MCP-001：AI 应用领域的 USB-C

模型上下文协议 (MCP) 解决疼点

模型上下文协议 (MCP): 连接大型语言模型与现实世界的标准

大型语言模型 (LLMs) 在文本生成、理解等方面的能力令人瞩目，但它们在独立运行时往往受限于其训练数据，难以实时获取外部信息或执行特定操作。为了充分发挥 LLMs 的潜力，我们需要一种标准化的方式，让应用程序能够可靠、安全地为 LLMs 提供它们所需的上下文，包括访问数据和工具。

模型上下文协议 (MCP) 正是为了解决这一挑战而诞生的。

什么是模型上下文协议 (MCP)？

MCP 是一个开放协议，其主要目的是标准化应用程序为大型语言模型 (LLMs) 提供上下文的方式。可以把它想象成AI 应用领域的 USB-C **。正如 USB-C 为各种设备连接外设（如显示器、硬盘、充电器）提供了统一且灵活的标准接口一样，MCP 为 AI 模型连接不同的数据源和工具提供了一种标准化的方法**。这极大地简化了构建基于 LLM 的复杂应用程序的过程。

为什么我们需要 MCP？

MCP 帮助开发者在 LLMs 的基础上构建强大的代理和复杂的工作流程。使用 MCP 的主要好处包括：

丰富的预构建集成：您的 LLM 可以直接“插入”并利用一个不断增长的预构建集成列表。
灵活切换 LLM 提供商：MCP 为在不同 LLM 提供商和供应商之间切换提供了灵活性。
数据安全最佳实践：MCP 支持并在您的基础设施内实施数据安全的最佳实践。

MCP 的核心架构

MCP-Arch

MCP 的核心采用客户端-服务器架构。在这种模型中，一个宿主应用程序 (Host) 可以连接到多个提供特定能力的服务器 (Server)。主要组成部分包括：

MCP 主机 (Hosts)：这些是希望通过 MCP 访问数据的程序。例子包括 Claude Desktop、集成开发环境 (IDEs,Vscode copilot,Cursor) 或其他 AI 工具。
MCP 客户端 (Clients)：这些是与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
MCP 服务器 (Servers)：这些是轻量级的程序，它们通过标准化的 MCP 协议暴露特定的能力。每个服务器可以专注于提供一种或多种能力，例如访问特定类型的数据或调用某个外部服务。
本地数据源 (Local Data Sources)：MCP 服务器可以安全地访问位于您计算机上的数据，例如文件、数据库和服务。
远程服务 (Remote Services)：这些是可以通过互联网访问的外部系统，例如通过 API 提供的服务，MCP 服务器也可以连接并利用它们。

通过这种架构，LLM 通过 MCP 主机和客户端，能够统一地与各种本地数据源和远程服务进行交互，而无需了解底层实现的具体细节。

关键概念

为了实现上述功能，MCP 协议定义了一些核心概念：

资源 (Resources)：指通过 MCP 服务器暴露给 LLMs 的数据和内容。
工具 (Tools)：使 LLMs 能够通过服务器执行特定操作的能力。(类似于之前的openAI,function call,function_tools)
提示 (Prompts)：用于创建可重用的提示模板和工作流程。
采样 (Sampling)：允许服务器请求 LLM 完成的能力。
传输 (Transports)：指 MCP 的通信机制。

如何开始使用 MCP？

无论您是开发者还是普通用户，都有适合您的入门路径：

对于服务器开发人员：学习如何构建自己的 MCP 服务器，可以查阅相关的快速入门指南和示例服务器库。
对于客户端开发人员：学习如何构建支持 MCP 集成的客户端应用程序，也有专门的快速入门指南和示例客户端列表。
对于 Claude Desktop/Cursor/VscodeCopilot 用户：如果您是终端用户，可以直接学习如何在 Claude Desktop 中使用预构建的 MCP 服务器。

此外，官方提供了丰富的教程和文档，帮助您深入理解和使用 MCP，例如：

使用 LLMs 构建 MCP：学习如何利用 LLM 加速 MCP 开发。
调试指南：学习如何有效地调试 MCP 服务器和集成。
MCP Inspector：一个交互式调试工具，用于测试和检查您的 MCP 服务器。
深入探索核心架构、资源、提示、工具等概念。

总结

模型上下文协议 (MCP) 为大型语言模型与外部数据和工具的连接提供了一个关键的标准化层。通过其灵活的客户端-服务器架构和开放的设计，MCP 正在为构建更强大、更智能、更安全且能与现实世界深度交互的 AI 应用程序奠定基础。无论您是想为 AI 模型构建新的能力，还是想让现有的 AI 应用连接到更多数据，MCP 都提供了一条清晰、标准化的路径。