人工智能領(lǐng)域正在經(jīng)歷快速發(fā)展，大型語言模型（LLMs）的能力日益增強(qiáng)。然而，將這些強(qiáng)大的模型與現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)和工具集成仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)上，連接 AI 模型與各種數(shù)據(jù)源通常需要為每個數(shù)據(jù)源編寫定制化的代碼，這不僅耗時，而且容易出錯 。這種為連接 M 個不同的 LLM 和 N 個不同的工具而產(chǎn)生的“MxN”問題，導(dǎo)致了集成過程的復(fù)雜性，并阻礙了 AI 應(yīng)用的廣泛采用和不同系統(tǒng)之間的互操作性 。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，Anthropic 近期推出了模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol，簡稱 MCP），作為一種開放標(biāo)準(zhǔn)，旨在提供一個統(tǒng)一的解決方案，以取代這些臨時性的集成方法。

模型上下文協(xié)議（MCP）可以被定義為 Anthropic Claude 專門設(shè)計的一種開放協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)，其目標(biāo)是在 AI 模型和開發(fā)環(huán)境之間建立標(biāo)準(zhǔn)化的上下文交互 。通過提供對上下文信息的標(biāo)準(zhǔn)化訪問，MCP 使得 AI 模型能夠更好地理解和處理代碼 。該協(xié)議通過引入客戶端和服務(wù)器的概念來運(yùn)作：客戶端通常嵌入在基于 LLM 的應(yīng)用程序中，例如 Claude Desktop 應(yīng)用，它們負(fù)責(zé)發(fā)起對資源的請求；而 MCP 服務(wù)器則由客戶端啟動，處理這些請求并執(zhí)行所需的操作，這些操作可能涉及到使用額外的工具、編程語言或進(jìn)程 。MCP 的核心功能在于標(biāo)準(zhǔn)化上下文交互，這預(yù)示著在 AI 領(lǐng)域，“上下文”正日益成為實(shí)現(xiàn)超越簡單問答等高級功能的關(guān)鍵要素。Anthropic 將 MCP 定位為一個開放協(xié)議，這表明其戰(zhàn)略意圖是圍繞 Claude 模型構(gòu)建一個協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)，鼓勵更廣泛的采納和社區(qū)貢獻(xiàn)。

為了幫助讀者快速理解 MCP 的本質(zhì)，可以將其比作 AI 領(lǐng)域的 USB-C 接口 。正如 USB-C 提供了一種連接各種設(shè)備和外設(shè)的通用方式，MCP 也為連接 AI 系統(tǒng)和各種工具及數(shù)據(jù)源提供了一種統(tǒng)一的方法 。它就像一個通用適配器，使得 AI 模型能夠與各種外部系統(tǒng)進(jìn)行無縫交互 。這種類比有效地傳達(dá)了 MCP 的核心價值主張：標(biāo)準(zhǔn)化和普遍兼容性。這表明 AI 領(lǐng)域正朝著對這種通用標(biāo)準(zhǔn)的需求發(fā)展，以促進(jìn)不同 AI 模型和工具之間的互操作性。

MCP 的技術(shù)詳解

模型上下文協(xié)議（MCP）采用了經(jīng)典的客戶端-服務(wù)器架構(gòu)，其中大型語言模型（LLM）應(yīng)用程序，例如 Anthropic 的 Claude Desktop 應(yīng)用或各種集成開發(fā)環(huán)境（IDEs），扮演著客戶端的角色 。這些客戶端負(fù)責(zé)發(fā)起與 MCP 服務(wù)器的連接，并使用 MCP 定義的客戶端協(xié)議與服務(wù)器進(jìn)行通信 。另一方面，MCP 服務(wù)器是獨(dú)立的、輕量級的應(yīng)用程序，它們通過 MCP 協(xié)議暴露特定的功能，并且能夠連接到本地或遠(yuǎn)程的數(shù)據(jù)源 。這種客戶端-服務(wù)器模型實(shí)現(xiàn)了責(zé)任的清晰分離，并允許為不同類型的數(shù)據(jù)和工具開發(fā)專門的服務(wù)器。這預(yù)示著 AI 集成領(lǐng)域正朝著類似微服務(wù)架構(gòu)的方向發(fā)展，在這種架構(gòu)中，各個服務(wù)器可以獨(dú)立地進(jìn)行更新或替換，而不會影響系統(tǒng)的其他部分。值得注意的是，宿主應(yīng)用程序（即 AI 模型運(yùn)行的環(huán)境）對客戶端的連接權(quán)限進(jìn)行嚴(yán)格控制，這使得用戶和組織能夠細(xì)致地管理 AI 助手可以訪問的內(nèi)容，從而強(qiáng)調(diào)了安全性是 MCP 設(shè)計的一個核心原則。

