MCP模型上下文协议是Anthropic推出的开放标准旨在统一LLM与外部数据源及工具的通信。本文介绍了MCP架构、核心概念及使用Claude Desktop和PostgreSQL MCP Server查询数据库的实例展示了MCP如何增强LLM与外部数据源的交互能力适合想要学习大模型应用的程序员参考。什么是 MCPMCPModel Context Protocol模型上下文协议 是由 Anthropic 推出的一种开放标准旨在统一大型语言模型LLM与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据为 AI 应用提供了连接万物的接口。MCP 架构MCP 遵循客户端-服务器架构client-server其中包含以下几个核心概念MCP 主机MCP Hosts发起请求的 LLM 应用程序例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具。MCP 客户端MCP Clients在主机程序内部与 MCP server 保持 1:1 的连接。MCP 服务器MCP Servers为 MCP client 提供上下文、工具和 prompt 信息。本地资源Local Resources本地计算机中可供 MCP server 安全访问的资源例如文件、数据库。远程资源Remote ResourcesMCP server 可以连接到的远程资源例如通过 API。MCP ClientMCP client 充当 LLM 和 MCP server 之间的桥梁MCP client 的工作流程如下MCP client 首先从 MCP server 获取可用的工具列表。将用户的查询连同工具描述通过 function calling 一起发送给 LLM。LLM 决定是否需要使用工具以及使用哪些工具。如果需要使用工具MCP client 会通过 MCP server 执行相应的工具调用。工具调用的结果会被发送回 LLM。LLM 基于所有信息生成自然语言响应。最后将响应展示给用户。你可以在 Example Clients 找到当前支持 MCP 协议的客户端程序。本文将会使用 Claude Desktop 作为 MCP client你可以在此页面下载安装https://claude.ai/download 。MCP ServerMCP server 是 MCP 架构中的关键组件它可以提供 3 种主要类型的功能资源Resources类似文件的数据可以被客户端读取如 API 响应或文件内容。工具Tools可以被 LLM 调用的函数需要用户批准。提示Prompts预先编写的模板帮助用户完成特定任务。这些功能使 MCP server 能够为 AI 应用提供丰富的上下文信息和操作能力从而增强 LLM 的实用性和灵活性。你可以在 MCP Servers Repository 和 Awesome MCP Servers 这两个 repo 中找到许多由社区实现的 MCP server。使用 TypeScript 编写的 MCP server 可以通过 npx 命令来运行使用 Python 编写的 MCP server 可以通过 uvx 命令来运行。使用 Claude Desktop 通过 PostgreSQL MCP Server 查询数据库信息接下来演示通过 PostgreSQL MCP Server 使 LLM 能够基于 PostgreSQL 中的数据来回答问题。准备 PostgreSQL 数据首先使用 Docker 启动 PostgreSQL 服务。docker run -d --name postgres / -e POSTGRES_PASSWORDpostgres -p 5432:5432 / postgres在 PostgreSQL 中创建数据库和表并插入数据。-- 登录 PostgreSQL docker exec -it postgres psql -U postgres -- 创建数据库 CREATEDATABASE shopdb; -- 连接到新创建的数据库 /c shopdb; -- 创建 users 表 CREATETABLEusers ( user_id SERIAL PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50) NOTNULL, last_name VARCHAR(50) NOTNULL, email VARCHAR(100) UNIQUENOTNULL ); -- 创建 orders 表 CREATETABLE orders ( order_id SERIAL PRIMARY KEY, order_date TIMESTAMPNOTNULL, total_amount DECIMAL(10, 2) NOTNULL, user_id INTREFERENCESusers(user_id) ); -- 插入示例数据 INSERTINTOusers (first_name, last_name, email) VALUES (John, Doe, john.doeexample.com), (Jane, Smith, jane.smithexample.com), (Alice, Johnson, alice.johnsonexample.com); INSERTINTO orders (order_date, total_amount, user_id) VALUES (2025-01-05 10:30:00, 150.75, 1), (2025-01-06 11:00:00, 200.50, 2), (2025-01-07 12:45:00, 120.25, 1);配置连接 PostgreSQL MCP Server在 Claude Desktop 中配置 PostgreSQL MCP Server 的连接信息具体内容可以参考For Claude Desktop Users。最终是在claude_desktop_config.json文件中添加如下内容{ mcpServers: { postgres: { command: npx, args: [ -y, modelcontextprotocol/server-postgres, postgresql://postgres:postgres127.0.0.1/shopdb ] } } }配置完毕后重启 Claude Desktop。