人工智能領域正在經歷快速發展，大型語言模型（LLMs）的能力日益增強。然而，將這些強大的模型與現實世界的數據和工具集成仍然面臨著諸多挑戰。傳統上，連接 AI 模型與各種數據源通常需要為每個數據源編寫定制化的代碼，這不僅耗時，而且容易出錯 。這種為連接 M 個不同的 LLM 和 N 個不同的工具而產生的“MxN”問題，導致了集成過程的復雜性，并阻礙了 AI 應用的廣泛采用和不同系統之間的互操作性 。為了應對這些挑戰，Anthropic 近期推出了模型上下文協議（Model Context Protocol，簡稱 MCP），作為一種開放標準，旨在提供一個統一的解決方案，以取代這些臨時性的集成方法

模型上下文協議（MCP）可以被定義為 Anthropic Claude 專門設計的一種開放協議標準，其目標是在 AI 模型和開發環境之間建立標準化的上下文交互 。通過提供對上下文信息的標準化訪問，MCP 使得 AI 模型能夠更好地理解和處理代碼 。該協議通過引入客戶端和服務器的概念來運作：客戶端通常嵌入在基于 LLM 的應用程序中，例如 Claude Desktop 應用，它們負責發起對資源的請求；而 MCP 服務器則由客戶端啟動，處理這些請求并執行所需的操作，這些操作可能涉及到使用額外的工具、編程語言或進程 。MCP 的核心功能在于標準化上下文交互，這預示著在 AI 領域，“上下文”正日益成為實現超越簡單問答等高級功能的關鍵要素。Anthropic 將 MCP 定位為一個開放協議，這表明其戰略意圖是圍繞 Claude 模型構建一個協作生態系統，鼓勵更廣泛的采納和社區貢獻

為了幫助讀者快速理解 MCP 的本質，可以將其比作 AI 領域的 USB-C 接口 。正如 USB-C 提供了一種連接各種設備和外設的通用方式，MCP 也為連接 AI 系統和各種工具及數據源提供了一種統一的方法 。它就像一個通用適配器，使得 AI 模型能夠與各種外部系統進行無縫交互 。這種類比有效地傳達了 MCP 的核心價值主張：標準化和普遍兼容性。這表明 AI 領域正朝著對這種通用標準的需求發展，以促進不同 AI 模型和工具之間的互操作性

MCP 的技術詳解

模型上下文協議（MCP）采用了經典的客戶端-服務器架構，其中大型語言模型（LLM）應用程序，例如 Anthropic 的 Claude Desktop 應用或各種集成開發環境（IDEs），扮演著客戶端的角色 。這些客戶端負責發起與 MCP 服務器的連接，并使用 MCP 定義的客戶端協議與服務器進行通信 。另一方面，MCP 服務器是獨立的、輕量級的應用程序，它們通過 MCP 協議暴露特定的功能，并且能夠連接到本地或遠程的數據源 。這種客戶端-服務器模型實現了責任的清晰分離，并允許為不同類型的數據和工具開發專門的服務器。這預示著 AI 集成領域正朝著類似微服務架構的方向發展，在這種架構中，各個服務器可以獨立地進行更新或替換，而不會影響系統的其他部分。值得注意的是，宿主應用程序（即 AI 模型運行的環境）對客戶端的連接權限進行嚴格控制，這使得用戶和組織能夠細致地管理 AI 助手可以訪問的內容，從而強調了安全性是 MCP 設計的一個核心原則

在 MCP 框架內，定義了一系列核心消息類型，這些類型被稱為“原語”，它們用于規范客戶端和服務器之間的交互 。這些原語可以分為服務器端原語和客戶端原語

服務器端原語包括：

• ?提示 (Prompts):這些是預先編寫好的指令或模板，旨在指導 AI 模型完成特定的任務 。

• ?資源 (Resources):這些是結構化的數據片段，例如文檔的某些部分或代碼片段，它們被用來豐富 AI 模型的上下文信息，使其能夠更好地理解用戶的請求 。

