什么是模型上下文协议（MCP）？开发者实用入门
AI与外部工具的集成一直很复杂。每个连接都需要自定义代码、脆弱的集成和无尽的边缘情况处理。由Anthropic推出的模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）改变了这一现状。
本文解释了MCP是什么，为什么它很重要，以及开发者如何开始使用它。
要点
- MCP是一个用于连接大型语言模型（LLMs）与工具和数据源的开放标准。
- 它通过用通用协议替代一次性实现来简化AI集成。
- MCP已经通过标准化对数据库、API和本地文件的访问，解锁了更强大的AI应用能力。
为什么AI需要像MCP这样的标准
早期的LLMs（如GPT-3）只能预测文本。它们无法发送电子邮件、搜索数据库或触发现实世界的操作。 开发者开始手动将工具附加到模型上——这是一个脆弱的系统，每当API发生变化时就容易出现故障。
行业需要一种_标准_方式让模型与外部系统交互。MCP解决了这个问题，就像REST多年前标准化了API通信一样。
模型上下文协议如何工作
MCP使用客户端-服务器模型，包含三个主要部分：
- 主机：允许外部连接的AI应用程序（如Claude Desktop）。
- 客户端：主机内部与外部服务器通信的组件。
- 服务器：向AI模型公开工具、数据或指令的独立进程。
服务器使用客户端理解的通用语言（MCP）进行通信，无论它连接的是什么服务或数据库。
MCP的五个核心构建块
MCP使用五个基本要素标准化通信：
服务器基本要素
- 提示：注入到AI上下文中的模板或指令。
- 资源：输入到AI的外部数据，如数据库条目或文件。
- 工具：AI可以调用的可执行函数，如”向数据库写入记录”。
客户端基本要素
- 根：安全访问本地文件或数据结构。
- 采样：服务器在需要时向AI请求帮助的能力，例如生成数据库查询。
这种双向系统实现了真正的交互——AI既可以使用工具，也可以智能地帮助外部系统。
解决集成噩梦
在MCP之前，将n个不同的模型连接到m个不同的工具需要n × m个手动集成。
有了MCP，每个工具只需要支持一个协议。每个模型只需要理解同一个协议。 这大大降低了复杂性，使得工具和模型可以像乐高积木一样插接在一起。
实际示例：将Claude连接到数据库
假设你想让Claude从你的Postgres数据库读取数据。
- 你启动一个知道如何与Postgres通信的MCP服务器。
- Claude（通过其MCP客户端）连接到该服务器。
- 当你向Claude提问时，它使用MCP基本要素通过服务器安全、正确地获取数据。
没有自定义脚本。没有脆弱的变通方法。只有标准化的通信。
MCP生态系统的当前状态
生态系统正在快速增长：
- MCP SDK可用于TypeScript、Python和其他语言。
- 开发者已经为GitHub、Slack、Google Drive和Postgres等数据库构建了MCP服务器。
- Cursor、Windsurf和Claude Desktop等客户端已经支持MCP连接。
未来几个月内预计会有更多工具和集成。
需要注意的技术挑战
虽然前景光明，但MCP仍面临一些阻力：
- 目前在本地设置服务器涉及文件下载、手动配置编辑和运行后台进程。
- MCP设置的文档和入门过程可以更流畅。
- 随着协议的发展，早期实现可能需要更新。
尽管如此，核心理念——简化AI+工具连接——仍然强大且正在获得牵引力。
为什么MCP对开发者很重要
- 更强大的AI：模型可以安全地获取实时数据、调用真实API和采取行动，而不仅仅是预测文本。
- 减少工程时间：不再为每个项目发明新的自定义集成。
- 更快的创新：构建能够完成实际工作的AI应用，而不必与胶水代码和损坏的端点作斗争。
MCP还处于早期阶段，但它指向了一个未来，在这个未来中，AI代理可以可靠地跨多个系统工作——不是通过黑客攻击API，而是遵循明确的标准。
结论
模型上下文协议（MCP）为开发者提供了连接模型和工具的通用语言。 它消除了AI集成中的临时解决方案，为构建更丰富、更强大的应用奠定了基础。 如果你认真对待AI系统的工作，理解MCP不再是可选的——它是基础性的。
常见问题
不是。虽然Anthropic创建了MCP，但它是一个开放协议。任何LLM或AI系统都可以实现它。
不一定。已经有许多开源MCP服务器用于常见服务，如Postgres、GitHub和Slack。
不会。MCP通过为AI模型创建一种更容易与API交互的标准方式来补充API，而不是取代它们。