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而最火的開源項目OpenMauns，在查找Karpathy個人信息主頁信息時，也是基于強大的工具使用能力。

這些案例生動地證明了，工具使用，能讓智能體跳出空想局限，進化出會做事的能力。

而作為最強的標(biāo)準(zhǔn)化接口協(xié)議，MCP也在一夜間爆紅硅谷，無人不知。

對于圈外的人來說，可能對此有所陌生。而它的本質(zhì)，就是智能體系統(tǒng)的一種。

01 一次搭建，代替1億次配置

去11月，Anthropic首次提出「模型上下文協(xié)議」，即MCP，賦予了Claude模型超級能力，一次構(gòu)建，讓AI與工作流深度集成。

其主要優(yōu)勢如下：

開發(fā)簡化：一次編寫，多次集成，無需為每個新集成重寫定制代碼
靈活性：切換AI模型或工具時，不需要復(fù)雜的重新配置
實時響應(yīng)：MCP連接保持活躍狀態(tài)，支持實時上下文更新和交互
安全性和合規(guī)性：內(nèi)置訪問控制機制和標(biāo)準(zhǔn)化的安全實踐
可擴展性：隨著AI生態(tài)系統(tǒng)的擴展，只需連接新的MCP服務(wù)器即可輕松添加新功能

用通俗的話講，MCP就像是專為AI應(yīng)用設(shè)計的通用接口，類似我們?nèi)粘Ｊ褂玫腢SB-C。

正如USB-C簡化了不同設(shè)備與計算機的連接方式，MCP簡化了AI模型與數(shù)據(jù)、工具和服務(wù)之間的交互方式。

通過MCP，AI助手不僅能夠「讀懂」代碼，還能「理解」團隊討論、涉及文檔等外部信息，提供更加精準(zhǔn)的回答。

MCP是一種標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議，用于連接AI智能體與各種外部工具和數(shù)據(jù)源

相比之下，在沒有MCP之前，AI助手要想與外部工具互動，必須通過編寫代碼并調(diào)用API，這意味著每一種具體的連接都需要提前手動編程，效率低下且耗時費力。

更棘手的是，每個AI助手與每個外部工具之間都需要單獨進行配置。如果有1000個AI助手和1000個外部工具，理論上需要編寫1000×1000=100萬個獨立的連接代碼，工作量簡直是個天文數(shù)字。

打個比方：API就像是不同的門，其中每扇門都有自己獨特的鑰匙和使用規(guī)則：

傳統(tǒng)API要求開發(fā)人員為每個服務(wù)或數(shù)據(jù)源編寫定制化的集成代碼

而MCP的出現(xiàn)就像為AI助手和外部系統(tǒng)打造了一套通用的「標(biāo)準(zhǔn)語言」，堪稱是智能體生態(tài)的一次「標(biāo)準(zhǔn)化革命」。

一旦某個AI助手實現(xiàn)了MCP協(xié)議，它就能通過這個協(xié)議無縫連接上成千上萬的外部工具，無需再為每種連接單獨編寫代碼。

同樣，外部工具（比如郵件、天氣應(yīng)用等）也只需搭建一次MCP服務(wù)器，之后所有支持MCP的AI助手都可以直接與之交互。

假如有1萬個AI助手和1萬個外部工具。在MCP模式下，每方只需實現(xiàn)一次協(xié)議，總共只需2萬次配置。

而按照傳統(tǒng)編碼方式，每種AI助手與每種外部工具都要單獨對接，那將是1萬×1萬=1億次配置！

這直接使配置效率提高了不止一個維度。

MCP的靈活性也非常突出，它既可以在云端運行，也可以在本地設(shè)備上部署，適應(yīng)性極強。

可以說，MCP就像為AI助手和外部系統(tǒng)之間架設(shè)了一條高速路，取代了過去需要技術(shù)人員一橋一橋手工搭建的低效模式。

02 什么是MCP？

正如前文所說，MCP（Model Context Protocol）是一種新的開放協(xié)議，目的是為LLM提供標(biāo)準(zhǔn)化的上下文信息傳遞方式，從而實現(xiàn)AI智能體與外部數(shù)據(jù)及工具的結(jié)合。

和傳統(tǒng)的API相比，MCP的區(qū)別在于：

單一協(xié)議：MCP作為一種標(biāo)準(zhǔn)化的「通用接口」，集成一個MCP意味著可以訪問多個工具和服務(wù)，而不僅僅是單一服務(wù)。
動態(tài)發(fā)現(xiàn)：MCP允許AI模型動態(tài)發(fā)現(xiàn)并與可用工具交互，無需預(yù)先設(shè)定每個集成的固定代碼。
雙向通信：MCP支持持續(xù)、實時的雙向通信——類似于WebSockets。AI模型既可以獲取信息，也可以實時觸發(fā)操作。