• ?工具 (Tools):這些是 AI 模型可以通過 MCP 服務器調用的可執行函數或操作。工具可以執行各種任務，例如查詢數據庫、進行網絡搜索或發送消息 。

• ?采樣 (Sampling):這是一種特殊的機制，它允許 MCP 服務器請求宿主 AI 基于給定的提示生成文本完成。這個功能主要用于促進更復雜的多步驟推理過程。Anthropic 建議對任何采樣請求都進行人工批準，以確保用戶對 AI 的行為保持控制 。

客戶端原語包括：

• ?根 (Roots):這些代表了宿主機文件系統或環境中的入口點。在獲得適當的權限后，MCP 服務器可以訪問這些根目錄下的資源

這些特定原語的定義標準化了客戶端和服務器之間的通信方式，使得構建和集成新的功能變得更加容易。這表明 AI 交互正朝著更加結構化和可預測的方向發展。此外，“采樣”原語的引入突顯了 MCP 在實現更復雜的、多步驟的代理行為方面的潛力，在這種行為中，AI 可以編排多個工具調用和推理步驟

在協議規范方面，模型上下文協議（MCP）的設計基于廣泛使用的 JSON-RPC 2.0 標準 。JSON-RPC 是一種輕量級的遠程過程調用協議，它為客戶端和服務器之間的通信提供了一個簡單而有效的方式 。選擇 JSON-RPC 2.0 作為 MCP 的基礎，表明了設計者對協議的簡潔性和互操作性的重視，因為 JSON-RPC 是一個被廣泛采納的 RPC 通信標準。這種選擇很可能使得開發者能夠更容易地使用各種編程語言來實現 MCP 客戶端和服務器

安全性是模型上下文協議（MCP）設計中一個至關重要的方面 。宿主應用程序，即 AI 模型實際運行的環境，對客戶端發起的連接請求擁有完全的控制權。這種設計允許用戶和組織對其 AI 助手可以訪問的外部資源進行嚴格的管理 。此外，MCP 服務器本身也內置了安全機制，這使得服務器能夠獨立地管理和控制其自身的資源，而無需將敏感的 API 密鑰暴露給 LLM 提供商 。所有通過 MCP 進行的數據交互都遵循標準化的協議，這意味著可以更好地監控和控制數據的流動，從而有效地防止數據泄露的風險 。值得強調的是，對于任何可能涉及敏感數據的操作，MCP 都要求用戶進行明確的批準。這種對用戶同意和數據訪問控制的重視，對于建立用戶對與外部數據和工具交互的 AI 系統的信任至關重要。這表明，在 AI 系統集成外部功能時，安全性和隱私是需要重點考慮的關鍵因素

MCP 的優勢與益處

模型上下文協議（MCP）作為一個開放標準，其價值在于能夠促進不同 AI 模型和工具之間的標準化與互操作性。MCP 的目標是創建一個兼容并能協同工作的生態系統。一旦各種工具和 AI 模型都遵循了 MCP 的標準，那么任何符合該標準的模型都能夠與任何兼容的工具一起工作，從而極大地促進了 AI 領域的協作和創新。此外，MCP 提供了一種通用的方法，使得 AI 模型能夠無縫地訪問各種不同的數據源，而無需為每種數據源編寫特定的集成代碼。這種標準化和互操作性的愿景，使得用戶可以根據特定任務的需求選擇最合適的 AI 模型，并將其輕松地與他們偏好的工具和數據源集成，從而有望顯著加速創新并減少對特定供應商的依賴

MCP 的另一個關鍵優勢在于它能夠簡化將 AI 模型與外部數據源和工具集成的過程，從而降低了集成的復雜性。傳統上，開發者需要為每個要連接的數據集編寫定制的代碼，而 MCP 消除了這一障礙 。它通過提供一種標準化的“語言”來實現這些交互，就像一個可以適用于所有設備的通用適配器 。借助 MCP，開發者只需要進行一次集成，就可以連接到任何地方的數據源。這種集成過程的簡化可以顯著減少開發所需的時間和精力，使得開發者能夠更專注于構建 AI 應用程序的核心邏輯。通過抽象掉各種復雜性的集成細節，MCP 使得將 AI 模型連接到廣泛的外部資源變得更加容易。

