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Model Context Protocol（MCP）于2024年11月由Anthropic公司首次提出并开源，旨在解决AI模型与外部数据和工具集成的难题，提供标准化接口以简化集成过程。发布后，迅速获得Block、Apollo等公司以及Zed、Replit等开发工具提供商的支持。

2025年3月，OpenAI也采用MCP，进一步推动其在AI领域的应用。如今，MCP社区不断壮大，开发者基于其构建了更多开源服务器，支持多种流行系统，未来有望成为AI行业的通用接口，支持更丰富的数据模态和更安全的远程及云集成。

一、什么是模型上下文协议（MCP）？

模型上下文协议（MCP）是一个开放的、通用的协议，标准化了应用程序如何为大型语言模型（LLM）提供上下文信息。简单来说，就像HTTP协议允许不同网站和浏览器按照相同规则交换信息一样，MCP就像是AI世界的HTTP协议。MCP使得不同的AI模型能够以标准化的方式连接到各种数据源和工具，极大地简化了AI应用程序的构建。通过MCP，开发者无需为每个模型或数据源创建专用接口，从而降低了开发成本和复杂度。

二、为什么需要MCP？

大型语言模型（LLM）功能强大，但它们面临几个关键限制：

• 知识限制和更新挑战：LLM仅了解其训练数据中包含的信息。例如，GPT-4的知识在2023年4月截止。训练大型语言模型需要巨大的计算资源和时间，经常需要六个月或更长时间来完成新版本。这就造成了一个困难的问题：模型的知识总是“过时的”，而更新代价极高且耗时长。
• 缺乏专业领域知识：LLM通常是基于公开可用的常规数据进行训练的，它们无法深入理解特定业务场景中的专业数据和信息。例如，医疗机构的内部流程、一家公司的产品目录或某组织的专有知识不在模型的训练范围内。
• 没有统一的外部数据访问标准：目前，为LLM提供附加信息的方式有很多种，如RAG（检索增强生成）、本地知识库、互联网搜索等。不同的开发团队提供不同的集成解决方案，导致系统之间的集成成本高昂。具有专业领域数据的系统（如CRM、ERP、医疗记录系统等）很难与LLM无缝集成，每次集成都需要自定义开发，缺乏通用的、标准化的方法。

这就是为什么我们需要MCP。MCP提供了一个标准化协议，让LLM能够以一致的方式访问外部信息和工具，解决所有上述问题。通过MCP，我们可以获得以下关键好处：

• 丰富的预构建集成：MCP提供许多现成的服务器集成，包括文件系统、数据库（PostgreSQL、SQLite）、开发工具（Git、GitHub、GitLab）、网络工具（Brave Search、Fetch）、生产力工具（Slack、Google Maps）等。这意味着你不需要从头构建这些集成，可以直接使用这些预构建的连接器，让LLM访问这些系统中的数据。
• 在LLM供应商之间灵活切换：今天你可能使用GPT-4，明天你可能想尝试Claude或Gemini，或者针对不同场景使用不同的LLM。有了MCP，你不需要重写整个应用程序的集成逻辑，只需要更改底层模型，所有数据和工具集成都保持不变。
• 构建复杂的AI工作流：MCP允许你在LLM上构建复杂的代理和工作流。例如，一个法律文件分析系统需要查询多个数据库、使用特定工具进行文件比较，并生成报告。

三、MCP的工作原理

在MCP中，有三个核心角色：MCP服务器（提供工具和数据访问），MCP客户端（嵌入在LLM中并与MCP服务器通信），以及MCP主机（集成LLM和客户端的应用程序，如Claude Desktop、Cursor等）。以下是这三个角色的详细介绍：

• MCP服务器：MCP服务器是一个程序，提供LLM可以使用的工具和数据访问能力。与传统的远程API服务器不同，MCP服务器可以作为用户设备上的本地应用程序运行，也可以部署到远程服务器。每个MCP服务器提供一组具体的工具，负责从本地数据或远程服务中检索信息。

• MCP客户端：MCP客户端是连接LLM和MCP服务器的桥梁。它负责接收来自LLM的请求，将请求转发至适当的MCP服务器，并将MCP服务器的结果返回给LLM。
• MCP主机：像Claude Desktop、IDE（如Cursor等）这样的程序，或希望通过MCP访问数据的AI工具。这些应用程序为用户提供与LLM交互的界面，同时集成MCP客户端以连接到MCP服务器，使用MCP服务器提供的工具扩展LLM功能。

• MCP服务器资源列表收集了很多开源免费的MCP服务器，可以直接使用。

四、如何构建MCP服务器

MCP服务器是MCP系统中最关键的环节。它决定了LLM可以使用哪些工具访问哪些数据，直接影响AI应用程序的功能边界和能力。构建MCP服务器时，开发者需要定义MCP服务器提供的工具，并确保数据的安全性。例如，一个MCP服务器可以提供一个用于在公司知识库中搜索文档的工具。

此外，MCP服务器的建设需要确保身份验证和访问控制的安全性。通过个人访问令牌（PAT）等方式，可以确保AI工具安全地与外部系统交互，并保护用户数据隐私。

模型上下文协议（MCP）为LLM与特定业务的结合带来了革命性的变化。它通过提供统一的标准化协议，解决了LLM的知识更新、专业领域知识缺乏以及外部数据访问标准不统一等问题。使用MCP连接你的服务将为你的业务带来新的可能性，帮助你创建能够理解公司内部知识的AI助手，开发访问最新数据的智能工具，并构建满足行业特定需求的专业应用。

MCP不仅提升了AI应用程序的开发效率和灵活性，也为人工智能的未来发展提供了强大的基础。随着技术的不断进步，MCP将在更多领域中发挥重要作用。