大多數(shù)普通人眼里 AI 的模樣是什么？看著網(wǎng)站草圖，AI就自動做了一個原形網(wǎng)站。只需要告訴 AI 指令，它就幫你完成了一系列的機票訂票流程。許多人更是憧憬過 All in One App  —— 我只要動嘴，一切活有AI搞定?？梢哉f，現(xiàn)階段的 AI 使用形態(tài)，充其量就是個氛圍組。我只能獲取必要的資料指引，具體的活還得我自己來干。

而過去兩年的發(fā)展，AI Agent 不過是雷聲大，雨點小的玩意了。做的人很多，但是能夠在路人之間火出圈的產(chǎn)品，大抵也只有 Manus，它的火爆宣告著 —— AI Agent，就是眾人的希望。沒辦法，誰讓人類就是這么懶呢？要是一個技術(shù)能讓我偷懶摸魚，那最好趕緊的。接觸 MCP 之后，全知全能 AI Agent可能真的近在咫尺了，比如下面這些場景。

1. 基于內(nèi)部文檔的智能客服

把幫助文檔做成 MCP 服務(wù)，直接變身智能客服，不需要做 RAG 知識庫，也能夠精準解答客戶基礎(chǔ)問題。

2. 自動網(wǎng)頁爬蟲工具

讓 AI 自動爬取澳洲各高校錄取要求，自動生成匯總生成招生簡章，并附上所有引用信源。

你可以直接點擊此處看看它寫的咋樣。??http://au.pflm.net/news/??

3. 瀏覽器操作助手

讓 AI 操作瀏覽器，登錄 WP 網(wǎng)站后臺，按照你的需求進行點點的操作。我更喜歡這個案例，因為它真的可以看懂你的網(wǎng)頁內(nèi)容，按照你的指令干活。而實現(xiàn)這一切的背后技術(shù)，全然離不開 Anthropic 在 24 年 12 月悄的 MCP（模型上下文協(xié)議）標準。

接下來，將深入解析 MCP 的概念、技術(shù)原理以及多種應(yīng)用場景，幫助你快速理解并上手 MCP。

什么是 MCP？

MCP（模型上下文協(xié)議）是一個標準化工具箱，使 AI 大模型能夠與外部工具交互，獲取信息并完成具體任務(wù)。在傳統(tǒng)方法中，用戶需要手動復(fù)制文本、截圖，然后粘貼到 AI 窗口進行交互。而 MCP 通過標準化協(xié)議自動化了這一過程，作為 AI 與外部工具的中間層，替代人工操作，相當于一個能夠讓所有 LLM 順暢自動使用互聯(lián)網(wǎng)上的一系列軟件工具，只要支持了 MCP，那么不用你教，LLM 自己就會用了。

智能體普及緩慢最重要的一個原因在于大模型與現(xiàn)有應(yīng)用和數(shù)據(jù)的集成度比較低，無法獲取多種數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)孤島。真是應(yīng)了那句 “巧婦難為無米之炊”。即使你大模型在強大，沒有數(shù)據(jù)集成、工具的調(diào)用，大模型的能力無用武之地。在 Anthropic 發(fā)布 MCP 之后將會將 AI 應(yīng)用開發(fā)推向一個高度。許多大模型開發(fā)框架 Spring AI、 LangChain4j 都已經(jīng)集成，包括 OpenAI 也宣布支持 MCP。

MCP 的工作原理

MCP 由多個 MCP 服務(wù)器（MCP Server）組成，每個 Server 負責特定任務(wù)，例如：

• 瀏覽器操作（如讀取網(wǎng)頁內(nèi)容）
• 文檔處理（如編輯和解析本地文檔）
• 代碼管理（如操作 Git 倉庫）

架構(gòu)上也是非常簡單，核心內(nèi)容還是在于三部分內(nèi)容：MCP Client、MCP Server 以及 Client 與 Server之間的交互協(xié)議 Transport。

工作原理

MCP的工作原理可以概括為三個關(guān)鍵步驟，這三個步驟環(huán)環(huán)相扣，如同精密的齒輪，推動著 AI 與數(shù)據(jù)之間的交互 。

