MCP (Model Context Protocol) 是一个新的开放协议，旨在标准化如何向大型语言模型（LLMs）提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI Agent 的 USB-C 接口：它为 AI Agent 连接各种工具和数据源提供了一种统一的方法。

本文详细介绍了 MCP 的定义、架构、工作原理、优势和劣势，并将其与传统 API 进行了对比。

什么是 MCP?

模型上下文协议（MCP）是一个标准化协议，用于连接 AI 代理到各种外部工具和数据源。想象它是一个 USB-C 接口 - 但用于 AI 应用。

就像 USB-C 简化了不同设备连接到计算机的方式一样，MCP 简化了 AI 模型与数据、工具和服务交互的方式。

Claude MCP 由 Anthropic ↗ 发起，旨在使 AI 模型（如 Claude）更容易与工具和数据源交互。

但 MCP 不仅仅是一个 Anthropic 项目，MCP 是开放的，现在越来越多的公司和开发者加入进来。

它开始看起来像是一个新的 AI-工具交互标准。

想深入了解学习 Claude MCP，可以访问 claudemcp.com ↗ 获取更多关于 MCP 规范和教程。

MCP 遵循简单的客户端-服务器架构:

MCP 架构

将 MCP 视为桥梁，可以清楚地看到: MCP 本身不处理复杂的逻辑；它只是协调 AI 模型和工具之间的数据和指令流动。实现 MCP 有很多好处：

为什么使用 MCP 而不是传统的 API?

传统上，连接 AI 系统到外部工具涉及集成多个 API。每个 API 集成意味着单独的代码、文档、认证方法、错误处理和维护。

传统的 API 就像拥有每个门的单独钥匙，每个门都有自己的钥匙和规则

为什么使用 MCP 而不是传统的 API?

传统 API 需要开发人员为每个服务或数据源编写自定义集成，这不仅增加了复杂性，还可能导致错误和维护问题。

MCP 与 API: 快速对比

MCP 与传统 API 之间的主要区别:

为什么需要双向通信?

考虑这些场景:

使用 API: 您需要为 Google Calendar、电子邮件、航空公司预订 API 等分别编写单独的代码，每个代码都有自定义的认证、上下文传递和错误处理逻辑
使用 MCP: 您的 AI 助手顺利检查您的日历以获取可用性，预订航班，并 发送确认 - 所有通过 MCP 服务器，不需要为每个工具单独集成

如果您的用例需要精确、可预测的交互，并且有严格的限制，传统的 API 可能更合适。MCP 提供广泛的、动态的能力，适用于需要灵活性和上下文意识但不太适合高度受控、确定性应用的场景。

MCP 提供了一个统一和 标准化 的方式来集成 AI 代理和模型与外部数据和工具。它不仅仅是另一个 API；它是一个强大的连接框架，使智能、动态和上下文丰富的 AI 应用成为可能。