MCP（模型上下文協議）是一個由Anthropic開源的開放協議，旨在實現大型語言模型（LLM）與外部數據源及工具之間的無縫連接。該協議基于客戶端-服務器架構，支持多個服務與任何兼容的客戶端連接，提供標準化的協議以共享資源、工具和提示。MCP不僅能夠訪問本地和遠程資源，還具備內置的安全機制，以保護API密鑰不被泄露，是構建互聯AI系統的重要基礎工具。

MCP是什么

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是一個開放且靈活的協議，由Anthropic團隊開發并開源，旨在促進大型語言模型（LLM）應用與外部數據源及工具之間的高效集成。該協議采用客戶端-服務器架構，允許多個服務與任意兼容客戶端進行連接，提供標準化的協議以共享資源、工具和提示。MCP支持訪問本地和遠程資源，并內置安全機制，確保API密鑰的安全，是構建互聯AI系統不可或缺的工具。

MCP的主要功能

• 數據整合：將AI助手與各種數據源連接，包括本地和遠程資源。
• 工具集成：支持API和其他工具的集成，使AI系統能夠執行更復雜的任務。
• 模板化交互：基于提示（Prompts）提供模板化的交互方式，以提升用戶體驗。
• 安全性：具備內置安全機制，有效保護數據及API密鑰。
• 開發者支持：提供SDK和詳細文檔，幫助開發者構建和測試MCP連接器。
• 預構建服務器：提供預構建的MCP服務器，便于快速集成流行的企業系統。
• 上下文維護：在不同的工具和數據集之間保持上下文，從而實現更智能的任務處理。

MCP的技術原理

• 客戶端-服務器架構：
  • MCP服務器：作為數據源的適配器，向AI客戶端提供數據和工具。
  • MCP客戶端：包含AI工具或應用，如Claude Desktop，連接MCP服務器以訪問數據。
• 標準化協議：設計了標準化的請求和響應格式，使不同的AI系統能夠以一致的方式與各種數據源進行交互。
• 安全通信：采用安全機制，如OAuth或API密鑰管理，確保數據傳輸的安全性及API密鑰的保密性。
• 雙向數據流：支持數據從數據源到AI系統的讀取，以及從AI系統到數據源的寫入，實現雙向交互。

MCP的項目地址

• 項目官網：anthropic.com/news/model-context-protocol
• GitHub倉庫：https://github.com/modelcontextprotocol

MCP的應用場景

• AI驅動的集成開發環境（IDE）：使IDE能夠直接訪問代碼庫、文檔及數據庫，提供更智能的代碼補全、錯誤檢測和開發輔助功能。
• 增強界面：機器人能夠訪問用戶數據和企業系統，從而提供個性化的服務和響應。
• 自定義AI工作流：構建自動化工作流，提升工作效率與響應速度。
• 企業資源規劃（ERP）系統集成：實現自動化的庫存管理、訂單處理及客戶服務。
• 客戶關系管理（CRM）系統增強：AI助手可以訪問CRM數據，提供銷售預測、客戶細分及個性化營銷建議。

常見問題

• MCP是否適用于所有大型語言模型？ 是的，MCP設計為通用協議，能夠與各種兼容的LLM應用集成。
• MCP的安全機制如何保障？ MCP內置安全機制，如OAuth和API密鑰管理，確保數據傳輸的安全性及API密鑰的保密性。
• 開發者如何開始使用MCP？ 開發者可以訪問項目官網和GitHub倉庫，獲取SDK和文檔，快速構建和測試MCP連接器。
• MCP是否支持自定義工具和數據源？ 是的，MCP允許開發者集成自定義工具和數據源，以滿足特定需求。