mcp是什么？

什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。你可以把MCP想象成AI领域的“USB-C接口”，它能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。本文将清晰地解释MCP的价值、工作原理，以及它与传统API的关键区别。[heading2]什么是MCP？[content]模型上下文协议（MCP）就像是为AI模型量身定制的“USB-C接口”，可以标准化地连接AI系统与各类外部工具和数据源。什么是MCP？就像USB-C接口让你的电脑更容易连接各种设备一样，MCP让AI模型更简单地获取数据、工具与服务。[heading2]为什么要用MCP，而不是传统的API？[content]通常，AI系统想连接外部工具时，需要单独整合多个不同的API。每个API都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。[heading3]为什么说传统API就像每扇门都有一把不同的钥匙？[content]打个比方：API就像不同的门，每扇门都需要自己的钥匙和特定的规则。为什么使用MCP而非传统API？传统的API要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案。[heading2]MCP背后是谁？[content]MCP最早由Anthropic↗[1]公司开发，目的是帮助AI模型（如Claude）更容易地连接工具和数据源。但现在，MCP已经成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用它，这也让它逐渐成为AI与工具互动的新标准。

•简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。•灵活性强：轻松切换AI模型或工具，无需复杂的重新配置。•实时互动：长连接保证数据实时更新。•安全可靠：内置标准化安全和权限控制。•扩展性强：AI系统扩展时，只需连接新的MCP服务器。[heading2]什么时候传统API更适合？[content]如果你的应用场景需要精准且严格受控的交互方式，那么传统API可能更合适。MCP提供广泛而灵活的动态能力，更适合需要上下文理解的场景，但不一定适用于严格受控的场合。[heading3]传统API更合适的场景：[content]•需要细粒度控制、功能严格限制；•更偏好紧耦合以提升性能；•希望最大化交互的可预测性。[heading2]如何开始使用MCP？[content]快速集成MCP的步骤：1.1.定义能力：明确你的MCP服务器提供哪些功能。2.2.实现MCP层：按照协议标准进行开发。3.3.选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如WebSockets）。4.4.创建资源/工具：开发或连接你的数据源和服务。5.5.建立客户端连接：与MCP服务器建立安全稳定的连接。[heading2]总结[heading3]再次回顾什么是MCP：[content]•MCP：为AI模型统一连接数据与工具的标准接口。•API：传统的方式，每个服务单独连接，开发更复杂。什么是MCP？MCP让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。

LLM也不是万能的，它缺失了很多能力，LLM可以作为智能体的大脑，外部工具就是智能体的手和脚，协助智能体执行决策。一个典型的Agent的设计，LLM充当大脑模块，通过多模态输入，处理信息，然后做出决策和规划行动。MCP就是想要通过一个开放的协议，为外部工具（或数据源）提供统一和LLM交互的统一集成，MCP就是手脚连接身体的“关节”。