MCP通過標準化的規(guī)則，將 AI 與外部世界緊密連接，賦予其“記憶”“觸手”和“智慧”，使其從單純的“語言大師”升級為能調用工具、訪問數(shù)據(jù)、保障隱私的“超級助手”。本文將深入剖析 MCP 的核心功能、工作原理、獨特優(yōu)勢以及其對現(xiàn)有技術生態(tài)的深遠影響，帶你一窺這個讓 AI 更聰明、更實用的“魔法協(xié)議”如何為未來智能應用奠定堅實基礎。

引言：AI 的崛起與“短板”

近年來，像 GPT-4 和 Claude 這樣的大型語言模型（LLM）已經逐漸滲透到我們的日常生活中。它們不僅能寫出流暢的文章、回答五花八門的問題，還能化身貼心的客服機器人，為我們提供即時幫助。這些“聰明”的 AI 背后，依靠的是基于海量文本訓練的深度學習技術，參數(shù)規(guī)模動輒達到幾十億甚至幾千億，堪稱科技界的“巨無霸”。然而，即使擁有如此強大的能力，它們仍然有一個讓人頭疼的“短板”：無法直接訪問外部數(shù)據(jù)或調用工具。

想象一下，你興沖沖地問 AI：“今天天氣怎么樣？”或者“我的訂單在哪里？”它卻只能無奈地聳聳肩（如果它有肩膀的話），回答：“抱歉，我不知道?！边@是因為，這些模型雖然擅長處理語言，卻像被困在“知識孤島”上，無法獲取實時的外部信息，也無法執(zhí)行具體的操作。這種局限讓它們的實用性大打折扣。

為了打破這個瓶頸，一種名為Model Context Protocol（MCP）的協(xié)議應運而生。它就像一座連接 AI 和現(xiàn)實世界的“魔法橋梁”，讓 AI 不僅能“聽懂”你的問題，還能“動手”幫你解決問題。

第一次破圈在于 3 月上旬

主要來源于“標準之辯”和“Manus 發(fā)布”。3 月 11 日。LangChain 聯(lián)合創(chuàng)始人 Harrison Chase 與 LangGraph 負責人 Nuno Campos 圍繞 MCP 是否就成為未來 AI 交互事實標準展開激辯，雖然沒有結論，但很大程度上激發(fā)了大家對 MCP 的想象空間。這場辯論的同時，LangChain 還在網(wǎng)上發(fā)起了投票，40% 參與者支持 MCP 成為未來標準。

第二天，Manus 框架發(fā)布。Manus 雖未直接采用 MCP 技術，但其引發(fā)的“3 小時復刻開源”事件，客觀上推動更多團隊關注協(xié)議標準化價值。另一方面，Manus 展現(xiàn)的多 Agent 協(xié)同能力精準契合了用戶對 AI 生產力的終極想象。當前 LLM 的主流交互形態(tài)仍以 ChatBot 為主，雖然其 Function Call 機制已展示了連接外部數(shù)據(jù)的可能性，但由于需要復雜的技術對接，實際應用始終存在門檻。

當 MCP 通過聊天界面實現(xiàn)“對話即操作“的革新體驗——用戶親眼見證輸入框指令直接觸發(fā)文件管理、數(shù)據(jù)調取等系統(tǒng)級操作時，那種“AI 真的能幫我動手干活”的認知革命才真正爆發(fā)。正是這種顛覆性體驗的反向賦能，使得 Manus 的發(fā)布成為了帶火 MCP 的關鍵推手。

隨后，OpenAI 的官宣下場，讓大家看到了“AI 界 HTTP”成為現(xiàn)實的可能。當這個占據(jù)全球 40%模型市場份額的巨頭宣布支持協(xié)議，意味著 MCP 開始具備類似 HTTP 的底層基礎設施屬性，MCP 正式進入大眾視野，熱度持續(xù)走高，指數(shù)級飆升。

MCP 是什么？AI 的“超級助手”

MCP 的全稱是Model Context Protocol，中文可以翻譯為“模型上下文協(xié)議”。聽起來有點技術味兒，但其實它的核心理念非常簡單：通過一套標準化的規(guī)則，幫助大型語言模型與外部世界建立聯(lián)系。有了 MCP，AI 不再只是一個孤零零的“語言大師”，而是搖身一變，成為能調用工具、訪問數(shù)據(jù)、保護隱私的“超級助手”。

