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在人工智能领域，Model Context Protocol（MCP）正逐渐成为连接AI模型与各类数据源及工具的重要标准。MCP究竟为何物？它又将如何改变AI应用的开发与使用？

文章目录 0. 概念1. MCP的总体架构2. 为何使用MCP？3. 我的理解4. MCP的核心用途5. 参考资料

0. 概念

MCP，即模型上下文协议，是一个开放的协议，旨在标准化应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式。可以将MCP比作AI应用的“USB-C接口”，就像USB-C为设备连接各种外设和配件提供了标准化方式一样，MCP为AI模型连接不同的数据源和工具提供了标准化的途径。

1. MCP的总体架构

MCP基于客户端-服务器架构，主机应用程序可以连接到多个服务器，其完整组成为：

    MCP主机：如Claude Desktop、集成开发环境（IDEs）或AI工具，希望借助MCP访问数据； MCP客户端：与服务器保持一对一连接的协议客户端； MCP服务器：通过标准化的模型上下文协议暴露特定功能的轻量级程序； 本地数据源：计算机上的文件、数据库和服务，MCP服务器可安全访问； 远程服务：通过互联网（如API）可用的外部系统，MCP服务器能够连接。

其核心架构为：四层架构模型

    协议层：负责消息的格式化与路由，核心组件包括： Protocol：定义消息序列化规则（基于JSON-RPC 2.0）Client：管理客户端状态机，处理请求/响应生命周期Server：实现资源、工具和提示的注册与调度 传输层：支持两种通信模式： Stdio（标准输入输出）：通过管道实现进程间通信，典型应用场景是本地SQLite数据库连接（如uvx mcp-server-sqlite启动的服务器）SSE（服务器发送事件）：基于HTTP长连接的双向通信，支持远程服务调用时的实时数据推送

2. 为何使用MCP？

MCP能够助力开发者基于LLMs构建智能代理和复杂的工作流程。在实际应用中，LLMs常常需要与数据和工具进行集成，而MCP提供了诸多优势：

    一系列不断扩充的预构建集成，LLMs可直接接入；灵活切换LLMs供应商和厂商的能力；在基础设施内保护数据的最佳实践。

这项技术打破了传统的 AI 与本地环境之间的壁垒，让AI可以联网以查询数据库，可以作图甚至是直接操作电脑。

一个真实的场景来理解 MCP：你是一个数据分析师，每天需要处理大量的销售数据。以前，你需要先自己从数据库中提取数据，再把这些数据复制粘贴给 AI 进行分析。现在有了 MCP，你可以直接让 AI 连接数据库，自动完成数据提取和分析的全过程。

AI连接外部世界，怎么看着这么像AI使用工具tools，Function Calling等能力？

3. 我的理解

按我的理解，还是有区别的。

之前的tools也好，还是Function Calling也罢，这些东西我们想要调用，需要写一堆的适配代码，每个工具专门写一段。而MCP协议，帮助我们将调用工具的格式统一，新加一个工具时，只需要知道工具的名字和参数即可，不用再为这个工具写一堆的适配代码。

另外，现在我们使用工具分析数据时，是需要将数据上传到对话平台服务器上的，例如kimi阅读pdf，需要先将pdf添加到kimi的附件中，这就有数据泄漏风险了。

MCP协议让跨设备、跨网络等通信变得简单。现在只需要将阅读pdf的工具封装成一个MCP-Server，运行在本地，从其它地方连接这个MCP-Server就可以分析server所在机器上的pdf，不用上传云端，这期间还会有一堆的安全验证，安全性会提高很多。

4. MCP的核心用途

    数据安全与隐私保护

MCP通过本地服务器与数据源建立双向连接，避免敏感数据上传至第三方平台。例如，用户可直接让Claude分析本地SQLite数据库中的财务数据，而无需将文件上传至云端。

    扩展AI能力边界

MCP支持AI调用外部工具执行复杂操作，如自动生成图表、抓取网页内容、操作浏览器等。例如，通过Fetch工具，用户可让Claude抓取网页内容并转换为Markdown格式。

    简化开发流程

开发者无需为每个数据源编写独立集成代码。例如，只需配置一个MCP服务器即可让AI同时访问本地文件、GitHub仓库和PostgreSQL数据库。

    上下文感知与动态交互

MCP允许AI模型基于实时数据生成更精准的响应。例如，在分析斯坦福大学模拟招生数据库时，Claude不仅能查询结果，还能结合背景知识提供录取策略建议。

5. 参考资料

    官方文档：https://docs.anthropic.com/zh-CN/docs/build-with-claude/mcp

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