【AI大模型】MCP：AI应用的“超级扩展坞”

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【AI大模型】MCP：AI应用的“超级扩展坞”

一、什么是MCP

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一种新兴的开放协议，于2024年11月由Anthropic公司（Claude的开发者）开源。它的核心目标是建立一个类似USB-C的标准化协议，统一AI模型与外部资源的交互接口，让AI应用能够像使用扩展坞一样，轻松地连接各种工具和服务。

二、为什么需要MCP

在MCP出现之前，AI应用与外部资源的集成面临着诸多挑战。例如，不同的模型在定义函数调用时，结构和参数格式各不相同，开发者需要针对每个模型进行定制化开发，这不仅耗时耗力，还难以维护。而MCP通过增加一个中间层——MCP Server，允许AI应用使用统一的协议连接到外部资源，从而简化了集成过程。

三、MCP的核心架构

MCP Hosts: 如 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具，希望通过 MCP 访问数据的程序

MCP Clients: 维护与服务器一对一连接的协议客户端

MCP Servers: 轻量级程序，通过标准的 Model Context Protocol 提供特定能力

本地数据源: MCP 服务器可安全访问的计算机文件、数据库和服务

远程服务: MCP 服务器可连接的互联网上的外部系统（如通过 APIs）

四、MCP的优势

简化开发

开发者无需适配各种私有协议，只需连接MCP Server即可。这大大降低了开发难度，提高了开发效率。

提高扩展性

AI应用可以通过随时“插拔”新的MCP Server来扩展功能。这种灵活的扩展方式，使得AI应用能够快速适应变化，满足不同场景的需求。

促进生态共享

通过MCP Server的共享，新的AI应用可以快速获得各种工具，形成了一种新的合作体系。这不仅提高了整体效用，还推动了AI应用的生态发展。

五、MCP的应用场景

数据访问

MCP可以连接本地文件、数据库等数据源，为AI应用提供数据支持。例如，一个AI应用可以通过MCP Server访问企业内部的数据库，获取实时数据，从而提供更准确的分析和建议。

工具调用

MCP可以将外部工具封装为服务，供AI应用调用。例如，一个AI客服系统可以通过MCP Server调用CRM系统的API，实现自动化的客户服务。

多Agent协作

在多Agent架构中，MCP可以作为Agent之间的通信协议，实现Agent之间的协作。例如，一个复杂的任务可以由多个Agent协同完成，每个Agent通过MCP Server调用不同的工具和服务。

六、MCP的最新进展

Streamable HTTP的引入

2025年，MCP引入了Streamable HTTP传输方式。这一更新使得MCP服务器更简单、更高效、更灵活，可以支持更大规模的分布式部署。

远程连接的支持

MCP项目组正在积极推进Remote MCP Connections的实现。这将允许客户端通过互联网安全地连接到MCP服务端，进一步拓展MCP的应用范围

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