在 MCP 框架內(nèi)，定義了一系列核心消息類型，這些類型被稱為“原語”，它們用于規(guī)范客戶端和服務(wù)器之間的交互 。這些原語可以分為服務(wù)器端原語和客戶端原語。

服務(wù)器端原語包括：

? 提示 (Prompts): 這些是預(yù)先編寫好的指令或模板，旨在指導(dǎo) AI 模型完成特定的任務(wù)。

? 資源 (Resources): 這些是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)片段，例如文檔的某些部分或代碼片段，它們被用來豐富 AI 模型的上下文信息，使其能夠更好地理解用戶的請求 。

? 工具 (Tools): 這些是 AI 模型可以通過 MCP 服務(wù)器調(diào)用的可執(zhí)行函數(shù)或操作。工具可以執(zhí)行各種任務(wù)，例如查詢數(shù)據(jù)庫、進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)搜索或發(fā)送消息 。

? 采樣 (Sampling): 這是一種特殊的機(jī)制，它允許 MCP 服務(wù)器請求宿主 AI 基于給定的提示生成文本完成。這個功能主要用于促進(jìn)更復(fù)雜的多步驟推理過程。Anthropic 建議對任何采樣請求都進(jìn)行人工批準(zhǔn)，以確保用戶對 AI 的行為保持控制 。

客戶端原語包括：

? 根 (Roots): 這些代表了宿主機(jī)文件系統(tǒng)或環(huán)境中的入口點(diǎn)。在獲得適當(dāng)?shù)臋?quán)限后，MCP 服務(wù)器可以訪問這些根目錄下的資源

這些特定原語的定義標(biāo)準(zhǔn)化了客戶端和服務(wù)器之間的通信方式，使得構(gòu)建和集成新的功能變得更加容易。這表明 AI 交互正朝著更加結(jié)構(gòu)化和可預(yù)測的方向發(fā)展。此外，“采樣”原語的引入突顯了 MCP 在實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的、多步驟的代理行為方面的潛力，在這種行為中，AI 可以編排多個工具調(diào)用和推理步驟。

在協(xié)議規(guī)范方面，模型上下文協(xié)議（MCP）的設(shè)計基于廣泛使用的 JSON-RPC 2.0 標(biāo)準(zhǔn) 。JSON-RPC 是一種輕量級的遠(yuǎn)程過程調(diào)用協(xié)議，它為客戶端和服務(wù)器之間的通信提供了一個簡單而有效的方式 。選擇 JSON-RPC 2.0 作為 MCP 的基礎(chǔ)，表明了設(shè)計者對協(xié)議的簡潔性和互操作性的重視，因為 JSON-RPC 是一個被廣泛采納的 RPC 通信標(biāo)準(zhǔn)。這種選擇很可能使得開發(fā)者能夠更容易地使用各種編程語言來實(shí)現(xiàn) MCP 客戶端和服務(wù)器。

安全性是模型上下文協(xié)議（MCP）設(shè)計中一個至關(guān)重要的方面 。宿主應(yīng)用程序，即 AI 模型實(shí)際運(yùn)行的環(huán)境，對客戶端發(fā)起的連接請求擁有完全的控制權(quán)。這種設(shè)計允許用戶和組織對其 AI 助手可以訪問的外部資源進(jìn)行嚴(yán)格的管理 。此外，MCP 服務(wù)器本身也內(nèi)置了安全機(jī)制，這使得服務(wù)器能夠獨(dú)立地管理和控制其自身的資源，而無需將敏感的 API 密鑰暴露給 LLM 提供商 。所有通過 MCP 進(jìn)行的數(shù)據(jù)交互都遵循標(biāo)準(zhǔn)化的協(xié)議，這意味著可以更好地監(jiān)控和控制數(shù)據(jù)的流動，從而有效地防止數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險 。值得強(qiáng)調(diào)的是，對于任何可能涉及敏感數(shù)據(jù)的操作，MCP 都要求用戶進(jìn)行明確的批準(zhǔn)。這種對用戶同意和數(shù)據(jù)訪問控制的重視，對于建立用戶對與外部數(shù)據(jù)和工具交互的 AI 系統(tǒng)的信任至關(guān)重要。這表明，在 AI 系統(tǒng)集成外部功能時，安全性和隱私是需要重點(diǎn)考慮的關(guān)鍵因素。