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那么，MCP 具體能做什么呢？它的核心功能可以總結為以下幾點：

• 記住對話背景：MCP 就像 AI 的“記憶芯片”，可以保存你的對話記錄和上下文信息。比如，你和一個客服機器人聊了五分鐘，提到自己住在上海，它就能記住這個信息。當你接著問“明天天氣如何”時，它會自動聯(lián)想到“上海的天氣”，而不是傻乎乎地問“你在哪兒”。
• 調用外部工具：MCP 賦予 AI “觸手”，讓它可以通過 API、數(shù)據(jù)庫或文件系統(tǒng)獲取信息。比如你問天氣時，它能通過 MCP 調用實時天氣接口，然后自信地告訴你：“明天晴，最高溫度 28°C。”?訪問企業(yè)數(shù)據(jù)：MCP 還能安全地連接企業(yè)內部系統(tǒng)，比如客戶管理系統(tǒng)（CRM）或云存儲。你問“我的訂單狀態(tài)如何”，它就能直接查詢企業(yè)數(shù)據(jù)庫，回答：“您的訂單已發(fā)貨，預計明天到達?！?/li>
• 保障安全隱私：MCP 可以部署在企業(yè)自己的服務器上，所有敏感數(shù)據(jù)都留在公司內部網(wǎng)絡，不外泄，完美符合嚴格的隱私法規(guī)要求，比如 GDPR。

簡單來說，有了 MCP，AI 的能力就像被“解鎖”了一樣，從單純的“會說話”升級成了“能干活”，實用性瞬間提升了好幾個檔次。

MCP 怎么工作？一個“指揮中心”的故事

MCP 的工作原理并不復雜，可以把它想象成一個高效的“指揮中心”。它采用了經典的客戶端-服務器結構，AI 就像一位指揮官，通過 MCP 這個“中樞系統(tǒng)”調兵遣將，完成各種任務。

MCP 的角色分工

• MCP 客戶端：這個部分運行在 AI 內部，負責接收你的需求，把請求發(fā)送給服務器，然后把結果帶回來。它就像指揮官的“傳令兵”，確保指令準確傳達。
• MCP 服務器：這是真正的“資源管理者”，負責連接和管理外部工具或數(shù)據(jù)。它可以部署在企業(yè)內部服務器，也可以放在云端，靈活性極高。

一個簡單的例子：查訂單狀態(tài)

讓我們通過一個日常生活場景來感受一下 MCP 的工作流程。假設你在電商平臺上問 AI：“我的訂單在哪里？”

1.你提出問題：你輸入“我的訂單在哪里”，AI 接收到這個指令。

2.AI 判斷需求：AI 分析后發(fā)現(xiàn)，這需要外部數(shù)據(jù)支持，于是通過 MCP 客戶端發(fā)送請求。

3.服務器行動：MCP 服務器接到請求后，迅速“跑”去訂單數(shù)據(jù)庫查詢你的訂單狀態(tài)。

4.返回結果：服務器查到信息，比如“您的訂單已發(fā)貨，正在途中”，然后把結果發(fā)回給 AI。

5.AI 生成回答：AI 拿到數(shù)據(jù)后，用自然語言組織回答：“您的訂單已發(fā)貨，預計明天送達哦！”

整個過程行云流水，就像 USB 設備“即插即用”一樣簡單。用戶完全不用操心背后的技術細節(jié)，只管享受 AI 帶來的便利。

MCP和Function Call之間又是什么關系

Function Call本質上是某些大模型（如 GPT-4）提供的專有能力，允許 AI 通過結構化請求調用外部工具（例如查詢天氣、執(zhí)行計算）。宿主應用收到請求后執(zhí)行操作并返回結果。其核心是模型廠商內部的功能擴展接口，無統(tǒng)一標準，實現(xiàn)依賴特定廠商。

