MCP

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MCP 全称 Model Context Protocol（模型上下文协议），MCP 是由 Anthropic 公司于2024年11月提出并开源的一种开放标准协议，旨在解决大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的集成问题。MCP 核心目标是通过标准化接口，使 AI 系统能够无缝访问外部数据源、工具和服务，从而打破数据孤岛，提升 AI 助手的实际操作能力。MCP 采用客户端-服务器（client-server）架构，支持双向通信，并允许动态发现和调用外部工具。

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MCP：模型上下文协议简介

模型上下文协议（MCP）是由 Anthropic 在2024年11月推出的一项开放标准，旨在简化大型语言模型（LLM）与外部数据源及工具的集成。其核心目标是建立一套标准化的接口，从而使 AI 系统能够顺畅地访问各类外部资源，打破数据孤岛，提升 AI 助手的实际操作能力。MCP 采用客户端-服务器架构，支持双向通信，并允许动态发现和调用外部工具。可以把它看作是 AI 应用的通用适配器，就像 USB-C 之于物理设备。

MCP的独特价值何在？

为何要选择MCP？它能帮助你在 LLM 的基础上构建代理和复杂的工作流程。由于 LLM 常常需要与数据和工具集成，MCP 提供了以下优势：

越来越多的预构建集成可供你的 LLM 直接使用。
在 LLM 提供商和供应商之间切换的灵活性。
保护基础架构内数据的最佳实践。

MCP的总体架构是怎样的？

MCP 的核心架构遵循客户端-服务器模式，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。这一架构主要由以下几个部分组成：

MCP Host（MCP主机）： 诸如 Claude Desktop、集成开发环境（IDE）或 AI 工具等程序，需要通过 MCP 访问数据。
MCP Clients（MCP客户端）： 与服务器保持 1:1 连接的协议客户端。
MCP Servers（MCP服务器）： 轻量级程序，每一个都通过标准化的模型上下文协议公开特定功能。
Local Data Sources（本地数据源）： MCP 服务器可以安全访问的计算机文件、数据库和服务。
Remote Services（远程服务）： MCP 服务器可以通过互联网（例如通过应用程序编程接口API）连接到的外部系统。

MCP的工作原理是什么？

MCP 通过一个简易的系统，在 AI 应用程序和数据之间搭建桥梁：

MCP 服务器连接到你的数据源和工具，例如 Google Drive 或 Slack。
MCP 客户端由 AI 应用程序（例如 Claude Desktop）运行，以将它们连接到这些服务器。
在授予权限后，AI 应用程序会发现可用的 MCP 服务器。然后，AI 模型可以使用这些连接来读取信息并采取行动。

这种模块化系统意味着无需改变 AI 应用程序本身即可添加新功能，好比无需升级整个系统即可为计算机添加新配件。

如何使用MCP？

MCP 官方网站提供了详尽的创建和使用指南，为不同开发者提供使用指导。你可以访问 MCP 官网或 MCP 官方 Github 查看详情。

MCP 官网地址：https://modelcontextprotocol.io/

MCP 官方 Github 开源代码库：https://github.com/modelcontextprotocol

MCP使用教程有哪些？

MCP 提供了针对不同用户角色的使用教程：

服务器开发者： 学习如何构建自己的服务器，以便在 Claude for Desktop 和其他客户端中使用。教程地址：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/server
客户端开发者： 学习如何构建可以与所有 MCP 服务器集成的客户端。教程地址：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/client
Claude 桌面用户： 学习如何开始使用 Claude for Desktop 中预构建的服务器。教程地址：https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user
MCP 调试指南： 在开发 MCP 服务器或将其与应用程序集成时，有效的调试至关重要。教程地址：https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/debugging
MCP Inspector 使用教程： 学习如何使用 MCP Inspector 测试和调试模型上下文协议服务器。教程地址：https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector

MCP Servers 服务器有哪些示例？

以下是一些已经应用的各种模型上下文协议 (MCP) 服务器，以展示该协议的功能和多功能性。这些服务器使大型语言模型 (LLM) 能够安全地访问工具和数据源。

数据和文件系统：
- 文件系统：具有可配置访问控制的安全文件操作。
- PostgreSQL：具有模式检查功能的只读数据库访问。
- SQLite：数据库交互和商业智能功能。
- Google Drive：Google Drive 的文件访问和搜索功能。
开发工具：
- Git：读取、搜索和操作 Git 存储库的工具。
- GitHub：存储库管理、文件操作和 GitHub API 集成。
- GitLab：GitLab API 集成，支持项目管理。
- Sentry：从 Sentry.io 检索和分析问题。
Web 和浏览器自动化：
- Brave Search：使用 Brave 的搜索 API 进行网络和本地搜索。
- Fetch：针对 LLM 使用进行优化的 Web 内容获取和转换。
- Puppeteer：浏览器自动化和网页抓取功能。
生产力和沟通：
- Slack：频道管理和消息传递功能。
- Google 地图：位置服务、路线和地点详情。
- 记忆：基于知识图谱的持久记忆系统。
人工智能和专用工具：
- EverArt：使用各种模型的 AI 图像生成。
- 顺序思维：通过思维序列动态解决问题。
- AWS KB 检索：使用 Bedrock Agent Runtime 从 AWS 知识库检索。