一切正常的话你应该能在输入框的右下角看到一个锤子图标。点击锤子图标可以看到 PostgreSQL MCP Server 提供的工具信息。根据 PostgreSQL 的数据进行提问首先来问一个简短的问题数据库中有哪些表 Claude 会判断出需要调用 MCP server 来查询 PostgreSQL 中的数据。这里会弹出一个窗口需要用户授权。点击 Allow 后Claude 成功返回了结果。接下来我们可以增加一点难度查询金额最高的订单信息。在数据库中有两张表users和orders要想得到完整的订单信息需要先去查询orders表中金额最高的一条记录然后根据user_id这个外键再去查询users表中对应的用户信息。从下面的输出可以发现 Claude 一开始是不知道数据库中的表结构的因此先发送请求分别确定orders表和users表中相应的字段然后再对两张表进行 join 查询。点击View Result from query from postgres可以看到 Claude Desktop 向 MCP server 发送的请求以及得到的响应说明这个结果确实是从 PostgreSQL 数据库中查询得到的。你也可以复制这条 SQL 语句到数据库中查询进行确认。总结本文带领读者快速入门了 MCP模型上下文协议介绍了其架构、核心概念以及实际应用场景。通过演示 Claude Desktop 结合 PostgreSQL MCP Server 查询数据库的场景展示了 MCP 如何增强 LLM 与外部数据源的交互能力。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。 
长河君 · 2026/10/31 7:01:17 · 阅读 1.2k 新手程序员必看：收藏这份MCP协议指南，轻松玩转大模型与数据交互！
MCP模型上下文协议是Anthropic推出的开放标准旨在统一LLM与外部数据源及工具的通信。本文介绍了MCP架构、核心概念及使用Claude Desktop和PostgreSQL MCP Server查询数据库的实例展示了MCP如何增强LLM与外部数据源的交互能力适合想要学习大模型应用的程序员参考。什么是 MCPMCPModel Context Protocol模型上下文协议 是由 Anthropic 推出的一种开放标准旨在统一大型语言模型LLM与外部数据源和工具之间的通信协议。MCP 的主要目的在于解决当前 AI 模型因数据孤岛限制而无法充分发挥潜力的难题MCP 使得 AI 应用能够安全地访问和操作本地及远程数据为 AI 应用提供了连接万物的接口。MCP 架构MCP 遵循客户端-服务器架构client-server其中包含以下几个核心概念MCP 主机MCP Hosts发起请求的 LLM 应用程序例如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具。MCP 客户端MCP Clients在主机程序内部与 MCP server 保持 1:1 的连接。MCP 服务器MCP Servers为 MCP client 提供上下文、工具和 prompt 信息。本地资源Local Resources本地计算机中可供 MCP server 安全访问的资源例如文件、数据库。远程资源Remote ResourcesMCP server 可以连接到的远程资源例如通过 API。MCP ClientMCP client 充当 LLM 和 MCP server 之间的桥梁MCP client 的工作流程如下MCP client 首先从 MCP server 获取可用的工具列表。将用户的查询连同工具描述通过 function calling 一起发送给 LLM。LLM 决定是否需要使用工具以及使用哪些工具。如果需要使用工具MCP client 会通过 MCP server 执行相应的工具调用。工具调用的结果会被发送回 LLM。LLM 基于所有信息生成自然语言响应。最后将响应展示给用户。你可以在 Example Clients 找到当前支持 MCP 协议的客户端程序。本文将会使用 Claude Desktop 作为 MCP client你可以在此页面下载安装https://claude.ai/download 。MCP ServerMCP server 是 MCP 架构中的关键组件它可以提供 3 种主要类型的功能资源Resources类似文件的数据可以被客户端读取如 API 响应或文件内容。工具Tools可以被 LLM 调用的函数需要用户批准。提示Prompts预先编写的模板帮助用户完成特定任务。这些功能使 MCP server 能够为 AI 应用提供丰富的上下文信息和操作能力从而增强 LLM 的实用性和灵活性。你可以在 MCP Servers Repository 和 Awesome MCP Servers 这两个 repo 中找到许多由社区实现的 MCP server。使用 TypeScript 编写的 MCP server 可以通过 npx 命令来运行使用 Python 编写的 MCP server 可以通过 uvx 命令来运行。使用 Claude Desktop 通过 PostgreSQL MCP Server 查询数据库信息接下来演示通过 PostgreSQL MCP Server 使 LLM 能够基于 PostgreSQL 中的数据来回答问题。准备 PostgreSQL 数据首先使用 Docker 启动 PostgreSQL 服务。docker run -d --name postgres / -e POSTGRES_PASSWORDpostgres -p 5432:5432 / postgres在 PostgreSQL 中创建数据库和表并插入数据。