近期，人工智能（AI）的应用潜力比以往任何时候都更高。尤其是大型语言模型（LLM）显著进步，因此积极努力将其与各种外部系统连接，作为实际的工作工具来利用。
然而，如何有效地连接AI与外部数据依然是一个技术课题。在这样的背景下，MCP（Model Context Protocol）的出现引起了广泛关注，旨在以简单而强大的方式解决这一问题。
MCP使得AI与外部工具之间的连接变得如同“USB-C”一样顺畅。因此，MCP在扩展AI技术的使用范围方面，发挥了重要的变革作用。预计MCP的采用将进一步提升未来AI的应用潜力。
MCP与AI连接技术系列
MCP是什么？用一个标准连接一切
MCP本质上是一个公共协议，帮助AI模型整合多个外部数据源。就像用USB-C连接不同设备一样，使用MCP可以让AI与Google Drive、Slack、数据库等无缝连接。
该协议由Anthropic提出，并基于JSON-RPC 2.0设计。通过这一协议，AI助手能够以一致的方式执行函数调用、数据查询、命令执行、提前提示调用等操作。
虽然可能感到陌生，但该协议的核心在于创造了AI与外部系统之间可以理解的“共同语言”。这使得与各种平台的互动变得更加顺畅。
技术结构的核心：客户端-服务器模型
MCP基于客户端-服务器架构运行。这一结构的主要元素如下：
首先，AI主机（Host）包含像Claude或编码助手这样的各种AI应用程序。这些应用程序希望与外部连接，并可以以桌面应用程序、浏览器扩展程序、集成开发环境（IDE）等多种形式存在。
其次，MCP客户端是集成在AI主机中的模块，负责管理与多个MCP服务器的连接。该客户端负责查询工具列表或传递命令。
最后，MCP服务器由代表各外部系统的轻量级服务器组成。例如，Slack服务器、日历服务器、文件系统服务器等各种形式，这些服务器通过MCP接口以标准化的方式提供AI希望利用的功能。
数据源或工具由实际数据存储的资源组成，例如本地计算机、基于Web的API、云存储等。MCP服务器与这些数据源进行沟通，以收集结果，并将其传递给客户端。
通过这种结构，MCP能够实现与多种外部系统的顺畅交互，并为用户提供高效的服务。
为何开发与运营变得更容易
以前，AI为了利用新功能，必须直接处理API并关注认证过程。然而，采用MCP结构只需添加MCP服务器即可解决。
设计上，客户端会自动识别新的MCP服务器并能够使用功能，而无需更改AI模型。这一做法显著提升了AI的扩展性和维护效率。
为AI提供USB-C：为何这个类比恰当？
MCP为人工智能与各种工具之间的连接提供了一个固定的端口。这与USB-C接口以单一电缆连接多个设备的方式相似。通过MCP，可以将多个数据源以统一的标准连接。
有了这样的系统，人工智能可以在需要时轻松地访问外部信息并执行任务。现在，不再需要为每个功能单独连接，而是创造了一个可以便利地利用信息的环境。
AI集成的新转折点，MCP
MCP不仅是技术更新的体现，也是能显著变革AI使用方式的要素。通过将复杂的数据集成过程整合为一个标准协议，打开了AI在实际工作中有效应用的途径。
未来，预计AI将在MCP的基础上，更加智能地利用丰富的上下文信息。这将为个人用户和企业带来显著的价值。
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