模型上下文協議（MCP）還顯著增強了 AI 模型的上下文感知能力。通過允許 AI 模型訪問實時的、相關的數據和專門的工具，MCP 使得它們能夠基于準確和相關的信息做出響應。此外，MCP 支持雙向通信，這意味著 AI 模型不僅可以接收信息，還可以觸發外部系統中的操作 。訪問實時數據的能力對于許多 AI 應用來說至關重要，MCP 提供了一種標準化的方式，使得模型能夠保持信息的最新狀態并提供更相關的響應。這種能力使得 AI 不再僅僅依賴于其訓練數據，而是能夠與動態變化的世界進行互動。

在安全性方面，模型上下文協議（MCP）也發揮著重要作用，它內置了安全機制，可以保障數據安全和用戶隱私 。MCP 允許服務器控制自己的資源，而無需向 LLM 提供商提供敏感的 API 密鑰 8=。對于企業而言，MCP 的安全性特性至關重要，因為它解決了在將 AI 與敏感的內部系統集成時可能出現的數據隱私和控制問題。通過允許服務器管理自身的安全策略，MCP 提供了一種更安全的方式來連接 AI 模型和企業數據

此外，MCP 還能夠降低 AI 驅動應用程序的開發成本和復雜性 。通過標準化開發流程，MCP 可以加快開發者的上手速度 。它還減少了開發者在集成過程中面臨的復雜性，并統一了開發模式 。這種降低的復雜性和標準化的開發模式可以減少開發成本，并簡化 AI 驅動應用程序的維護工作。通過提供一個通用的框架，MCP 減少了對專業知識的需求，并簡化了開發過程

最后，模型上下文協議（MCP）有助于構建更具適應性和可擴展性的未來 AI 應用。MCP 確保應用程序能夠適應不斷涌現的新技術，而無需進行大規模的重寫。它還支持構建從一開始就能夠與用戶的個人 AI 助手以及其他 AI 驅動的應用程序進行交互的應用程序。在快速發展的 AI 領域，MCP 的這種面向未來的能力非常重要，它使得應用程序能夠與新的模型和工具保持兼容，而無需進行大量的修改。這種適應性確保了基于 MCP 標準構建的 AI 應用程序的長期價值和可用性。

MCP 的應用場景與實例

模型上下文協議（MCP）在各種場景中都展現出強大的應用潛力。其中一個重要的應用是文件系統集成。通過使用文件系統 MCP 服務器，Anthropic 的 Claude 可以實現對本地文件的訪問和操作，例如創建、讀取和編輯文件 。用戶甚至可以要求 Claude 列出特定目錄下的內容，或者將一首詩歌直接保存到他們的桌面 。文件系統集成為 AI 助手打開了新的大門，使其能夠協助用戶進行本地文件管理、文檔處理以及其他需要訪問用戶計算機上文件的任務。這種集成使得 AI 成為一個更加多才多藝的個人助理

MCP 在代碼庫管理方面也具有顯著的應用價值，尤其是在像 GitHub 和 GitLab 這樣的代碼托管平臺上。通過集成 Git 和 GitHub/GitLab MCP 服務器，Claude 可以管理代碼倉庫，執行代碼提交、創建分支、創建拉取請求等操作 。例如，用戶可以指示 Claude 創建一個新的 GitHub 倉庫，并將一個 HTML 文件推送到主分支 。與代碼倉庫的集成使得 AI 成為軟件開發工作流程中一個非常有價值的工具，能夠自動化代碼管理和代碼審查等任務。這種 MCP 的應用可以顯著提高開發者的生產力

數據庫交互是 MCP 的另一個重要應用領域。通過 PostgreSQL 和 SQLite MCP 服務器，Claude 能夠查詢和更新數據庫中的數據 。例如，開發者可以要求 Claude 查詢電影數據庫的結構模式，或者檢索特定電影的詳細信息。數據庫集成使得 AI 能夠訪問和分析結構化數據，從而可以通過自然語言實現數據分析和報告等應用。這項功能使得 AI 成為處理數據的更強大的工具。

除了上述場景，還存在許多與其他常用服務的集成案例。例如，已經有與 Slack 和 Google Drive 集成的 MCP 服務器，這些服務器允許 Claude 與這些平臺進行交互 。通過 Slack MCP 服務器，Claude 可以發送消息或管理 Slack 頻道。與流行的生產力工具的集成增強了 AI 助手在用戶日常工作流程中提供幫助的能力，因為它能夠連接到用戶已經使用的應用程序。這極大地拓寬了 AI 助手的適用性和實用性。