MCP 的優(yōu)勢與益處

模型上下文協(xié)議（MCP）作為一個開放標(biāo)準(zhǔn)，其價值在于能夠促進(jìn)不同 AI 模型和工具之間的標(biāo)準(zhǔn)化與互操作性。MCP 的目標(biāo)是創(chuàng)建一個兼容并能協(xié)同工作的生態(tài)系統(tǒng)。一旦各種工具和 AI 模型都遵循了 MCP 的標(biāo)準(zhǔn)，那么任何符合該標(biāo)準(zhǔn)的模型都能夠與任何兼容的工具一起工作，從而極大地促進(jìn)了 AI 領(lǐng)域的協(xié)作和創(chuàng)新。此外，MCP 提供了一種通用的方法，使得 AI 模型能夠無縫地訪問各種不同的數(shù)據(jù)源，而無需為每種數(shù)據(jù)源編寫特定的集成代碼。這種標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性的愿景，使得用戶可以根據(jù)特定任務(wù)的需求選擇最合適的 AI 模型，并將其輕松地與他們偏好的工具和數(shù)據(jù)源集成，從而有望顯著加速創(chuàng)新并減少對特定供應(yīng)商的依賴。

MCP 的另一個關(guān)鍵優(yōu)勢在于它能夠簡化將 AI 模型與外部數(shù)據(jù)源和工具集成的過程，從而降低了集成的復(fù)雜性。傳統(tǒng)上，開發(fā)者需要為每個要連接的數(shù)據(jù)集編寫定制的代碼，而 MCP 消除了這一障礙 。它通過提供一種標(biāo)準(zhǔn)化的“語言”來實(shí)現(xiàn)這些交互，就像一個可以適用于所有設(shè)備的通用適配器 。借助 MCP，開發(fā)者只需要進(jìn)行一次集成，就可以連接到任何地方的數(shù)據(jù)源。這種集成過程的簡化可以顯著減少開發(fā)所需的時間和精力，使得開發(fā)者能夠更專注于構(gòu)建 AI 應(yīng)用程序的核心邏輯。通過抽象掉各種復(fù)雜性的集成細(xì)節(jié)，MCP 使得將 AI 模型連接到廣泛的外部資源變得更加容易。

模型上下文協(xié)議（MCP）還顯著增強(qiáng)了 AI 模型的上下文感知能力。通過允許 AI 模型訪問實(shí)時的、相關(guān)的數(shù)據(jù)和專門的工具，MCP 使得它們能夠基于準(zhǔn)確和相關(guān)的信息做出響應(yīng)。此外，MCP 支持雙向通信，這意味著 AI 模型不僅可以接收信息，還可以觸發(fā)外部系統(tǒng)中的操作 。訪問實(shí)時數(shù)據(jù)的能力對于許多 AI 應(yīng)用來說至關(guān)重要，MCP 提供了一種標(biāo)準(zhǔn)化的方式，使得模型能夠保持信息的最新狀態(tài)并提供更相關(guān)的響應(yīng)。這種能力使得 AI 不再僅僅依賴于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是能夠與動態(tài)變化的世界進(jìn)行互動。

在安全性方面，模型上下文協(xié)議（MCP）也發(fā)揮著重要作用，它內(nèi)置了安全機(jī)制，可以保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私 。MCP 允許服務(wù)器控制自己的資源，而無需向 LLM 提供商提供敏感的 API 密鑰 8=。對于企業(yè)而言，MCP 的安全性特性至關(guān)重要，因為它解決了在將 AI 與敏感的內(nèi)部系統(tǒng)集成時可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)隱私和控制問題。通過允許服務(wù)器管理自身的安全策略，MCP 提供了一種更安全的方式來連接 AI 模型和企業(yè)數(shù)據(jù)。

