MCP (Model Context Protocol) 是一個新的開放協議，旨在標準化如何向大型語言模型（LLMs）提供上下文。可以將 MCP 想象成 AI Agent 的 USB-C 接口：它為 AI Agent 連接各種工具和數據源提供了一種統一的方法。 本文詳細介紹了 MCP 的定義、架構、工作原理、優勢和劣勢，並將其與傳統 API 進行了對比。 什麼是 MCP? 模型上下文協議（MCP）是一個標準化協議，用於連接 AI 代理到各種外部工具和數據源。想象它是一個 USB-C 接口 - 但用於 AI 應用。 就像 USB-C 簡化了不同設備連接到計算機的方式一樣，MCP 簡化了 AI 模型與數據、工具和服務交互的方式。 Claude MCP 由 Anthropic ↗ 發起，旨在使 AI 模型（如 Claude）更容易與工具和數據源交互。 但 MCP 不僅僅是一個 Anthropic 項目，MCP 是開放的，現在越來越多的公司和開發者加入進來。 它開始看起來像是一個新的 AI-工具交互標準。 想深入了解學習 Claude MCP，可以訪問 claudemcp.com ↗ 獲取更多關於 MCP 規範和教程。 MCP 遵循簡單的客戶端-伺服器架構: MCP Hosts: 這些是需要訪問外部數據或工具的應用程序（如 Claude Desktop 或 AI 驅動的 IDE） MCP Clients: 它們維護與 MCP 服務器的專用、一對一連接 MCP Servers: 輕量級的伺服器通過 MCP 暴露特定的功能，連接到本地或遠程數據源 本地數據源: 由 MCP 伺服器安全訪問的文件、數據庫或服務 遠程服務: 由 MCP 伺服器訪問的互聯網基 API 或服務 將 MCP 視為橋樑，可以清楚地看到: MCP 本身不處理複雜的邏輯；它只是協調 AI 模型和工具之間的數據和指令流動。實現 MCP 有很多好處： 簡化開發: 寫一次，多次集成，無需為每個集成重寫自定義代碼 靈活性: 切換 AI 模型或工具時無需複雜重新配置 實時響應: MCP 連接保持活動狀態，實現實時上下文更新和交互 安全性與合規性: 內置訪問控制和標準化的安全實踐 可擴展性: 隨著您的 AI 生態系統增長，輕鬆添加新功能——只需連接另一個 MCP 伺服器 為什麼使用 MCP 而不是傳統的 API? 傳統上，連接 AI 系統到外部工具涉及集成多個 API。每個 API 集成意味著單獨的代碼、文檔、認證方法、錯誤處理和維護。 傳統的 API 就像擁有每個門的單獨鑰匙，每個門都有自己的鑰匙和規則 傳統 API 需要開發人員為每個服務或數據源編寫自定義集成，這不僅增加了複雜性，還可能導致錯誤和維護問題。 MCP 與 API: 快速對比 特性 MCP 傳統 API 集成難度 單個標準化的集成 每個 API 的單獨集成 實時通信 ✅ Yes ❌ No 動態發現 ✅ Yes ❌ No 可擴展性 插拔即用 需要額外的集成 安全性與控制 一致的工具 每個 API 的單獨控制 MCP 與傳統 API 之間的主要區別: 單個協議: MCP 充當標準化的“連接器”，因此集成一個 MCP 意味著潛在的訪問多個工具和服務，而僅僅是其中之一 動態發現: MCP 允許 AI 模型動態發現和交互可用工具，而不需要對每個集成有硬編碼的知識 雙向通信: MCP 支持持久的實時雙向通信 - 類似於 WebSockets。AI 模型可以動態檢索信息和觸發操作 為什麼需要雙向通信? 拉取數據: LLM 查詢伺服器獲取上下文 → 例如檢查您的 日曆 觸發操作: LLM 指示伺服器採取行動 → 例如 重新安排會議，發送電子郵件 何時使用 MCP? 考慮這些場景: 1. 旅行規劃助手 使用 API: 您需要為 Google Calendar、電子郵件、航空公司預訂 API 等分別編寫單獨的代碼，每個代碼都有自定義的認證、上下文傳遞和錯誤處理邏輯 使用 MCP: 您的 AI 助手順利檢查您的 日曆 以獲取可用性，預訂航班，並 發送確認 - 所有通過 MCP 伺服器，不需要為每個工具單獨集成 2. 高级 IDE 使用 API: 您需要手動集成您的 IDE 與文件系統、版本控制、包管理器和文檔 使用 MCP: 您的 IDE 通過單個 MCP 協議連接到這些，從而實現更豐富的上下文意識和更強大的建議 3. 複雜數據分析 使用 API: 您需要手動管理與每個數據庫和數據可視化工具的連接 使用 MCP: 您的 AI 分析平台自主發現和交互多個數據庫、可視化工具和模擬，通過一個統一的 MCP 層 如果您的用例需要精確、可預測的交互，並且有嚴格的限制，傳統的 API 可能更合適。MCP 提供廣泛的、動態的能力，適用於需要靈活性和上下文意識但不太適合高度受控、確定性應用的場景。 总结 MCP 提供了一個 統一 和 標準化 的方式來集成 AI 代理和模型與外部數據和工具。它不僅僅是另一個 API；它是一個強大的連接框架，使智能、動態和上下文豐富的 AI 應用成為可能。
