MCP（Model Context Protocol 模型上下文协议）科普
MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由人工智能公司 Anthropic 于 2024年11月 推出的开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具及服务提供标准化连接，从而提升AI在实际应用中的灵活性和执行能力。以下是其核心要点：
一、核心定义与功能
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AI的“万能接口”
MCP被类比为“AI领域的USB-C接口”，通过统一通信标准，解决传统API集成的碎片化问题，使AI模型（如ChatGPT、Claude）能够无缝连接数据库、文件系统、API工具（如GitHub、Slack）等外部资源。 -
主动执行能力
不同于传统AI仅生成文本，MCP支持AI直接操控现实工具，例如自动发送邮件、查询数据库、生成代码或预订机票，推动AI从被动响应转向主动执行。 -
安全与效率优化
通过预定义协议减少代码定制需求，降低开发门槛，同时确保数据交互的安全性。
二、技术架构与工作原理
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核心组件
- MCP Host：宿主应用（如Claude Desktop、IDE），提供AI交互环境并管理外部系统连接。
- MCP Client：协议客户端，将AI的请求转换为标准化消息。
- MCP Server：轻量级中间件，暴露特定功能接口（如数据库查询、文件读写），供AI调用。
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工作流程
- 客户端获取可用工具列表，结合用户查询发送给LLM。
- LLM决策是否调用工具，通过Server执行操作并整合结果返回用户。
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与RAG、Agent的区别
- RAG 仅辅助信息检索，而MCP支持实际操作。
- AI Agent 强调自主性，MCP则专注标准化通信，两者互补。
三、优势与创新
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动态工具集成
允许运行时发现新工具（如临时接入GitHub API），突破传统预定义函数的限制。 -
上下文感知与多步任务
AI可跨多步骤任务保持上下文（如先查数据库再生成报告），避免单次检索的局限性。 -
开放生态与协作网络
- 开发者只需构建一次MCP Server，即可被多个宿主应用（如Claude、Cursor、VS Code）复用。
- 支持跨服务协作（如整合Google Maps、Yelp数据生成旅行计划），打破传统应用孤岛。