值得特別提及的是使用 Claude Code 和 MCP 自動化開發任務。Claude Code 是一款直接在終端中運行的智能編碼工具，它能夠理解代碼庫并幫助開發者更快地編寫代碼 。它可以執行諸如編輯文件、修復錯誤、運行測試以及管理 Git 歷史等任務。Claude Code MCP 的出現，將 Claude Code 的強大功能實現為 MCP 服務器，從而允許通過標準化的 MCP 接口來使用其軟件工程能力。Claude Code MCP 提供了一系列工具，例如執行 shell 命令、讀寫文件、列出目錄、搜索文件、代碼審查等。Claude Code 和 MCP 的結合，為直接在開發環境中自動化各種開發任務提供了一個強大的平臺。這種集成簡化了開發工作流程，并通過利用 AI 進行編碼輔助和自動化，顯著提高了開發者的生產力

MCP 與傳統 API 及函數調用的比較

模型上下文協議（MCP）與傳統的應用程序編程接口（APIs）以及近年來流行的函數調用技術在設計理念、功能特性和使用方式上存在著顯著的不同。傳統的 API 通常通過一組預先定義好的、固定的端點來暴露其功能，客戶端需要按照這些端點的特定結構進行交互 。相比之下，MCP 的核心理念是將功能暴露為自描述的“工具” 。在 MCP 中，每個工具都包含了豐富的語義描述，詳細說明了該工具的具體功能、每個參數的含義、預期的輸出格式以及任何相關的約束和限制 。這種自描述的特性使得 MCP 在很大程度上減少了對外部文檔的依賴，因為接口本身就包含了足夠的使用信息。

從通信模式來看，傳統的 API 通常采用簡單的請求-響應模式，即客戶端發送一個請求，服務器返回一個響應。而 MCP 則更像是一個持續的、雙向的對話過程 。它不僅允許 AI 模型請求數據或執行操作，還能夠動態地接收來自外部工具的更新，而無需客戶端不斷地發送新的請求 。這種持久的、實時的雙向通信能力，類似于 WebSockets，使得 MCP 更適合構建需要保持狀態和實時交互的 AI 應用

函數調用是近年來在 LLM 領域興起的一種技術，它允許 AI 模型在生成文本的過程中，識別出需要調用外部函數來獲取信息或執行特定操作的意圖。雖然函數調用也旨在增強 AI 與外部世界的交互能力，但它通常發生在服務器端，并且往往是特定于某個 AI 模型或平臺的。相比之下，MCP 更多地發生在客戶端（例如 Claude Desktop 應用），它為跨各種不同的工具提供了一個更加一致和標準化的執行框架。此外，MCP 的設計目標是成為模型無關的，這意味著理論上它可以與不同的 LLM（包括 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT 系列以及各種開源模型）一起使用。

模型上下文協議（MCP）在上下文管理方面也展現出相對于傳統 API 和函數調用的優勢。MCP 旨在提供更強的上下文感知和管理能力，使得 AI 模型能夠更好地理解和利用來自不同數據源的信息。而傳統的 API 在處理復雜的、多輪的對話上下文時可能存在局限性。函數調用雖然也能夠傳遞一定的上下文信息，但其主要關注點在于觸發特定的功能，而非維護長期的、豐富的交互上下文。

總而言之，MCP 的自描述工具、動態適應性以及對持續雙向通信的支持，使其在與外部世界交互方面比傳統 API 更加靈活和強大，尤其對于需要豐富上下文信息的 AI 系統而言。同時，MCP 的模型無關性以及更全面的集成方法，也使其在互操作性和標準化方面具有超越特定供應商函數調用技術的潛力。