此外，MCP 還能夠降低 AI 驅(qū)動應(yīng)用程序的開發(fā)成本和復(fù)雜性 。通過標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)流程，MCP 可以加快開發(fā)者的上手速度 。它還減少了開發(fā)者在集成過程中面臨的復(fù)雜性，并統(tǒng)一了開發(fā)模式 。這種降低的復(fù)雜性和標(biāo)準(zhǔn)化的開發(fā)模式可以減少開發(fā)成本，并簡化 AI 驅(qū)動應(yīng)用程序的維護(hù)工作。通過提供一個通用的框架，MCP 減少了對專業(yè)知識的需求，并簡化了開發(fā)過程。

最后，模型上下文協(xié)議（MCP）有助于構(gòu)建更具適應(yīng)性和可擴(kuò)展性的未來 AI 應(yīng)用。MCP 確保應(yīng)用程序能夠適應(yīng)不斷涌現(xiàn)的新技術(shù)，而無需進(jìn)行大規(guī)模的重寫。它還支持構(gòu)建從一開始就能夠與用戶的個人 AI 助手以及其他 AI 驅(qū)動的應(yīng)用程序進(jìn)行交互的應(yīng)用程序。在快速發(fā)展的 AI 領(lǐng)域，MCP 的這種面向未來的能力非常重要，它使得應(yīng)用程序能夠與新的模型和工具保持兼容，而無需進(jìn)行大量的修改。這種適應(yīng)性確保了基于 MCP 標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建的 AI 應(yīng)用程序的長期價值和可用性。

MCP 的應(yīng)用場景與實(shí)例

模型上下文協(xié)議（MCP）在各種場景中都展現(xiàn)出強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。其中一個重要的應(yīng)用是文件系統(tǒng)集成。通過使用文件系統(tǒng) MCP 服務(wù)器，Anthropic 的 Claude 可以實(shí)現(xiàn)對本地文件的訪問和操作，例如創(chuàng)建、讀取和編輯文件 。用戶甚至可以要求 Claude 列出特定目錄下的內(nèi)容，或者將一首詩歌直接保存到他們的桌面 。文件系統(tǒng)集成為 AI 助手打開了新的大門，使其能夠協(xié)助用戶進(jìn)行本地文件管理、文檔處理以及其他需要訪問用戶計算機(jī)上文件的任務(wù)。這種集成使得 AI 成為一個更加多才多藝的個人助理。

MCP 在代碼庫管理方面也具有顯著的應(yīng)用價值，尤其是在像 GitHub 和 GitLab 這樣的代碼托管平臺上。通過集成 Git 和 GitHub/GitLab MCP 服務(wù)器，Claude 可以管理代碼倉庫，執(zhí)行代碼提交、創(chuàng)建分支、創(chuàng)建拉取請求等操作 。例如，用戶可以指示 Claude 創(chuàng)建一個新的 GitHub 倉庫，并將一個 HTML 文件推送到主分支 。與代碼倉庫的集成使得 AI 成為軟件開發(fā)工作流程中一個非常有價值的工具，能夠自動化代碼管理和代碼審查等任務(wù)。這種 MCP 的應(yīng)用可以顯著提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。

數(shù)據(jù)庫交互是 MCP 的另一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。通過 PostgreSQL 和 SQLite MCP 服務(wù)器，Claude 能夠查詢和更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù) 。例如，開發(fā)者可以要求 Claude 查詢電影數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)模式，或者檢索特定電影的詳細(xì)信息。數(shù)據(jù)庫集成使得 AI 能夠訪問和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而可以通過自然語言實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和報告等應(yīng)用。這項功能使得 AI 成為處理數(shù)據(jù)的更強(qiáng)大的工具。

除了上述場景，還存在許多與其他常用服務(wù)的集成案例。例如，已經(jīng)有與 Slack 和 Google Drive 集成的 MCP 服務(wù)器，這些服務(wù)器允許 Claude 與這些平臺進(jìn)行交互 。通過 Slack MCP 服務(wù)器，Claude 可以發(fā)送消息或管理 Slack 頻道。與流行的生產(chǎn)力工具的集成增強(qiáng)了 AI 助手在用戶日常工作流程中提供幫助的能力，因為它能夠連接到用戶已經(jīng)使用的應(yīng)用程序。這極大地拓寬了 AI 助手的適用性和實(shí)用性。

