MCP(模型上下文协议)入门知识

type

status

date

summary

slug

MCP(模型上下文协议)入门知识

什么是MCP (What)

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是一种开放标准协议，由Anthropic开发，旨在标准化大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的交互方式。它创建了AI模型与外部世界之间的无缝连接，使AI能够更好地理解和处理上下文信息。

MCP的核心功能包括：

**工具（Tools）**：允许LLM调用外部函数或服务，如获取天气预报、查询数据库等，需经用户授权。

**资源（Resources）**：使LLM能访问外部数据源，如文档、配置文件等，以获取实时或特定领域的信息。

**提示（Prompts）**：提供预设模板，帮助用户完成特定任务，优化LLM的输出，如特定格式的写作模板。

为什么需要MCP (Why)

AI模型尤其是大型语言模型，在没有适当的上下文管理时可能会：

误解模糊的查询

提供不一致的答案

在长对话中丢失跟踪

误解模糊的查询

提供不一致的答案

在长对话中丢失跟踪

MCP解决了以下问题：

**减少上下文切换**：允许AI在不离开当前环境的情况下执行各种任务

**标准化交互**：建立AI模型和外部工具之间通信的共同语言

**提高响应准确性**：通过访问实时和相关数据

**增强连贯性**：使对话更自然流畅

**减少重复**：用户不必在每条消息中重复解释细节

**提高效率**：减少需要澄清的后续问题

**减少上下文切换**：允许AI在不离开当前环境的情况下执行各种任务

**标准化交互**：建立AI模型和外部工具之间通信的共同语言

**提高响应准确性**：通过访问实时和相关数据

**增强连贯性**：使对话更自然流畅

**减少重复**：用户不必在每条消息中重复解释细节

**提高效率**：减少需要澄清的后续问题

何时使用MCP (When)

MCP在以下情况特别有用：

需要AI访问最新或专业信息时

执行需要外部工具或服务的复杂任务时

管理长期对话或多步骤交互时

需要连接到专业知识库或数据源时

开发需要与外部系统交互的AI应用时

需要AI访问最新或专业信息时

执行需要外部工具或服务的复杂任务时

管理长期对话或多步骤交互时

需要连接到专业知识库或数据源时

开发需要与外部系统交互的AI应用时

在哪里使用MCP (Where)

MCP可应用于各种场景：

**增强型问答系统**：通过集成外部数据源，提供实时、准确的答案

**智能助手**：通过集成工具和服务，执行复杂任务，如预订、计算、搜索等

**知识管理**：通过集成文档库和数据库，提供专业领域的知识支持

**多轮对话**：通过上下文管理，实现连贯的多轮对话

**代码编辑器**：如Cursor等可通过MCP扩展功能

**增强型问答系统**：通过集成外部数据源，提供实时、准确的答案

**智能助手**：通过集成工具和服务，执行复杂任务，如预订、计算、搜索等

**知识管理**：通过集成文档库和数据库，提供专业领域的知识支持

**多轮对话**：通过上下文管理，实现连贯的多轮对话

**代码编辑器**：如Cursor等可通过MCP扩展功能

谁在使用MCP (Who)

越来越多的公司和工具正在采用MCP：

**开发工具提供商**：Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph等

**大型公司**：Block、Apollo等

**AI平台**：Cursor、Claude等

**开发工具提供商**：Zed、Replit、Codeium、Sourcegraph等

**大型公司**：Block、Apollo等

**AI平台**：Cursor、Claude等

如何实现和使用MCP (How)

MCP的架构由以下组件组成：

**主机（Host）**：LLM应用程序（如Claude Desktop），负责创建和管理客户端实例，控制客户端的连接权限和生命周期

**客户端（Client）**：由主机创建，与特定服务器建立1:1的连接，处理协议协商和功能交换

**服务器（Server）**：提供专门的上下文和功能，通过MCP原语公开资源、工具和提示，可以是本地进程或远程服务

**主机（Host）**：LLM应用程序（如Claude Desktop），负责创建和管理客户端实例，控制客户端的连接权限和生命周期

**客户端（Client）**：由主机创建，与特定服务器建立1:1的连接，处理协议协商和功能交换

**服务器（Server）**：提供专门的上下文和功能，通过MCP原语公开资源、工具和提示，可以是本地进程或远程服务

使用步骤

**查找MCP**：访问如Smithery、MCP-Get、Galama、MCP.so等平台找到合适的MCP

**配置客户端**：选择兼容工具如Cursor或Claude

**设置认证**：如需要，生成适当权限的访问令牌

**安装MCP**：在兼容工具中配置和启用MCP

**激活和使用**：命名你的MCP并开始使用

可用工具和资源

**多种SDK**：提供TypeScript、Python和Kotlin的开发工具包

**Docker容器化**：简化部署并确保跨环境一致性

**官方集成**：Cloudflare、JetBrains、Stripe等

**社区服务器**：Airtable、Discord、Google Calendar、Notion、Spotify等

**多种SDK**：提供TypeScript、Python和Kotlin的开发工具包

**Docker容器化**：简化部署并确保跨环境一致性

**官方集成**：Cloudflare、JetBrains、Stripe等

**社区服务器**：Airtable、Discord、Google Calendar、Notion、Spotify等

设计原则

**用户控制**：用户能够控制哪些上下文被发送到LLM，何时执行操作，以及隐私和安全设置

**灵活性**：协议支持多种集成模式，适应不同的使用场景，允许自定义实现，支持未来的扩展

**安全性**：通过验证所有输入、保护敏感数据、实现访问控制等措施，确保系统的安全性

**可扩展性**：协议设计为可扩展的，支持新的功能，允许版本控制，维护向后兼容性

通过MCP，开发者可以创建各种工具来增强LLM的能力，使其能够完成更多实际应用场景中的任务。

MCP(模型上下文协议)入门知识

什么是MCP (What)

为什么需要MCP (Why)

何时使用MCP (When)

在哪里使用MCP (Where)

谁在使用MCP (Who)

如何实现和使用MCP (How)

使用步骤

可用工具和资源

设计原则

NotionNext

交流频道

加入我们的社群讨论分享