為了更清晰地對比 MCP 與傳統 API 和函數調用，下表總結了它們在關鍵特性上的差異：

表 1: MCP vs. 傳統 APIs 和函數調用

特性

MCP

傳統 APIs

函數調用

定義

AI 交互的標準化協議

預定義的固定端點集合

供應商特定的外部工具 API 調用

工具定義

帶有元數據的自描述工具

具有固定結構的固定端點

由函數簽名定義

通信

有狀態，雙向，實時

無狀態，請求-響應

請求-響應

上下文處理

增強的上下文感知和管理

有限的上下文管理

有限的上下文管理

互操作性

模型無關，旨在成為通用標準

通常特定于某個服務或平臺

通常是供應商特定的

靈活性

動態工具發現和適應

需要更新客戶端以適應變化

需要預定義函數定義

安全性

內置機制，服務器控制資源

依賴 API 密鑰管理

依賴 API 密鑰管理

用例

AI 助手，自動化，復雜工作流程

簡單的數據檢索，特定操作

簡單的工具調用

MCP 入門與使用指南

對于希望開始使用模型上下文協議（MCP）的用戶，Anthropic 提供了一系列工具和文檔。在 Anthropic 的 Claude Desktop 應用中設置 MCP 相對簡單。用戶可以通過編輯 Claude Desktop 應用的配置文件 claude_desktop_config.json 來配置 MCP 服務器 。在這個配置文件中，用戶需要指定想要使用的 MCP 服務器的名稱、啟動該服務器的命令以及任何必要的參數 。一旦 Claude Desktop 應用啟動，如果配置正確，用戶將在輸入框的右下角看到一個錘子圖標。點擊這個圖標可以查看當前配置并可供使用的工具

這是最近火爆全網的Blender MCP，大家可以直觀的感受下MCP的威力，現在Claude AI可以直接與Blender對話。 立即將任何提示或2D圖像轉化為驚艷的3D場景

對于開發者而言，Anthropic 提供了軟件開發工具包（SDKs），用于構建自定義的 MCP 服務器和客戶端。這些 SDK 支持多種流行的編程語言，包括 Python、TypeScript、Kotlin 和 Java 。開發者可以利用這些 SDK 來定義自己的資源、工具和提示，并實現服務器端的具體邏輯。值得一提的是，開發者甚至可以使用像 Claude 這樣的 LLM 來加速 MCP 服務器和客戶端的開發過程 。

目前已經存在許多預構建的 MCP 服務器，這些服務器旨在與常見的數據源和工具進行集成，例如文件系統、GitHub、GitLab、Google Drive、Slack 以及各種數據庫（如 PostgreSQL 和 SQLite）等 。這些預構建的服務器提供了豐富的功能，例如文件操作、代碼倉庫管理、數據庫查詢、Web 搜索以及瀏覽器自動化等等 。這些預構建服務器的不斷增長，使得用戶能夠更輕松地將 Claude 連接到他們現有的工具和數據，而無需從頭開始開發自定義的集成方案。

在使用 MCP 時，遵循一些最佳實踐至關重要。用戶應該仔細審查并批準 Claude 提出的任何命令，尤其是在處理來自不可信來源的內容時。對于過長的文本內容，建議避免直接粘貼，而是使用文件進行交互 。將復雜的任務分解為更小的、更易于管理的交互也有助于提高效率 。在開發自定義 MCP 服務器時，建議首先實現核心功能，然后再逐步迭代添加更多的特性。對每個組件進行徹底的測試，并始終將安全性放在首位。使用結構化的日志記錄來跟蹤服務器的操作和可能出現的錯誤。在與 Claude 交互時，使用清晰和具體的語言來指導它使用 MCP 的各項功能。遵循這些最佳實踐對于確保安全有效地使用 MCP 至關重要，尤其是在處理敏感數據或與外部系統進行交互時。這些指導原則可以幫助用戶降低潛在的風險，并最大限度地發揮使用 MCP 的益處。

MCP 的未來發展與對 AI 發展的影響

模型上下文協議（MCP）的未來發展前景廣闊，其生態系統有望持續壯大 。預計未來將涌現出更多的 MCP 服務器和客戶端，從而進一步擴展其功能和應用范圍 。隨著遠程支持技術的日益成熟，未來還將增加額外的身份驗證和安全層，以確保在分布式環境中對 AI 交互進行有效的控制 。可以預見的是，未來可能會出現專門用于列出和發現各種 MCP 服務器的 marketplace 和類似于應用商店的平臺。這些發展都將有助于構建一個更加完善和易于使用的 MCP 生態系統。