MCP 的核心優(yōu)勢在于統(tǒng)一了各家大模型原本差異化的 Function Calling 標準，形成通用協(xié)議。它不僅支持 Claude，還能兼容市面上幾乎所有主流大模型，堪稱 AI 領域的“USB-C 接口”?；跇藴驶ㄐ乓?guī)范（如 JSON-RPC 2.0），MCP 解決了模型與外部工具、數(shù)據(jù)源間的兼容性問題，開發(fā)者只需按協(xié)議開發(fā)一次接口，即可被多模型調用。

也是由于兩者都能實現(xiàn)與外部數(shù)據(jù)的聯(lián)動，MCP 在剛問世時，開發(fā)者常糾結“它是 Function Call 的簡化版，還是 AI 交互的 HTTP 標準？”但隨著生態(tài)發(fā)展，MCP 相比 Function Call 的開放性優(yōu)勢逐漸被認知的更加清晰：

Function Call 的“私有協(xié)議困局”，類似手機廠商的私有快充協(xié)議，主流 AI 廠商各自定義封閉的調用協(xié)議（JSON Schema、Protobuf 等），導致開發(fā)者為不同平臺重復開發(fā)適配邏輯。切換 AI 服務商時，工具調用體系需“推倒重來”，跨平臺成本高企，拖慢 AI 能力的規(guī)?；涞?。

MCP 通過統(tǒng)一通信規(guī)范和資源定義標準，MCP 讓開發(fā)者“一次開發(fā)，全平臺通用“——同一工具可無縫適配 GPT、Claude 等不同模型。這如同 AI 世界的“書同文、車同軌”，終結“重復造輪子”的窘境。

Function Call 是 AI 的“即時小助手”，MCP 是“按需響應的快遞員”——兩者更好的模式是協(xié)同發(fā)展。

Function Call 代表“代碼控”思維：開發(fā)者需精細控制工具細節(jié)；而 MCP 轉向“意圖派”模式：開發(fā)者只需定義能力邊界，具體執(zhí)行由大模型動態(tài)決策。兩者并存，讓開發(fā)者既能享受高頻任務的高效，又能解鎖復雜場景的靈活性。

三者層級區(qū)別

從層級上看，這三種技術可以分為三個不同的層次：

• Level 1: Function Calling解決”怎么調用外部函數(shù)”
• Level 2: MCP解決”大量外部工具如何高效接入”
• Level 3: AI Agent解決”如何自主完成復雜任務”

這三種技術不是相互排斥的，而是可以協(xié)作工作的。它們共同構成了AI Agent與外部世界交互的完整系統(tǒng)：

1.API提供基礎功能，使系統(tǒng)能夠相互通信

2.Function Call提供直接的操作能力，使AI模型能夠調用外部函數(shù)

3.MCP提供更高層次的智能協(xié)調能力，使AI Agent能夠高效、安全地訪問和操作各種數(shù)據(jù)源和工具

通過這種協(xié)作，AI Agent能夠完成復雜的任務，例如從CRM查詢銷售合同PDF、發(fā)送電子郵件、安排會議等。

MCP 的獨特優(yōu)勢：標準化與“人人可開發(fā)”

MCP 為什么能讓人眼前一亮？它的真正厲害之處在于兩個關鍵詞：標準化和通用性。

從“各自為戰(zhàn)”到“統(tǒng)一標準”

在 MCP 出現(xiàn)之前，大模型調用外部工具的方式可以說是“各自為戰(zhàn)”。比如，GPT-4 可能內置了調用天氣 API 的功能，但換成 Claude 或其他模型，可能就完全行不通。每個模型都有自己的專有方法，互不兼容，開發(fā)者需要為不同模型分別適配工具，費時又費力。

MCP 的出現(xiàn)徹底改變了這一局面。它把調用外部工具的能力抽象成一個通用的協(xié)議標準，任何支持 MCP 的模型都能無縫接入同一個生態(tài)。這就好比互聯(lián)網(wǎng)的 HTTP 協(xié)議，無論你用什么瀏覽器，只要遵循 HTTP，就能訪問網(wǎng)頁。MCP 正在成為 AI 界的“通用語言”，讓生態(tài)更加開放和統(tǒng)一。

降低開發(fā)門檻：從“高精尖”到“人人可玩”

