什么是 MCP？

MCP 可以比作是 AI 應用程序 的 USB-C 端口，它為大語言模型（LLM）提供了一個統(tǒng)一的連接方式。正如你可以將各種外部設備通過 USB-C 接口連接到筆記本電腦一樣，MCP 也允許將多個外部數據源（如數據庫、代碼庫、郵件服務器等）與 AI 應用進行連接。

MCP 的架構包括：

• MCP 主機：運行多個 MCP 客戶端，每個客戶端通過 JSON RPC 2.0 協(xié)議與 MCP 服務器 通信。
• MCP 服務器：暴露各種功能，如訪問數據庫、調用代碼倉庫或與郵件服務器交互等。

這一架構使得 AI 代理 可以通過標準化的方式調用外部工具和數據，避免了每次都需要重寫代碼的問題。

MCP 的功能

MCP 的主要功能是為 AI 代理提供兩項重要能力：

1. 提供上下文數據：如文檔、知識庫條目、數據庫記錄等。
2. 啟用工具的使用：例如，執(zhí)行網絡搜索、調用外部服務、進行計算等。

MCP 服務器提供的三大核心功能原語包括：

1. 工具：如天氣查詢工具、日歷創(chuàng)建工具等。
2. 資源：如只讀的數據項或文檔，客戶端可以按需獲取。
3. 提示模板：為 AI 提供預定義的提示模板。

什么是 API？

API 是另一種用于讓一個系統(tǒng)訪問另一個系統(tǒng)功能或數據的方式。它定義了一組規(guī)則和協(xié)議，描述如何請求信息或服務。API 是一種 抽象層，客戶端無需了解服務器的內部實現，只需通過預定義的接口來請求數據或服務。

RESTful API 是最常見的 API 風格，它通過 HTTP 通信，支持常見的操作方法如 GET、POST、PUT 和 DELETE。許多商業(yè)化的大語言模型也通過 REST API 提供服務。

MCP 與 API 的相似性與差異

相似性：

• 客戶端-服務器模型：無論是 MCP 還是 API，都采用客戶端和服務器之間的請求-響應模式。
• 抽象化：都提供抽象層，客戶端無需了解服務器的內部細節(jié)，只需按接口規(guī)范發(fā)送請求并接收響應。

差異性：

1. 用途定位：MCP 是為 AI 應用 專門設計的協(xié)議，旨在簡化 LLM 與外部數據源和工具的集成。相比之下，API 是 通用的，并未專門考慮 AI 或 LLM 的需求。
2. 動態(tài)發(fā)現：MCP 支持客戶端在運行時動態(tài)發(fā)現可用的功能，而傳統(tǒng)的 API 通常需要開發(fā)者手動更新。
3. 標準化接口：MCP 提供統(tǒng)一的接口，無論連接的服務或數據源是什么。而 API 通常是特定于服務的，可能需要多個適配器來連接不同的 API。
4. API 的實現：實際上，很多 MCP 服務器會在內部使用傳統(tǒng)的 API 來完成工作。例如，MCP GitHub 服務器暴露的工具（如 repository/list）實際上是將 MCP 調用轉換為 GitHub 的 REST API 請求。

MCP 與 API 的結合

MCP 和 API 并非對立，而是互為補充。在許多情況下，MCP 實際上是在傳統(tǒng) API 之上添加了一個更加適合 AI 代理的接口層。例如，MCP 可以將傳統(tǒng) API 轉化為一個標準化的接口，使得 AI 應用能夠更容易地與外部數據和工具交互。

如今，越來越多的服務開始支持 MCP，包括 文件系統(tǒng)、Google Maps、Docker、Spotify 等，這使得它們能夠以標準化的方式更好地與 AI 代理進行集成。

原文引自YouTube視頻：https://www.youtube.com/watch?v=7j1t3UZA1TY

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