什么是MCP？

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由Anthropic（Claude的开发公司）于2024年底推出的一个开放标准，它彻底改变了AI如何与”外部世界”互动的方式。简单来说，MCP就像是”AI应用程序的USB-C接口”，一种通用的连接方式，让AI模型能安全、标准化地访问外部即时数据与工具。

MCP是一个开放协议，旨在标准化AI应用与外部工具和数据源之间的集成。通过使用MCP，开发人员可以增强AI模型的功能，使它们能够生成更准确、更相关和上下文感知的响应。

MCP的核心功能

MCP的核心功能包括：

      • Resources（资源）

      • Prompts（提示词）

      • Tools（工具）

      • Sampling（采样）

      • Roots（根目录）

      • Transports（传输层）

    例子

    想象你请AI助理帮你查天气、安排行程或分析一份文件，如果它无法连接外部数据来源，就像”闭着眼睛飞行”，AI遇到需要新信息的问题时只能回说不知道，甚至是根据过时信息编造错误的回应。

    举个具体例子：

        • 没有MCP时：用户需要手动截图或复制文本，再将其粘贴到AI窗口中进行对话。数据流向是单向的，从用户到AI。

        • 使用MCP后：AI可以直接通过MCP服务访问浏览器、文件系统等数据源。数据流向是双向的，AI可以主动获取信息。

      再举一个对话示例：

          • 用户：”谁赢得了2022年世界杯？”

          • AI：”阿根廷赢得了2022年FIFA世界杯。”

          • 用户：”谁是他们的队长？”

        没有MCP的情况下，AI可能会将第二个问题视为独立查询，无法将其与之前关于世界杯的讨论联系起来。但有了MCP，模型理解”他们”指的是阿根廷，从而给出正确且自然的回应：”莱昂内尔·梅西是阿根廷的队长。”

        MCP的架构

        MCP采用客户端-服务器架构，由三个核心角色组成：

        1. MCP主机（Host）

        MCP主机是AI应用本身，例如整合到开发环境中的AI助理或独立的AI工具。主机进程充当容器和协调者，负责：

            • 创建和管理多个客户端实例

            • 控制客户端连接权限和生命周期

            • 执行安全策略和同意要求

            • 处理用户授权决策

            • 协调AI/LLM集成和采样

            • 管理跨客户端的上下文聚合

          2. MCP客户端（Client）

          MCP客户端在主机应用程序中作为中介桥梁。每个客户端由主机创建，并维护一个隔离的服务器连接：

              • 为每个服务器建立一个有状态的会话

              • 处理协议协商和功能交换

              • 双向路由协议消息

              • 管理订阅和通知

              • 维护服务器之间的安全边界

            3. MCP服务器（Server）

            MCP服务器是向AI系统公开特定功能的轻量级程序：

                • 连接到本地或远程数据源（文件系统、数据库、API）

                • 向MCP主机公开其功能

                • 处理请求并报告相关信息

                • 通过MCP原语公开资源、工具和提示

                • 独立运行，具有明确的职责

                • 通过客户端接口请求采样

                • 必须遵守安全约束

                • 可以是本地进程或远程服务

              这种架构在AI系统和外部资源之间创建了无缝的信息流动，允许上下文感知的回应和行动，可生成更精准的回应。

              主流MCP客户端介绍

              目前支持MCP功能的客户端主要有以下几种：

              1. Claude Desktop（Claude官方客户端）

              优点：

                  • 官方支持，与Claude模型深度集成

                  • 用户界面友好，易于使用

                  • 提供完整的MCP功能支持

                  • 安全性高，由Anthropic官方维护

                缺点：

                    • 仅支持Claude系列模型

                    • 可能需要付费订阅才能使用全部功能

                  官网链接： Claude Desktop

                   