對于開發(fā)者來說，MCP 簡直是個福音。過去，開發(fā)一個能調用外部工具的 AI 應用，可能需要深入研究每個模型的內部機制，適配起來繁瑣又復雜?，F(xiàn)在，有了 MCP，開發(fā)者只需要遵循一套協(xié)議，就能讓應用自動連接所有 MCP 生態(tài)中的資源。這種“傻瓜式”的開發(fā)體驗，不僅節(jié)省了大量時間和成本，還讓普通人也能輕松上手。你不需要是 AI 專家，只要有點編程基礎，就能打造屬于自己的智能應用。這不正是“人人都是 AI 開發(fā)者”的夢想嗎？

MCP的通信流程和交互模式

通信流程通常遵循以下步驟：

MCP 客戶端首先向服務器查詢其提供的功能，即獲取服務器可以提供的可用工具、資源或提示模板列表。AI 模型（通過其主機應用）會獲知這些功能。

用戶的查詢（以及其他上下文）與服務器的工具/資源描述一起發(fā)送給 AI 模型。實際上，模型現(xiàn)在“知道”它可以借助服務器做什么。例如，如果用戶詢問“明天的天氣如何？”，發(fā)送給模型的提示將包含一個“天氣 API 工具”的描述，該工具由服務器暴露。

AI 模型分析查詢和可用的 MCP 工具/資源，并決定是否需要使用其中一個。如果需要，它會以結構化的方式（根據(jù) MCP 規(guī)范）響應，表明它想要使用哪個工具或資源。在天氣示例中，模型可能會決定調用服務器提供的“天氣 API”工具來獲取最新的信息。

MCP 客戶端接收到模型的請求，并在 MCP 服務器上調用相應的操作（例如，通過服務器的代碼執(zhí)行天氣 API 調用）。服務器執(zhí)行該操作（例如，從數(shù)據(jù)庫檢索數(shù)據(jù)或調用外部 API），然后將結果返回給客戶端。

來自服務器的結果（例如，天氣預報數(shù)據(jù)）通過客戶端返回給 AI 模型。模型現(xiàn)在可以將此數(shù)據(jù)融入其答案中。然后，它基于自身的知識和新獲取的信息生成最終的回復給用戶（例如，“明天的天氣預報是 15°C，有小雨。”）。用戶看到的答案是通過模型在對話過程中無縫地獲取外部信息而豐富起來的。

與通常是無狀態(tài)的問答調用的插件不同，MCP 支持豐富的雙向交互。它支持雙向通信，允許 AI 代理既可以檢索信息，也可以觸發(fā)操作 。

接口和數(shù)據(jù)結構

接口定義

MCP 使用 JSON-RPC 2.0 作為通信的消息格式。JSON-RPC 2.0 是一種廣泛采用的遠程過程調用標準，確保了互操作性和易于實現(xiàn)。MCP 還定義了一組用于常見任務的方法和消息類型，例如初始化連接、列出服務器功能以及調用工具 。此外，MCP 規(guī)范定義了核心消息類型，稱為“原語”，包括提示、資源、工具、根和采樣。

數(shù)據(jù)結構

請求、響應和通知的格式都遵循 JSON-RPC 2.0 標準 。服務器端原語（工具、資源、提示）具有定義的參數(shù)和返回類型結構?？蛻舳嗽Z（根、采樣）也有定義的結構，用于它們的通信和管理 。資源通常通過類似 URI 的標識符引用 。MCP 還使用標準化的數(shù)據(jù)請求格式，如 JSON Schema 。

傳輸機制

MCP 允許通過不同的傳輸機制進行通信 。對于由主機啟動的本地服務器，通常使用標準輸入/輸出流 (stdio)。對于遠程服務器，則使用基于 HTTP 的服務器發(fā)送事件 (SSE) 。Java MCP SDK 支持多種傳輸機制，包括基于 Stdio 和 HTTP 的 SSE 。這種靈活性使得 MCP 能夠適應不同的部署環(huán)境和通信需求。