值得特別提及的是使用 Claude Code 和 MCP 自動化開發(fā)任務(wù)。Claude Code 是一款直接在終端中運(yùn)行的智能編碼工具，它能夠理解代碼庫并幫助開發(fā)者更快地編寫代碼 。它可以執(zhí)行諸如編輯文件、修復(fù)錯誤、運(yùn)行測試以及管理 Git 歷史等任務(wù)。Claude Code MCP 的出現(xiàn)，將 Claude Code 的強(qiáng)大功能實(shí)現(xiàn)為 MCP 服務(wù)器，從而允許通過標(biāo)準(zhǔn)化的 MCP 接口來使用其軟件工程能力。Claude Code MCP 提供了一系列工具，例如執(zhí)行 shell 命令、讀寫文件、列出目錄、搜索文件、代碼審查等。Claude Code 和 MCP 的結(jié)合，為直接在開發(fā)環(huán)境中自動化各種開發(fā)任務(wù)提供了一個強(qiáng)大的平臺。這種集成簡化了開發(fā)工作流程，并通過利用 AI 進(jìn)行編碼輔助和自動化，顯著提高了開發(fā)者的生產(chǎn)力。

MCP 與傳統(tǒng) API 及函數(shù)調(diào)用的比較

模型上下文協(xié)議（MCP）與傳統(tǒng)的應(yīng)用程序編程接口（APIs）以及近年來流行的函數(shù)調(diào)用技術(shù)在設(shè)計理念、功能特性和使用方式上存在著顯著的不同。傳統(tǒng)的 API 通常通過一組預(yù)先定義好的、固定的端點(diǎn)來暴露其功能，客戶端需要按照這些端點(diǎn)的特定結(jié)構(gòu)進(jìn)行交互 。相比之下，MCP 的核心理念是將功能暴露為自描述的“工具” 。在 MCP 中，每個工具都包含了豐富的語義描述，詳細(xì)說明了該工具的具體功能、每個參數(shù)的含義、預(yù)期的輸出格式以及任何相關(guān)的約束和限制 。這種自描述的特性使得 MCP 在很大程度上減少了對外部文檔的依賴，因為接口本身就包含了足夠的使用信息。

從通信模式來看，傳統(tǒng)的 API 通常采用簡單的請求-響應(yīng)模式，即客戶端發(fā)送一個請求，服務(wù)器返回一個響應(yīng)。而 MCP 則更像是一個持續(xù)的、雙向的對話過程 。它不僅允許 AI 模型請求數(shù)據(jù)或執(zhí)行操作，還能夠動態(tài)地接收來自外部工具的更新，而無需客戶端不斷地發(fā)送新的請求 。這種持久的、實(shí)時的雙向通信能力，類似于 WebSockets，使得 MCP 更適合構(gòu)建需要保持狀態(tài)和實(shí)時交互的 AI 應(yīng)用。

函數(shù)調(diào)用是近年來在 LLM 領(lǐng)域興起的一種技術(shù)，它允許 AI 模型在生成文本的過程中，識別出需要調(diào)用外部函數(shù)來獲取信息或執(zhí)行特定操作的意圖。雖然函數(shù)調(diào)用也旨在增強(qiáng) AI 與外部世界的交互能力，但它通常發(fā)生在服務(wù)器端，并且往往是特定于某個 AI 模型或平臺的。相比之下，MCP 更多地發(fā)生在客戶端（例如 Claude Desktop 應(yīng)用），它為跨各種不同的工具提供了一個更加一致和標(biāo)準(zhǔn)化的執(zhí)行框架。此外，MCP 的設(shè)計目標(biāo)是成為模型無關(guān)的，這意味著理論上它可以與不同的 LLM（包括 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT 系列以及各種開源模型）一起使用。

模型上下文協(xié)議（MCP）在上下文管理方面也展現(xiàn)出相對于傳統(tǒng) API 和函數(shù)調(diào)用的優(yōu)勢。MCP 旨在提供更強(qiáng)的上下文感知和管理能力，使得 AI 模型能夠更好地理解和利用來自不同數(shù)據(jù)源的信息。而傳統(tǒng)的 API 在處理復(fù)雜的、多輪的對話上下文時可能存在局限性。函數(shù)調(diào)用雖然也能夠傳遞一定的上下文信息，但其主要關(guān)注點(diǎn)在于觸發(fā)特定的功能，而非維護(hù)長期的、豐富的交互上下文。