-- 登录 PostgreSQL docker exec -it postgres psql -U postgres -- 创建数据库 CREATEDATABASE shopdb; -- 连接到新创建的数据库 /c shopdb; -- 创建 users 表 CREATETABLEusers ( user_id SERIAL PRIMARY KEY, first_name VARCHAR(50) NOTNULL, last_name VARCHAR(50) NOTNULL, email VARCHAR(100) UNIQUENOTNULL ); -- 创建 orders 表 CREATETABLE orders ( order_id SERIAL PRIMARY KEY, order_date TIMESTAMPNOTNULL, total_amount DECIMAL(10, 2) NOTNULL, user_id INTREFERENCESusers(user_id) ); -- 插入示例数据 INSERTINTOusers (first_name, last_name, email) VALUES (John, Doe, john.doeexample.com), (Jane, Smith, jane.smithexample.com), (Alice, Johnson, alice.johnsonexample.com); INSERTINTO orders (order_date, total_amount, user_id) VALUES (2025-01-05 10:30:00, 150.75, 1), (2025-01-06 11:00:00, 200.50, 2), (2025-01-07 12:45:00, 120.25, 1);配置连接 PostgreSQL MCP Server在 Claude Desktop 中配置 PostgreSQL MCP Server 的连接信息具体内容可以参考For Claude Desktop Users。最终是在claude_desktop_config.json文件中添加如下内容{ mcpServers: { postgres: { command: npx, args: [ -y, modelcontextprotocol/server-postgres, postgresql://postgres:postgres127.0.0.1/shopdb ] } } }配置完毕后重启 Claude Desktop。一切正常的话你应该能在输入框的右下角看到一个锤子图标。点击锤子图标可以看到 PostgreSQL MCP Server 提供的工具信息。根据 PostgreSQL 的数据进行提问首先来问一个简短的问题数据库中有哪些表 Claude 会判断出需要调用 MCP server 来查询 PostgreSQL 中的数据。这里会弹出一个窗口需要用户授权。点击 Allow 后Claude 成功返回了结果。接下来我们可以增加一点难度查询金额最高的订单信息。在数据库中有两张表users和orders要想得到完整的订单信息需要先去查询orders表中金额最高的一条记录然后根据user_id这个外键再去查询users表中对应的用户信息。从下面的输出可以发现 Claude 一开始是不知道数据库中的表结构的因此先发送请求分别确定orders表和users表中相应的字段然后再对两张表进行 join 查询。点击View Result from query from postgres可以看到 Claude Desktop 向 MCP server 发送的请求以及得到的响应说明这个结果确实是从 PostgreSQL 数据库中查询得到的。你也可以复制这条 SQL 语句到数据库中查询进行确认。总结本文带领读者快速入门了 MCP模型上下文协议介绍了其架构、核心概念以及实际应用场景。通过演示 Claude Desktop 结合 PostgreSQL MCP Server 查询数据库的场景展示了 MCP 如何增强 LLM 与外部数据源的交互能力。大模型的知识又多又杂到底怎么学做这行久了被问最多的问题就一个大模型的知识又多又杂我到底先学啥翻了一堆资料看啥都像重点结果啥都没学进去。今天把我自己一路摸出来的顺序捋一遍零基础、应届生、转行的都适用。跟着走至少方向不乱、不瞎忙学完拿得出手。第一阶段10天初阶应用这一阶段就一个目标把大模型真正玩明白不是只会聊天那种而是能调教它、能用代码把大模型和业务接起来。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用这阶段正式进实战目标很实在做出两个能拿出手的东西——一个私有知识库一个 agent 对话机器人。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…走完这 30 天Python 或 JavaScript 背景的基本能独立做一套 RAG 应用简历上也敢写大模型应用开发了。第三阶段约20天动手微调学到这你已经开始 “造” 模型了 —— 通过微调搞出垂直领域的专用小模型。为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你从 “只会用” 变成 “能造” 的 AI 小子。那么你还想往下探索吗想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料第四阶段20天商业闭环部署落地技术学完落地才算数。这阶段带你搞明白大模型怎么真正跑起来、用起来。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…想要入坑大模型的朋友给大家准备了一份2026 年最新 AI 大模型全套学习资料1、大模型系统化学习路线2、大模型学习视频教程3、大模型学习书籍电子文档4、AI大模型最新行业报告5、大模型项目实战配套源码6、2026大模型大厂面试真题7、为什么要学习大模型我国在A大模型领域面临人才短缺,数量与质量均落后于发达国家。2023年人才缺口已超百万凸显培养不足。随着AI技术飞速发展预计到2025年,这一缺口将急剧扩大至400万,严重制约我国AI产业的创新步伐。加强人才培养,优化教育体系,国际合作并进是破解困局、推动AI发展的关键。8、适合谁学传统后端 / Java / 前端开发想转型 AI 应用大学生、应届生想拿更好的 offer产品经理、运营想武装职业竞争力技术负责人想给团队落地提效学习是反人性的但回报是真金白银。技术会更新赛道会切换但只要你先动手机会就永远站在你这边。9、这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。想要入局AI大模型赛道、抢占行业红利的朋友微信扫描下方CSDN官方认证二维码即可100%免费领取全套学习资料好了就写到这。路线是死的人是活的卡住了随时来问我。觉得有用就点个收藏别让它进收藏夹吃灰——动起来比啥都强。