 组织讨论区进行。