更多 MCP Servers 示例请访问官网：https://modelcontextprotocol.io/examples

MCP Clients 客户端有哪些示例？

下面是一些支持模型上下文协议 (MCP) 的应用程序。每个客户端可能支持不同的 MCP 功能，从而允许与 MCP 服务器进行不同程度的集成。

客户	资源	提示	工具	采样	根	笔记
5ire	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具。
Apify MCP 测试器	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
BeeAI框架	❌	❌	✅	❌	❌	支持代理工作流程中的工具。
克劳德·科德	❌	✅	✅	❌	❌	支持提示和工具
克劳德桌面应用程序	✅	✅	✅	❌	❌	支持工具、提示和资源。
克莱恩	✅	❌	✅	❌	❌	支持工具和资源。
继续	✅	✅	✅	❌	❌	支持工具、提示和资源。
副驾驶-MCP	✅	❌	✅	❌	❌	支持工具和资源。
光标	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具。
白日梦特工	✅	✅	✅	❌	❌	支持将服务器放入 Daydreams 代理
Emacs Mcp	❌	❌	✅	❌	❌	支持 Emacs 中的工具。
快速剂	✅	✅	✅	✅	❌	完整的多模式 MCP 支持，具有端到端测试
根基特	⚠️	✅	✅	❌	❌	支持资源列表和通过工具查找。
GenAIScript	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具。
鹅	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具。
免费	❌	❌	✅	❌	❌	代理支持工具
mcp-代理	❌	❌	✅	⚠️	❌	支持工具、服务器连接管理和代理工作流程。
Microsoft Copilot Studio	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
OpenSumi	❌	❌	✅	❌	❌	支持 OpenSumi 中的工具
房间	❌	✅	✅	✅	❌	支持 Ollama 的工具、提示和采样。
罗奥代码	✅	❌	✅	❌	❌	支持工具和资源。
源图科迪	✅	❌	❌	❌	❌	通过 OpenCTX 支持资源
SpinAI	❌	❌	✅	❌	❌	支持 Typescript AI Agents 工具
超级接口	❌	❌	✅	❌	❌	支持工具
TheiaAI/TheiaIDE	❌	❌	✅	❌	❌	支持 Theia AI 中的代理工具以及 AI 驱动的 Theia IDE
VS Code GitHub Copilot	❌	❌	✅	❌	❌	支持动态工具/根发现、安全秘密配置和显式工具提示
风帆冲浪编辑	❌	❌	✅	❌	❌	支持使用AI Flow的工具进行协作开发。
机智	❌	❌	✅	❌	❌	支持 Witsy 中的工具。
泽德	❌	✅	❌	❌	❌	提示以斜线命令形式出现

更多 MCP Clients 示例请访问官网：https://modelcontextprotocol.io/clients

MCP 官方集成了哪些内容？

这些 MCP 服务器由 Anthropic 公司为其平台维护：

Axiom： 使用自然语言查询和分析日志、跟踪和数据。
Browserbase： 在云端自动化浏览器交互。
Cloudflare： 在 Cloudflare 开发者平台上部署和管理资源。
E2B： 在安全的云沙箱中执行代码。
Neon： 与 Neon 无服务器 Postgres 平台交互。
Obsidian Markdown Notes： 阅读和搜索 Obsidian 库中的 Markdown 笔记。
Qdrant： 使用 Qdrant 矢量搜索引擎实现语义记忆。
Raygun： 访问崩溃报告和监控数据。
Search1API： 用于搜索、爬取和站点地图的统一 API。
Stripe： 与 Stripe API 交互。
Tinybird： 与 Tinybird 无服务器 ClickHouse 平台接口。
Weaviate： 通过您的 Weaviate 系列启用 Agentic RAG。

MCP 社区有哪些亮点？

MCP 官方社区开发的服务器生态系统不断壮大，扩展了 MCP 的功能：

Docker： 管理容器、镜像、卷和网络。
Kubernetes： 管理 Pod、部署和服务。
Linear： 项目管理和问题跟踪。
Snowflake： 与 Snowflake 数据库交互。
Spotify： 控制 Spotify 播放并管理播放列表。
Todoist： 任务管理集成。

MCP的常见问题有哪些？

MCP 常见问题入口：https://modelcontextprotocol.io/faqs

MCP官方网站入口网址：

MCP官网：https://modelcontextprotocol.io/

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