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Model Context Protocol（模型上下文协议）

收录时间：
2025-05-23
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MCP是什么

MCP 全称 Model Context Protocol（模型上下文协议），MCP 是由 Anthropic 公司于2024年11月底提出并开源的一种开放标准协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的集成问题。MCP 核心目标是通过标准化接口，使 AI 系统能够无缝访问外部数据源、工具和服务，从而打破数据孤岛，提升 AI 助手的实际操作能力。MCP 采用客户端-服务器（client-server）架构，支持双向通信，并允许动态发现和调用外部工具。

  • MCP官网：https://modelcontextprotocol.io/
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MCP（模型上下文协议）是 AI 应用程序和代理连接并使用数据源（例如本地文件、数据库或内容存储库）和工具（例如 GitHub、Google Maps 或 Puppeteer）的标准方式。可以将 MCP 视为 AI 应用的通用适配器，类似于 USB-C 之于物理设备。USB-C 充当通用适配器，将设备连接到各种外设和配件。同样，MCP 提供了一种标准化的方式，将 AI 应用连接到不同的数据和工具。

在 USB-C 出现之前，不同的连接需要不同的线缆。同样，在 MCP 出现之前，开发人员必须为每个 AI 应用程序所需的数据源或工具构建自定义连接——这是一个耗时的过程，而且常常导致功能受限。现在，有了 MCP，开发人员可以轻松地为他们的 AI 应用程序添加连接，从而让他们的应用程序从一开始就更加强大。

为什么选择 MCP？

MCP 可帮助您在 LLM 之上构建代理和复杂的工作流。LLM 通常需要与数据和工具集成，而 MCP 可提供以下功能：

  • 越来越多的预建集成可供您的 LLM 直接插入
  • 在 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性
  • 保护基础架构内数据的最佳实践 

MCP总体架构

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MCP 的核心遵循客户端-服务器（client-server）架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器，MCP 核心架构包含以下几个部分：

  • MCP Host（MCP主机）：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样的程序，需要通过 MCP 访问数据。
  • MCP Clients（MCP客户端）：与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
  • MCP Servers（MCP服务器）：轻量级程序，每个程序都通过标准化模型上下文协议公开特定功能。
  • Local Data Sources（本地数据源）：MCP 服务器可以安全访问的您的计算机文件、数据库和服务。
  • Remote Services（远程服务）：MCP 服务器可以通过互联网（例如通过 API）连接到的外部系统。

MCP工作原理

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MCP 通过一个简单的系统在您的 AI 应用程序和数据之间架起了一座桥梁：

  • MCP 服务器连接到您的数据源和工具（如 Google Drive 或 Slack）。
  • MCP 客户端由 AI 应用程序（如 Claude Desktop）运行，以将它们连接到这些服务器。
  • 当你授予权限后，你的 AI 应用程序会发现可用的 MCP 服务器。
  • 然后，AI 模型可以使用这些连接来读取信息并采取行动。

这种模块化系统意味着无需改变 AI 应用程序本身即可添加新功能 – 就像无需升级整个系统即可为计算机添加新配件一样。

MCP如何使用？

MCP官网提供了详细的MCP创建和使用指南，可以为不同开发者提供使用指导，可以访问MCP官网或MCP官方Github查看详情。

  • MCP官网地址：https://modelcontextprotocol.io/
  • MCP官方Github开源代码库：https://github.com/modelcontextprotocol

MCP使用教程

1、服务器开发者

开始构建您自己的 MCP Servers 服务器，以便在 Claude for Desktop 和其他客户端中使用。

  • MCP Servers 开发者使用教程：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
    在本教程中，我们将构建一个简单的 MCP 天气服务器，并将其连接到主机 Claude for Desktop。我们将从基本设置开始，然后逐步介绍更复杂的用例。

2、客户端开发者

开始构建可以与所有 MCP Servers 服务器集成的 MCP Clients 客户端。

  • MCP Clients 开发者使用教程：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/client
    在本教程中，您将学习如何构建一个基于 LLM 的聊天机器人客户端，并连接到 MCP 服务器。如果您已经阅读过服务器快速入门指南，它将指导您完成构建第一个服务器的基础知识。

3、Claude桌面用户

开始使用 Claude for Desktop 中预建的 MCP Servers 服务器。

  • Claude 桌面用户使用教程：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user
    在本教程中，您将扩展Claude for Desktop，以便它可以从计算机的文件系统读取、写入新文件、移动文件，甚至搜索文件。

4、MCP调试指南

在开发 MCP 服务器或将其与应用程序集成时，有效的调试至关重要。

  • MCP调试指南：https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/debugging
    本指南介绍了 MCP 生态系统中可用的调试工具和方法。

5、MCP Inspector

MCP Inspector是一款用于测试和调试 MCP Servers 服务器的交互式开发者工具。

  • MCP Inspector使用教程：https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector
    使用 MCP Inspector 测试和调试MCP服务器的深入指南，本指南将详细介绍 Inspector 的功能和性能。