其中，實時雙向通信的機制如下：

拉取數(shù)據(jù)：LLM向服務(wù)器查詢上下文信息。例如，查看你的日歷安排。
觸發(fā)操作：LLM指示服務(wù)器執(zhí)行具體操作。例如，重新安排會議、發(fā)送電子郵件。

不過，如果應(yīng)用場景需要精確、可預(yù)測的交互模式，并有嚴(yán)格的限制條件，傳統(tǒng)API可能更為適合。

MCP提供了廣泛、動態(tài)的能力，非常適合需要靈活性和上下文感知的場景，但對于高度受控的、確定性的應(yīng)用可能不是最佳選擇。

在以下情況下推薦使用傳統(tǒng)API：

需要精細(xì)控制和高度特定、受限的功能場景
追求性能優(yōu)化而需要緊密耦合的系統(tǒng)
要求最高可預(yù)測性和最小上下文自主性的應(yīng)用

架構(gòu)

MCP采用簡單的客戶端-服務(wù)器架構(gòu)模式：

MCP主機：需要訪問外部數(shù)據(jù)或工具的應(yīng)用程序（如Claude Desktop或AI驅(qū)動的集成開發(fā)環(huán)境）
MCP客戶端：與MCP服務(wù)器維持專屬的一對一連接
MCP服務(wù)器：輕量級服務(wù)器，通過MCP協(xié)議提供特定功能，連接到本地或遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)源
本地數(shù)據(jù)源：MCP服務(wù)器安全訪問的文件、數(shù)據(jù)庫或服務(wù)
遠(yuǎn)程服務(wù)：MCP服務(wù)器訪問的基于互聯(lián)網(wǎng)的外部API或服務(wù)

將MCP比作一座橋梁可以更清晰地理解：MCP本身不處理復(fù)雜邏輯；它只是協(xié)調(diào)AI模型和各種工具之間的數(shù)據(jù)和指令流通。

具體來說，服務(wù)器就是與API進行交互的東西。它可以在遠(yuǎn)程服務(wù)器上（例如，在云上），或者在你的本地系統(tǒng)上。

它包含了所有系統(tǒng)上需要與之交互進而采取行動的代碼，比如發(fā)送Slack消息、創(chuàng)建文件等等。

如下圖所示，可以通過MCP服務(wù)，調(diào)用GitHub API在倉庫里創(chuàng)建代碼文件。

MCP客戶端負(fù)責(zé)與服務(wù)器進行通信。客戶端的一個非常酷的特點是它可以同時與多個服務(wù)器進行交互。

所以你可以設(shè)置專門的服務(wù)器來處理GitHub交互和Slack交互，然后把它們接入同一個客戶端。

最重要的，協(xié)議是使一切運作的關(guān)鍵。可以將它視為一種永遠(yuǎn)不會改變的通用語言，MCP服務(wù)器和MCP客戶端都能使用。

它就像USB接口一樣，用于將MCP客戶端連接到MCP服務(wù)器。

USB接口讓手機連接到筆記本電腦，MCP協(xié)議讓你可以將第三方API連接到桌面應(yīng)用程序。

針對各種類型的MCP客戶端，Total TypeScript的作者Matt Pocock還進行了一波對比。

可以看到，Claude Desktop和Continue支持資源、提示、工具，功能很全面。5ire和BeeAI Framework就比較有限，工具支持還可以，但其他方面基本不行。Cline也支持資源和工具，但不支持提示。Cursor和Emacs Mcp主要支持工具，其他功能都不行，適合簡單工具操作。

應(yīng)用場景

在實際應(yīng)用中，MCP客戶端（例如，client.py中的Python腳本）會與管理各種特定工具（如Gmail、Slack或日歷應(yīng)用）交互的MCP服務(wù)器進行通信。

這種標(biāo)準(zhǔn)化大大降低了復(fù)雜度，使開發(fā)人員能夠快速實現(xiàn)復(fù)雜的交互功能。

1. 行程規(guī)劃助手

使用傳統(tǒng)API需要為Google日歷、電子郵件、航空公司預(yù)訂API分別編寫代碼，每個都需要單獨的認(rèn)證、上下文傳遞和錯誤處理邏輯。
使用MCP則容易得多，AI助手能夠無縫地檢查日歷可用時間，預(yù)訂航班，并發(fā)送確認(rèn)郵件——所有這些都通過MCP服務(wù)器完成，無需為每個工具單獨開發(fā)集成代碼。

2. 高級IDE（智能代碼編輯器）