MCP對現(xiàn)有的技術生態(tài)有什么影響？

MCP“萬能插頭”優(yōu)勢讓開發(fā) AI 應用進一步解耦，大大降低了技術門檻，讓“人人都是 AI 開發(fā)者”變得觸手可及。

對 AI 廠商而言，技術重心從工具適配轉向協(xié)議兼容。MCP 協(xié)議如同 AI 領域的“通用插座”，使得模型廠商只需確保與協(xié)議標準的兼容性，就能自動接入所有 MCP 生態(tài)工具。例如 OpenAI 通過支持 MCP 協(xié)議，其模型無需單獨開發(fā)接口即可調用 GitHub、Slack 等數(shù)千種工具服務。這種轉變讓大模型廠商能夠專注于核心算法優(yōu)化，而非重復開發(fā)工具適配層。

對工具開發(fā)者而言，MCP 實現(xiàn)了“一次開發(fā)、全生態(tài)通用”的技術普惠。開發(fā)者將功能封裝為 MCP Server 后，就能被所有兼容協(xié)議的 AI 應用調用。如 PostgreSQL 官方開發(fā)的數(shù)據(jù)庫 Server 已被 500 多個 AI 應用集成，而無需針對每個模型單獨適配。這讓所有應用都找到了快速 AI 化的路徑，就像十幾年前“所有行業(yè)都值得用互聯(lián)網(wǎng)重做一遍”一樣；現(xiàn)在，所有產品都值得做一次 MCP 適配改造。

對應用開發(fā)者而言，MCP 打破了技術能力的邊界，并加速交互范式從 GUI（圖形界面）向 LUI（語言界面）的躍遷。通過協(xié)議標準化，開發(fā)者無需理解底層技術細節(jié)即可組合各類資源：教育機構用自然語言指令調用多語種資料庫生成定制教案，零售企業(yè)通過語音指令整合 ERP 系統(tǒng)和 AI 模型管理庫存。MCP 的協(xié)議兼容性使得自然語言交互可直接映射到具體功能實現(xiàn)，例如騰訊地圖 MCP Server 支持用戶用“找附近人均 200 元的川菜館”等口語化指令完成復雜搜索，替代傳統(tǒng) GUI 中的多級菜單操作。這種轉型在制造業(yè)尤為顯著——某工廠工程師通過語音指令調度 MCP 連接的設備集群，響應速度比傳統(tǒng)工控界面提升 5 倍。

LUI 開發(fā)效率的革命性提升也得益于 MCP 對交互層的解耦：

• 傳統(tǒng) GUI 困境：需為不同平臺（Web/iOS/Android）開發(fā)獨立界面組件，維護成本占開發(fā)資源的 60%；
• MCP+LUI 優(yōu)勢：開發(fā)者只需用自然語言描述功能需求（如生成周報圖表），MCP 自動匹配數(shù)據(jù)庫查詢、可視化工具等 Server，并通過協(xié)議標準化輸出結果。

這種轉型或許正在重構人機交互的底層邏輯。就像 iPhone 用觸摸屏取代鍵盤，MCP 協(xié)議通過統(tǒng)一的功能調用標準，使自然語言成為連接用戶意圖與系統(tǒng)能力的“終極接口”。

MCP 能用在哪兒？場景多到想不到

MCP 的應用場景幾乎是無窮無盡的，從日常生活到企業(yè)管理，它都能大顯身手。以下是幾個具體的例子，讓你感受一下它的強大之處：

• 系統(tǒng)監(jiān)控：MotorMCP Server 可以實時監(jiān)控 Kubernetes 環(huán)境，比如服務器負載、內存使用等，隨時報告系統(tǒng)狀態(tài)。如果有異常，它還能主動提醒管理員。
• 數(shù)據(jù)可視化：MCPGrafana 把數(shù)據(jù)變成直觀的圖表。你可以在 Grafana 儀表盤中探索數(shù)據(jù)、調試事件，甚至預測未來的趨勢。
• 日志分析：LogfireMCP 支持 OpenTelemetry 的追蹤和指標，幫助開發(fā)者分析系統(tǒng)日志，找出性能瓶頸，提升效率。
• 內容優(yōu)化：LucidityMCP 能在復雜性、安全性等多個維度優(yōu)化 AI 生成的內容。比如，它能讓一篇技術文章變得更通俗易懂，同時確保沒有敏感信息泄露。

無論是企業(yè)內部的數(shù)據(jù)管理，還是外部工具的調用，MCP 都能游刃有余地應對。它的潛力就像一座未被完全挖掘的寶藏，未來還會有更多驚喜等著我們。