總而言之，MCP 的自描述工具、動態(tài)適應(yīng)性以及對持續(xù)雙向通信的支持，使其在與外部世界交互方面比傳統(tǒng) API 更加靈活和強(qiáng)大，尤其對于需要豐富上下文信息的 AI 系統(tǒng)而言。同時，MCP 的模型無關(guān)性以及更全面的集成方法，也使其在互操作性和標(biāo)準(zhǔn)化方面具有超越特定供應(yīng)商函數(shù)調(diào)用技術(shù)的潛力。

為了更清晰地對比 MCP 與傳統(tǒng) API 和函數(shù)調(diào)用，下表總結(jié)了它們在關(guān)鍵特性上的差異：

表 1: MCP vs. 傳統(tǒng) APIs 和函數(shù)調(diào)用

MCP 入門與使用指南

對于希望開始使用模型上下文協(xié)議（MCP）的用戶，Anthropic 提供了一系列工具和文檔。在 Anthropic 的 Claude Desktop 應(yīng)用中設(shè)置 MCP 相對簡單。用戶可以通過編輯 Claude Desktop 應(yīng)用的配置文件 claude_desktop_config.json 來配置 MCP 服務(wù)器 。在這個配置文件中，用戶需要指定想要使用的 MCP 服務(wù)器的名稱、啟動該服務(wù)器的命令以及任何必要的參數(shù) 。一旦 Claude Desktop 應(yīng)用啟動，如果配置正確，用戶將在輸入框的右下角看到一個錘子圖標(biāo)。點(diǎn)擊這個圖標(biāo)可以查看當(dāng)前配置并可供使用的工具。

這是最近火爆全網(wǎng)的Blender MCP，大家可以直觀的感受下MCP的威力，現(xiàn)在Claude AI可以直接與Blender對話。 立即將任何提示或2D圖像轉(zhuǎn)化為驚艷的3D場景。

對于開發(fā)者而言，Anthropic 提供了軟件開發(fā)工具包（SDKs），用于構(gòu)建自定義的 MCP 服務(wù)器和客戶端。這些 SDK 支持多種流行的編程語言，包括 Python、TypeScript、Kotlin 和 Java 。開發(fā)者可以利用這些 SDK 來定義自己的資源、工具和提示，并實(shí)現(xiàn)服務(wù)器端的具體邏輯。值得一提的是，開發(fā)者甚至可以使用像 Claude 這樣的 LLM 來加速 MCP 服務(wù)器和客戶端的開發(fā)過程 。

目前已經(jīng)存在許多預(yù)構(gòu)建的 MCP 服務(wù)器，這些服務(wù)器旨在與常見的數(shù)據(jù)源和工具進(jìn)行集成，例如文件系統(tǒng)、GitHub、GitLab、Google Drive、Slack 以及各種數(shù)據(jù)庫（如 PostgreSQL 和 SQLite）等 。這些預(yù)構(gòu)建的服務(wù)器提供了豐富的功能，例如文件操作、代碼倉庫管理、數(shù)據(jù)庫查詢、Web 搜索以及瀏覽器自動化等等 。這些預(yù)構(gòu)建服務(wù)器的不斷增長，使得用戶能夠更輕松地將 Claude 連接到他們現(xiàn)有的工具和數(shù)據(jù)，而無需從頭開始開發(fā)自定義的集成方案。

在使用 MCP 時，遵循一些最佳實(shí)踐至關(guān)重要。用戶應(yīng)該仔細(xì)審查并批準(zhǔn) Claude 提出的任何命令，尤其是在處理來自不可信來源的內(nèi)容時。對于過長的文本內(nèi)容，建議避免直接粘貼，而是使用文件進(jìn)行交互 。將復(fù)雜的任務(wù)分解為更小的、更易于管理的交互也有助于提高效率 。在開發(fā)自定義 MCP 服務(wù)器時，建議首先實(shí)現(xiàn)核心功能，然后再逐步迭代添加更多的特性。對每個組件進(jìn)行徹底的測試，并始終將安全性放在首位。使用結(jié)構(gòu)化的日志記錄來跟蹤服務(wù)器的操作和可能出現(xiàn)的錯誤。在與 Claude 交互時，使用清晰和具體的語言來指導(dǎo)它使用 MCP 的各項功能。遵循這些最佳實(shí)踐對于確保安全有效地使用 MCP 至關(guān)重要，尤其是在處理敏感數(shù)據(jù)或與外部系統(tǒng)進(jìn)行交互時。這些指導(dǎo)原則可以幫助用戶降低潛在的風(fēng)險，并最大限度地發(fā)揮使用 MCP 的益處。

