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什么是MCP？

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Claude是由Anthropic 公司开发的一种先进人工智能模型，旨在帮助用户完成从回答问题到生成代码的各种任务。然而，受限于本身预训练的知识库和内部提供的工具，为了突破这一限制并增强其功能，同时满足企业数据安全问题，Anthropic推出了 Model Context Protocol（MCP，模型上下文协议），允许像Claude这样的 AI 模型与外部工具、数据源和开发环境无缝交互。本文将为您介绍 Claude MCP 的基本概念、开发背景、工作原理、关键特性。

Claude MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 开发的一个开放协议标准，旨在促进 AI 模型与开发环境之间的统一上下文交互。它充当了一座桥梁，使 AI 能够更好地理解和处理代码，同时与各种数据源和工具进行交互。MCP 为 AI 系统提供了一种标准化的方式，使其能够连接外部系统、检索实时数据并执行任务，从而使 AI 助手更加动态和功能强大。

简单来说，MCP 就像 AI 的"USB-C 接口"，允许 AI 以标准化的方式"插入"不同的数据源或工具，例如 API、数据库或企业应用程序。这种标准化方法减少了为每个新数据源开发定制集成的需要，使 AI 更灵活、更实用。

mcp

MCP 的开发源于一个核心问题：AI 助手通常与实时数据和外部系统隔离。传统上，将 AI 模型连接到不同的数据源需要为每个源定制集成，这既耗时又低效。例如，要让 AI 访问天气数据或企业 CRM 系统，开发者需要编写特定的代码来桥接这些系统。

MCP 的目标是通过提供一个通用的开放标准来解决这些问题，通过这个标准协议，用户编写的 mcp server 可以轻松切换到其他 LLM。

MCP 基于客户端-服务器架构，其中 AI 模型（如 Claude Desktop）充当客户端，而各种数据源或工具被封装成 MCP 服务器。客户端与服务器之间的通信使用 JSON-RPC 2.0 协议，并通过 HTTP 结合服务器发送事件 SSE(逐渐被 Stream HTTP 替换)或标准 I/O 流等传输方式进行实时交互。

  1. 请求发送：AI 充当 MCP 客户端向 MCP 服务器发送一个 JSON 请求，指定所需的操作或资源。例如，Claude 可能请求天气 MCP 服务器提供某城市的当前天气。
  2. 服务器处理：MCP 服务器处理请求，这可能涉及调用外部 API、访问数据库或执行计算。在天气示例中，服务器会调用天气 API 获取数据。
  3. 结果返回：服务器将结果以 JSON 格式返回给 AI，AI 随后使用这些信息生成响应或采取进一步行动。

  • Host: 宿主应用（如 Claude 桌面版或集成开发环境 IDE）是指主动发起连接的大型语言模型应用程序

  • MCP Client: 客户端位于宿主应用内部，与服务器保持一对一连接

  • MCP Server: 服务器负责向客户端提供运行 Resources、Tools 及 Prompts

  • Resources: 通过 MCP Server 向 LLM 提供内容、数据等

  • Prompts:提供 LLM 使用的提示词模版或者流程

  • Tools: 提供 LLM 调用外部工具

  • Sampling:让你的 MCP Server 主动向 LLM 请求生成补全结果

  • Roots: 根路径是 MCP 协议中定义服务器操作边界的重要概念，为客户端提供向服务器声明相关资源及其位置的标准化方式

  • Transports:传输协议栈，目前支持 Stdio、SSE(不推荐)、Stream HTTP

MCP 的设计注重标准化、安全性和灵活性，其核心特性包括：

  • 标准化集成：MCP 提供了一个通用接口，允许 AI 模型以"即插即用"的方式与各种 API 和数据源交互，无需为每个源定制集成。这减少了开发时间和复杂性。
  • 安全性与控制：MCP 包括加密、访问控制和用户批准等功能，以确保 AI 发起的操作安全可控。它还支持对敏感数据进行自托管，增强数据隐私。
  • 灵活性与与 LLM 无关：MCP 是模型无关的，可以与任何 AI 模型（如 Claude、GPT-4、Llama、coze 等）合作。它是开源的，支持社区驱动的扩展和适应。
  • 应用场景：MCP 特别适用于需要实时数据访问的场景，例如企业知识管理、DevOps，以及与 CRM 或金融 API 的集成。

MCP（模型上下文协议）代表了AI发展的一个重要里程碑，为AI模型提供了与外部世界交互的标准化方法。作为Anthropic的开创性技术，MCP解决了传统AI助手与外部数据和工具隔离的核心问题。通过这个协议：

  1. 打破隔离：AI不再局限于预训练知识，可以访问实时数据和外部工具
  2. 提高效率：开发者无需为每个数据源创建定制集成
  3. 保障安全：提供加密和访问控制机制，保护敏感数据
  4. 保持灵活：作为开放标准，MCP可以与各种AI模型兼容，不限于Claude

随着企业对AI解决方案需求的增长，MCP的价值变得尤为显著。它使AI能够连接到企业知识库、开发工具和业务应用，同时保持数据的安全性和隐私性。MCP不仅仅是一个技术协议，更是AI与现实世界系统之间的桥梁，为更智能、更实用的AI应用铺平了道路。

对于希望利用AI技术提升业务效率的企业来说，了解并应用MCP将成为获得竞争优势的关键因素。作为一个开放标准，我们可以期待看到更多围绕MCP的创新和应用场景在未来不断涌现。

更新于 2025-04-22
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