實戰(zhàn)操作——添加第一個MCP服務

以 Cluade 作為 MCP 客戶端實戰(zhàn)操作

配置前準備工作

注意：Windows 在環(huán)境配置和網(wǎng)絡上的問題比 Mac 多很多，所以如果你沒有編程經驗并且是 Windows 電腦，出錯不是你的問題，實在無法修復的話就算了。

MCP 主要有兩種模式：

• Stdio：主要用在本地服務上，操作你本地的軟件或者本地的文件，比如 Blender 這種就只能用 Stdio 因為他沒有在線服務
• SSE ：主要用在遠程服務上，這個服務本身就有在線的 API，比如訪問你的谷歌郵件，谷歌日歷等。

SEE 的配置方式非常簡單基本上就一個鏈接就行，如果你找到的是 SEE 的直接復制他的鏈接填上就行，而且現(xiàn)在使用 SEE 配置的 MCP 非常少，基本上都是 Stdio 的方式。

Stdio 的配置需要提前安裝需要的命令行工具，主要有兩個，一個是 uvx 一個是 npx。

注意：需要開梯子進行安裝，如果不行多試幾次

對于 uvx 我們需要安裝 uv：如果你是 Windows 的話可以按“Win”鍵，點擊搜索后輸入”PowerShell”，然后右鍵選擇“以管理員身份運行”，粘貼下面的命令回車就行，運行完記得重啟。

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c “irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex”

如果你是 Mac 的話只需要點擊你的“啟動臺”搜索“終端”應用，然后輸入下面的代碼回車就行。

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

而npx只需要安裝 Node.js 就行，訪問官網(wǎng)

（https://nodejs.org/）點擊下載安裝就可以了

獲取MCP

阿里旗下的魔搭社區(qū)（ModelScope）或者 mcp.so 都是當下比較全面的 MCP 服務網(wǎng)站

接入第一個MCP服務——SerpAPI的谷歌搜索

準備工作

01 在 serper.dev 注冊一個賬號，并獲得 api_key（免費用戶每個月可使用 100 次搜索調用）；

02 在 mcp 詳情頁找到關于 Claude Desktop 的相關配置；

開始接入

1.打開 Claude 客戶端，進入設置；

2.點開到 Develop 標簽頁下，點擊 Edit Config 按鈕

3.找到并打開這個文件——claude_desktop_config.json

如果沒有 vs，則使用記事本打開也可以

4.將準備工作的配置內容粘貼到此處，并替換為自己的 API KEY，并保存；

5.退出 Claude 客戶端，并重新打開，如果出現(xiàn)這個圖標就是成功了！

6.此時我們再看看 dev 配置，就會發(fā)現(xiàn)已經成功添加了。

開始體驗

那么此時恭喜你，你已經成功打開了 MCP 服務的大門！

以此類推，后續(xù)的 MCP 服務均可使用這種方式進行接入。當然 MCP 的客戶端不限于 Claude，也可以使用 Trae、Cursor、Windsurf、Cline 等等都支持，甚至可以自己開發(fā) AI 平臺進行 MCP SDK 的接入。

結語：MCP，AI 未來的“基礎設施”

MCP 的誕生，不僅彌補了大型語言模型的短板，還為 AI 應用的未來打開了一扇大門。它通過標準化的設計，讓開發(fā)者可以更專注于創(chuàng)新，而不是糾結于繁瑣的工具適配；通過強大的安全機制，讓企業(yè)能夠放心地用 AI 處理敏感數(shù)據(jù)。隨著 OpenAI 等科技巨頭的支持，MCP 的影響力正在迅速擴大。它很可能成為 AI 界的“HTTP”，連接模型與外部世界的堅實基石。

想象一下未來的生活：你問 AI “幫我訂張去北京的機票”，它不僅能查到航班信息，還能直接幫你完成支付；你問“公司這個月業(yè)績如何”，它能立刻從內部系統(tǒng)拉取數(shù)據(jù)，生成詳細的報告。MCP 正在讓 AI 無處不在，像水和電一樣，成為我們生活中不可或缺的一部分。

你準備好迎接這個更聰明、更實用的 AI 時代了嗎？