MCP 的未來發(fā)展與對 AI 發(fā)展的影響

模型上下文協(xié)議（MCP）的未來發(fā)展前景廣闊，其生態(tài)系統(tǒng)有望持續(xù)壯大 。預(yù)計未來將涌現(xiàn)出更多的 MCP 服務(wù)器和客戶端，從而進(jìn)一步擴(kuò)展其功能和應(yīng)用范圍 。隨著遠(yuǎn)程支持技術(shù)的日益成熟，未來還將增加額外的身份驗證和安全層，以確保在分布式環(huán)境中對 AI 交互進(jìn)行有效的控制 ?？梢灶A(yù)見的是，未來可能會出現(xiàn)專門用于列出和發(fā)現(xiàn)各種 MCP 服務(wù)器的 marketplace 和類似于應(yīng)用商店的平臺。這些發(fā)展都將有助于構(gòu)建一個更加完善和易于使用的 MCP 生態(tài)系統(tǒng)。

模型上下文協(xié)議（MCP）在推動 Agentic AI（自主智能代理）的發(fā)展方面也扮演著關(guān)鍵角色。MCP 為構(gòu)建更自主、更智能的 AI 代理奠定了重要的基礎(chǔ)，使得 AI 能夠主動地收集上下文信息并執(zhí)行相應(yīng)的操作 。未來的 AI 代理可以利用 MCP 與各種不同的系統(tǒng)進(jìn)行交互，從而實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)自動化 。值得注意的是，MCP 中定義的“采樣”原語甚至允許 AI 驅(qū)動的服務(wù)器請求進(jìn)一步的 AI 計算，這實(shí)際上使得 AI 代理能夠執(zhí)行多步驟的推理過程 。這預(yù)示著 MCP 不僅僅是一個簡單的工具集成協(xié)議，它更是構(gòu)建能夠進(jìn)行復(fù)雜規(guī)劃和自主行動的 AI 系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。

盡管 MCP 具有巨大的潛力，但在其推廣和應(yīng)用過程中仍然可能面臨一些挑戰(zhàn)和局限性。當(dāng)前，在數(shù)據(jù)連接和交互領(lǐng)域存在著許多競爭性的標(biāo)準(zhǔn)，MCP 作為其中之一，要成為行業(yè)范圍內(nèi)的通用標(biāo)準(zhǔn)，仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn) 。在實(shí)際應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)源和 AI 應(yīng)用的多樣性，可能會出現(xiàn)一些兼容性問題 。此外，一些評論員認(rèn)為，MCP 的某些方面可能被過度宣傳 。就目前而言，MCP 主要面向企業(yè)和開發(fā)者用戶，對于普通消費(fèi)者而言，其應(yīng)用可能還不夠直接 。要充分發(fā)揮 MCP 的潛力，需要得到廣泛的采用，并且需要說服那些已經(jīng)投入到現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)中的開發(fā)者接受并使用它 。目前來看，使用 MCP 仍然需要一定的開發(fā)背景知識 ?？朔@些挑戰(zhàn)將是 MCP 最終成為 AI 交互的真正通用標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵。

結(jié)論

總而言之，Claude 模型上下文協(xié)議（MCP）代表了在 AI 模型與外部世界集成方面的一個重要進(jìn)步。通過提供一個標(biāo)準(zhǔn)化的框架，MCP 簡化了 AI 應(yīng)用程序的開發(fā)，增強(qiáng)了 AI 的上下文感知能力，并提高了數(shù)據(jù)交互的安全性。它不僅降低了開發(fā)成本和復(fù)雜性，還有助于構(gòu)建更具適應(yīng)性和可擴(kuò)展性的未來 AI 應(yīng)用。雖然 MCP 在推廣和應(yīng)用過程中仍面臨一些挑戰(zhàn)，但其在標(biāo)準(zhǔn)化、互操作性以及促進(jìn)更自主智能的 AI 代理發(fā)展方面的潛力是巨大的。隨著 MCP 生態(tài)系統(tǒng)的不斷成熟和完善，它有望在塑造 AI 技術(shù)的未來發(fā)展中發(fā)揮關(guān)鍵作用。