                  2. chatwise

                  优点：

                      • 功能强大且注重隐私保护

                      • 支持任意 LLM 模型（如 GPT-4、Claude、Gemini 等），具备多模态聊天（音频、PDF、图片、文本等）、网页搜索（Tavily API 或本地浏览器）、MCP 工具集成（如 Notion、Google Sheets 等）以及实时渲染 HTML/React/图表等功能。

                    缺点：

                        • 需要付费

                      官网链接：chatwise

                      3. Cursor

                      优点：

                          • 专为编程设计的AI编辑器

                          • 集成了代码编辑和AI辅助功能

                          • 支持多种编程语言

                          • 提供强大的代码补全和重构功能

                          • 支持MCP协议，可连接外部工具

                        缺点：

                            • 主要面向开发者，对非技术用户不够友好

                            • 某些高级功能需要付费

                          官网链接： Cursor

                          4. Cherry Studio

                          优点：

                              • 新兴客户端，支持可视化配置

                              • 点选即可配置MCP服务器，简单上手

                              • 界面美观，用户体验良好
                              • 免费

                              •  

                              官网链接： Cherry Studio

                              5. Visual Studio Code (GitHub Copilot 代理模式)

                              优点：

                                  • 与开发环境深度集成

                                  • 提供强大的代码辅助功能

                                  • 支持多种编程语言

                                  • 大型社区支持

                                缺点：

                                    • 需要GitHub Copilot订阅

                                    • 主要面向开发者使用

                                  官网链接： VS Code

                                  6. Copilot Studio

                                  优点：

                                      • 微软官方支持

                                      • 与Microsoft生态系统深度集成

                                      • 提供企业级功能

                                      • 安全性高

                                    缺点：

                                        • 可能需要Microsoft订阅

                                        • 主要面向企业用户

                                      官网链接： Copilot Studio

                                      MCP的优势

                                      1. 即时数据接取

                                      MCP使AI模型能够超越其预训练知识的限制，连接到即时数据源。这意味着：

                                          • 反映现在即时状况的天气预报

                                          • 根据今天市场的数据给予财务建议

                                          • 包含最新发展的新闻摘要

                                        2. 个人化但不影响隐私

                                        通过MCP，AI可以在需要时才访问用户的特定信息，而无需将所有个人数据全部放在对话上下文中：

                                            • 通过最小化数据揭露来增强隐私

                                            • 允许个人化回应而不影响安全性

                                            • 缩减个人化互动所需的背景信息量

                                          3. 降低幻觉

                                          通过将AI回应建立在事实性外部数据上，MCP显著减少了”幻觉”问题——即AI系统生成看似合理但不正确的信息：

                                              • AI可以通过外部来源验证信息

                                              • 可访问最新信息，不受固定知识截止日期限制

                                              • 回应基于当前可验证的数据

                                              • 增强对相关上下文的理解

                                            4. 简化开发

                                            MCP提供了AI系统与外部资源互动的标准化方式，大大简化了开发过程：

                                                • 开发者可以一次性编写与MCP互动，并利用多个符合MCP的工具

                                                • 使用通用协议减少整合工作

                                                • 标准化接口使维护变得更容易

                                              5. 功能大幅扩展

                                              通过MCP，AI系统可以通过利用专门的外部工具执行更复杂和实用的任务：

                                                  • 通过连接版本控制系统进行程序代码分析

                                                  • 使用即时市场数据进行财务分析

                                                  • 通过专门服务进行图像或文件分析

                                                结论

                                                MCP作为AI大模型的标准化工具箱，正在彻底改变AI与外部世界的交互方式。它不仅解决了大语言模型的知识限制和更新挑战，还提供了一种统一的方法来访问专业领域知识和外部数据。随着越来越多的客户端和服务器支持MCP协议，我们可以期待AI应用在功能性、准确性和实用性方面的显著提升。

                                                无论是开发者还是普通用户，了解和利用MCP都将成为未来AI应用的重要一环。通过选择适合自己需求的MCP客户端，我们可以充分发挥AI大模型的潜力，创造更智能、更实用的AI体验。