MCP Servers 服务器示例

下面是一些已经应用的各种模型上下文协议 (MCP) 服务器，以展示该协议的功能和多功能性。这些服务器使大型语言模型 (LLM) 能够安全地访问工具和数据源。

1、数据和文件系统

  • 文件系统——具有可配置访问控制的安全文件操作
  • PostgreSQL – 具有模式检查功能的只读数据库访问
  • SQLite – 数据库交互和商业智能功能
  • Google Drive – Google Drive 的文件访问和搜索功能

2、开发工具

  • Git – 读取、搜索和操作 Git 存储库的工具
  • GitHub – 存储库管理、文件操作和 GitHub API 集成
  • GitLab – GitLab API 集成，支持项目管理
  • Sentry – 从 Sentry.io 检索和分析问题

3、Web和浏览器自动化

  • Brave Search – 使用 Brave 的搜索 API 进行网络和本地搜索
  • Fetch – 针对 LLM 使用进行优化的 Web 内容获取和转换
  • Puppeteer——浏览器自动化和网页抓取功能

4、生产力和沟通

  • Slack – 频道管理和消息传递功能
  • Google 地图– 位置服务、路线和地点详情
  • 记忆——基于知识图谱的持久记忆系统

5、人工智能和专用工具

  • EverArt——使用各种模型的 AI 图像生成
  • 顺序思维——通过思维序列动态解决问题
  • AWS KB 检索– 使用 Bedrock Agent Runtime 从 AWS 知识库检索

更多 MCP Servers 示例请访问官网：

  • MCP Servers 官网示例集：https://modelcontextprotocol.io/examples

MCP Clients 客户端示例

下面列表中是一些支持模型上下文协议 (MCP) 的应用程序。每个客户端可能支持不同的 MCP 功能，从而允许与 MCP 服务器进行不同程度的集成。

客户 资源 提示 工具 采样 根 笔记
5ire ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具。
Apify MCP Tester ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具
BeeAI Framework ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持代理工作流程中的工具。
Claude Code ❌ ✅ ✅ ❌ ❌ 支持提示和工具
Claude桌面应用程序 ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 支持工具、提示和资源。
Cline ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具和资源。
Continue ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 支持工具、提示和资源。
Copilot-MCP ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具和资源。
Cursor ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具。
Daydreams Agents ✅ ✅ ✅ ❌ ❌ 支持将服务器放入 Daydreams 代理
Emacs Mcp ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持 Emacs 中的工具。
fast-agent ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ 完整的多模式 MCP 支持，具有端到端测试
Genkit ⚠️ ✅ ✅ ❌ ❌ 支持资源列表和通过工具查找。
GenAIScript ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具。
Goose ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具。
LibreChat ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 代理支持工具
mcp-agent ❌ ❌ ✅ ⚠️ ❌ 支持工具、服务器连接管理和代理工作流程。
Microsoft Copilot Studio ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具
OpenSumi ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持 OpenSumi 中的工具
oterm ❌ ✅ ✅ ✅ ❌ 支持 Ollama 的工具、提示和采样。
Roo Code ✅ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具和资源。
Sourcegraph Cody ✅ ❌ ❌ ❌ ❌ 通过 OpenCTX 支持资源
SpinAI ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持 Typescript AI Agents 工具
Superinterface ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持工具
TheiaAI/TheiaIDE ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持 Theia AI 中的代理工具以及 AI 驱动的 Theia IDE
VS Code GitHub Copilot ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ 支持动态工具/根发现、安全秘密配置和显式工具提示
Windsurf Editor ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持使用AI Flow的工具进行协作开发。
Witsy ❌ ❌ ✅ ❌ ❌ 支持 Witsy 中的工具。
Zed ❌ ✅ ❌ ❌ ❌ 提示以斜线命令形式出现

更多 MCP Clients 示例请访问官网：

  • MCP Clients 官网示例集：https://modelcontextprotocol.io/clients

MCP官方集成

这些 MCP 服务器由 Anthropic 公司为其平台维护：

  • Axiom – 使用自然语言查询和分析日志、跟踪和事件数据
  • Browserbase – 在云端自动化浏览器交互
  • Cloudflare – 在 Cloudflare 开发者平台上部署和管理资源
  • E2B – 在安全的云沙箱中执行代码
  • Neon – 与 Neon 无服务器 Postgres 平台交互
  • Obsidian Markdown Notes – 阅读和搜索 Obsidian 库中的 Markdown 笔记
  • Qdrant – 使用 Qdrant 矢量搜索引擎实现语义记忆
  • Raygun – 访问崩溃报告和监控数据
  • Search1API – 用于搜索、爬取和站点地图的统一 API
  • Stripe – 与 Stripe API 交互
  • Tinybird – 与 Tinybird 无服务器 ClickHouse 平台接口
  • Weaviate – 通过您的 Weaviate 系列启用 Agentic RAG

MCP社区亮点

MCP官方社区开发的服务器生态系统不断壮大，扩展了 MCP 的功能：

  • Docker – 管理容器、镜像、卷和网络
  • Kubernetes – 管理 Pod、部署和服务
  • Linear – 项目管理和问题跟踪
  • Snowflake – 与 Snowflake 数据库交互
  • Spotify – 控制 Spotify 播放并管理播放列表
  • Todoist – 任务管理集成

MCP常见问题

  • MCP常见问题入口：https://modelcontextprotocol.io/faqs

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