Anthropic 剛剛發布了模型上下文協議（MCP），功能強大：現在你能夠直接通過 Claude 控制并訪問 Google Drive、Slack、GitHub 等數據。實際上，它讓 Claude 成為了你所有應用的指揮中心。

原標題：Anthropic 新的開放協議，讓 Claude 成了你所有應用的指揮中心
文章來源：AI范兒
內容字數：1953字

引言

隨著人工智能技術的不斷進步，數據孤島問題依然是一個頑固的挑戰。為了提升效率并打破數據壁壘，Anthropic推出了模型上下文協議（MCP），旨在讓大語言模型與外部數據源實現更高效的連接。

1. MCP的概念

MCP是一種標準化協議，允許開發者將AI應用與各種數據源連接起來。通過這一協議，用戶可以更方便地使用大語言模型Claude來操作多個數據源，例如Google Drive、Slack和GitHub，極大地提升了應用的智能化和效率。

2. MCP的工作原理

MCP的架構由幾個核心組件組成：

• MCP主機：即AI應用本身，例如Claude桌面應用，負責訪問和管理數據資源。
• MCP客戶端：作為AI應用的“手”，負責與MCP服務器建立連接。
• MCP服務器：充當“翻譯官”，將請求轉換為數據源可理解的語言，并將回應翻譯回用戶可理解的形式。
• 本地資源：包括用戶電腦內的文件和數據庫，MCP服務器可以直接與之交互。
• 遠程資源：指互聯網上的數據源，如API，MCP服務器同樣可以通過網絡進行交流。

3. MCP的優勢

MCP不僅簡化了數據連接的過程，還顯著提高了數據交互的安全性。由于所有的數據交換都遵循標準化協議，用戶能夠更好地控制數據流動，降低數據泄露的風險。此外，MCP的靈活性使得新數據源的添加變得簡單，無需重寫整個系統，極大地提升了開發效率。

4. 實際應用案例

在實際應用中，MCP的效率和便捷性表現突出。例如，Claude桌面應用可以幫助用戶管理GitHub項目，從創建項目到提交代碼請求，復雜任務的完成速度大幅提升，用戶體驗得到了顯著改善。

結論

總而言之，MCP為人工智能領域帶來了性的改變，使得數據的連接和交互變得前所未有的簡單和高效。這不僅是技術上的進步，更是對開發者和用戶的一種解放，讓他們能夠更專注于創新與創造，而不再為數據連接的問題而煩惱。

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作者簡介：專注于探索 AIGC，發掘人工智能的樂趣。