模型上下文協議（MCP）在推動 Agentic AI（自主智能代理）的發展方面也扮演著關鍵角色。MCP 為構建更自主、更智能的 AI 代理奠定了重要的基礎，使得 AI 能夠主動地收集上下文信息并執行相應的操作 。未來的 AI 代理可以利用 MCP 與各種不同的系統進行交互，從而實現更復雜的任務自動化 。值得注意的是，MCP 中定義的“采樣”原語甚至允許 AI 驅動的服務器請求進一步的 AI 計算，這實際上使得 AI 代理能夠執行多步驟的推理過程 。這預示著 MCP 不僅僅是一個簡單的工具集成協議，它更是構建能夠進行復雜規劃和自主行動的 AI 系統的關鍵組成部分。

盡管 MCP 具有巨大的潛力，但在其推廣和應用過程中仍然可能面臨一些挑戰和局限性。當前，在數據連接和交互領域存在著許多競爭性的標準，MCP 作為其中之一，要成為行業范圍內的通用標準，仍然面臨著巨大的挑戰 。在實際應用中，由于數據源和 AI 應用的多樣性，可能會出現一些兼容性問題 。此外，一些評論員認為，MCP 的某些方面可能被過度宣傳 。就目前而言，MCP 主要面向企業和開發者用戶，對于普通消費者而言，其應用可能還不夠直接 。要充分發揮 MCP 的潛力，需要得到廣泛的采用，并且需要說服那些已經投入到現有生態系統中的開發者接受并使用它 。目前來看，使用 MCP 仍然需要一定的開發背景知識 。克服這些挑戰將是 MCP 最終成為 AI 交互的真正通用標準的關鍵。

結論

總而言之，Claude 模型上下文協議（MCP）代表了在 AI 模型與外部世界集成方面的一個重要進步。通過提供一個標準化的框架，MCP 簡化了 AI 應用程序的開發，增強了 AI 的上下文感知能力，并提高了數據交互的安全性。它不僅降低了開發成本和復雜性，還有助于構建更具適應性和可擴展性的未來 AI 應用。雖然 MCP 在推廣和應用過程中仍面臨一些挑戰，但其在標準化、互操作性以及促進更自主智能的 AI 代理發展方面的潛力是巨大的。隨著 MCP 生態系統的不斷成熟和完善，它有望在塑造 AI 技術的未來發展中發揮關鍵作用。

參考

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14. MCP Meets Claude: Unlocking the Future of AI Agents with Model Context Protocol | by Sumit Soman | Feb, 2025 | Medium, https://medium.com/@sumit.somanchd/mcp-meets-claude-unlocking-the-future-of-ai-agents-with-model-context-protocol-e5da6fab65b7
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21. Claude's Model Context Protocol (MCP): A Developer's Guide - Unite.AI, https://www.unite.ai/claudes-model-context-protocol-mcp-a-developers-guide/
22. Claude Code overview - Anthropic API, https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/overview
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25. Anthropic's MCP: Set up Git MCP Agentic Tooling with Claude Desktop | by Rick Hightower, https://medium.com/@richardhightower/anthropics-mcp-set-up-git-mcp-agentic-tooling-with-claude-desktop-beceb283a59c
26. Is This the Future of Web Development? - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=bt61OIdc39M
27. auchenberg/claude-code-mcp - GitHub, https://github.com/auchenberg/claude-code-mcp
28. Model Context Protocol vs Function Calling: What's the Big Difference? : r/ClaudeAI - Reddit, https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1h0w1z6/model_context_protocol_vs_function_calling_whats/
29. Chat with your spreadsheets in Claude for Desktop | Medium - GRID, https://medium.grid.is/claude-mcp-spreadsheet-api-0ff30aaa8f3a
30. Building MCP with LLMs - Model Context Protocol, https://modelcontextprotocol.io/tutorials/building-mcp-with-llms
31. OpenAI's Agents SDK and Anthropic's Model Context Protocol (MCP) - PromptHub, https://www.prompthub.us/blog/openais-agents-sdk-and-anthropics-model-context-protocol-mcp

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