MCP 全稱是 Model Context Protocol，也就是模型上下文協(xié)議?？蓜e小瞧它，它可不是 “另一個(gè)類似 API 的東西”，要是你這么想，那說(shuō)明還沒(méi)真正 get 到它的精髓。
說(shuō)起傳統(tǒng) API，大家應(yīng)該不陌生。它就像一套固定的工具套裝，通過(guò)固定和預(yù)定義的端點(diǎn)來(lái)提供功能，像常見(jiàn)的 /products（產(chǎn)品相關(guān)接口）、/orders（訂單接口）、/invoices（發(fā)票接口）這些。但這也帶來(lái)了不少麻煩。比如說(shuō)，你想給 API 添加新功能，就得新建端點(diǎn)或者修改現(xiàn)有端點(diǎn)。這一改，使用這個(gè) API 的客戶端也得跟著改，牽一發(fā)而動(dòng)全身。要是再碰上更改端點(diǎn)所需參數(shù)數(shù)量這種事，那就更頭疼了，不把使用 API 的所有客戶端都 “得罪” 一遍，根本改不了。為了解決這個(gè)問(wèn)題，大家引入了 “版本控制”，可搞過(guò)版本控制的人都知道，維護(hù)起來(lái)簡(jiǎn)直是噩夢(mèng)，不僅耗時(shí)費(fèi)力，還特別容易出錯(cuò)。
還有文檔問(wèn)題。咱們開(kāi)發(fā)客戶端要用 API 的時(shí)候，得去找專門的文檔。但很多時(shí)候，文檔要么和 API 是分開(kāi)的，找起來(lái)麻煩，要么干脆就沒(méi)有，這讓開(kāi)發(fā)者們很是抓狂。
MCP 的出現(xiàn)，就像是給這些難題找到了新解法。MCP 服務(wù)器把功能公開(kāi)成一個(gè)個(gè)具有語(yǔ)義描述的 “工具”，這可太實(shí)用了！每個(gè)工具都能自我描述，里面詳細(xì)包含了工具的功能、每個(gè)參數(shù)的含義、預(yù)期輸出，還有約束和限制這些關(guān)鍵信息。這意味著什么？意味著咱們?cè)僖膊挥玫教幷覇为?dú)的文檔了，工具界面本身就是一份詳細(xì)的文檔，是不是超方便！
更厲害的是，MCP 在應(yīng)對(duì)變化方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。想象一下，你在服務(wù)器上改了某個(gè)工具所需的參數(shù)數(shù)量，要是用傳統(tǒng) API，客戶端肯定得亂套。但在 MCP 這里，完全不用擔(dān)心！客戶端能動(dòng)態(tài)適應(yīng)這些變化，就像有智能 “自適應(yīng)系統(tǒng)” 一樣。而且，當(dāng)你添加新工具時(shí)，客戶端還能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)并在合適的時(shí)候用上它，完全不需要手動(dòng)修改，這對(duì)開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，簡(jiǎn)直是 “減負(fù)神器”。
另外，MCP 還能根據(jù)不同的上下文來(lái)設(shè)置工具的可用性。比如說(shuō)，MCP 服務(wù)器可以設(shè)置一個(gè)工具，只有那些先登錄的客戶端才能使用，這在提升安全性和用戶體驗(yàn)方面都非常實(shí)用。
在 AI 飛速發(fā)展的當(dāng)下，AI+API 已經(jīng)成為很多應(yīng)用的標(biāo)配，但 AI+MCP 的組合顯然更勝一籌。MCP 的這些特性，讓它在靈活度、易用性和適應(yīng)性上都遠(yuǎn)超傳統(tǒng) API，能更好地滿足 AI 復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)景需求。
Anthropic 推出 模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol，MCP），旨在讓 AI 模型更加強(qiáng)大。
MCP 是一個(gè) 開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)（同時(shí)也是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目），它讓 AI 模型（如 Claude）可以連接數(shù)據(jù)庫(kù)、API、文件系統(tǒng)等各種工具，而 無(wú)需為每次新集成編寫自定義代碼 。
MCP 采用 客戶端-服務(wù)器 模型，由 三個(gè)核心組件 組成：
Host（宿主）：AI 應(yīng)用（如 Claude）提供 AI 交互環(huán)境，使其能夠訪問(wèn)不同的工具和數(shù)據(jù)源。宿主運(yùn)行 MCP 客戶端。
MCP 客戶端：這是 AI 模型內(nèi)部的一個(gè)組件（如 Claude 內(nèi)部的 MCP 客戶端），負(fù)責(zé)與 MCP 服務(wù)器通信。例如，如果 AI 需要從 PostgreSQL 獲取數(shù)據(jù)，MCP 客戶端會(huì)將請(qǐng)求格式化為結(jié)構(gòu)化消息，并發(fā)送給 MCP 服務(wù)器 。
MCP 服務(wù)器：充當(dāng) AI 模型與外部系統(tǒng)（如 PostgreSQL、Google Drive 或 API）之間的 中間橋梁。例如，當(dāng) Claude 需要分析 PostgreSQL 中的銷售數(shù)據(jù)時(shí)，PostgreSQL 的 MCP 服務(wù)器就會(huì)在 Claude 與數(shù)據(jù)庫(kù)之間 充當(dāng)連接器 。
MCP 的五個(gè)核心構(gòu)建塊（Primitives）
MCP 由 五個(gè)基礎(chǔ)構(gòu)件 組成，分別分布在 客戶端 和 服務(wù)器端：
客戶端（Client）：
Roots（根）：用于 安全訪問(wèn)文件 。
Sampling（采樣）：讓 AI 協(xié)助完成任務(wù)，比如 生成數(shù)據(jù)庫(kù)查詢語(yǔ)句 。
服務(wù)器（Server）：
Prompts（提示）：用于 引導(dǎo) AI 執(zhí)行特定任務(wù) 。
Resources（資源）：AI 可參考的數(shù)據(jù)對(duì)象 。
Tools（工具）：AI 可以調(diào)用的功能，例如 運(yùn)行數(shù)據(jù)庫(kù)查詢 。
你是否已經(jīng)嘗試過(guò) Anthropic 的 模型上下文協(xié)議（MCP）？歡迎分享你的探索和想法！
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