1. 調(diào)用聊天完成 API 傳遞函數(shù)和用戶輸入

當我們在  MCP 主機（如 Claude Desktop）上向 AI 助手提出一個問題時，MCP 客戶端會將這個問題以及相關(guān)的函數(shù)調(diào)用信息，通過聊天完成  API 傳遞給 MCP 服務(wù)器 。例如，我們詢問 “我昨天在 GitHub 上提交的代碼有哪些問題？”，MCP 客戶端就會把這個問題和與  GitHub 相關(guān)的函數(shù)調(diào)用信息發(fā)送給 MCP 服務(wù)器。

2. 用模型響應(yīng)調(diào)用 API 或函數(shù)

MCP服務(wù)器接收到請求后，會將其傳遞給AI模型。AI模型根據(jù)接收到的信息進行分析和處理，然后生成一個響應(yīng)。這個響應(yīng)可能包含對API或函數(shù)的調(diào)用指令。比如，AI模型判斷需要獲取GitHub上的代碼信息，就會生成調(diào)用GitHub API的指令，MCP服務(wù)器會根據(jù)這些指令去調(diào)用相應(yīng)的API或函數(shù)，獲取所需的數(shù)據(jù)。

3. 再次調(diào)用 API 得到最終響應(yīng)

MCP服務(wù)器獲取到API或函數(shù)的執(zhí)行結(jié)果后，會將這個結(jié)果再次與用戶的原始輸入一起，通過聊天完成API發(fā)送給AI模型。AI模型根據(jù)這些信息生成最終的響應(yīng)，并通過 MCP客戶端返回給用戶。在上述例子中，MCP服務(wù)器將從GitHub獲取到的代碼信息發(fā)送給AI模型，AI模型分析后給出關(guān)于代碼問題的回答，然后通過MCP客戶端展示給用戶。

MCP為大模型帶來的變革

MCP 賦予了 AI 自助提問，自主尋找答案和結(jié)果的權(quán)力， 為 AI 大模型帶來了變革。

（一）打破數(shù)據(jù)孤島

在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成方式中，每個數(shù)據(jù)源都像是一座孤立的島嶼，與其他數(shù)據(jù)源之間缺乏有效的連接。不同的數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)、服務(wù)等，由于各自的接口、協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等不同，很難實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自由流動和共享。這就導致AI大模型在獲取數(shù)據(jù)時面臨重重困難，無法充分利用各種數(shù)據(jù)資源來提升自身的能力。

而  MCP 的出現(xiàn)，就像是一場 “數(shù)據(jù)解放運動”，打破了這些數(shù)據(jù)孤島之間的壁壘 。它提供了一個標準化的協(xié)議，讓AI大模型能夠以統(tǒng)一的方式訪問各種數(shù)據(jù)源，無論是本地的文件、數(shù)據(jù)庫，還是遠程的 API服務(wù)。通過 MCP，不同的數(shù)據(jù)源可以輕松地連接到AI模型，就像無數(shù)條小溪匯聚成一條大河，讓數(shù)據(jù)能夠自由地流動起來 。

以一個企業(yè)為例，它可能擁有客戶關(guān)系管理系統(tǒng)（CRM）、企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng)（ERP）、數(shù)據(jù)分析平臺等多個不同的系統(tǒng)，每個系統(tǒng)都存儲著重要的數(shù)據(jù)  。在過去，這些系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)很難共享，AI大模型想要獲取這些數(shù)據(jù)，需要分別與每個系統(tǒng)進行復(fù)雜的集成 。但有了MCP之后，企業(yè)可以通過MCP服務(wù)器將這些系統(tǒng)的數(shù)據(jù)暴露出來，AI大模型只需要通過MCP客戶端，就能夠輕松地訪問這些數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合和利用，為企業(yè)的決策提供更全面、準確的支持 。

（二）簡化開發(fā)流程

在  MCP 出現(xiàn)之前，開發(fā)者要讓 AI 大模型與不同的數(shù)據(jù)源進行交互，需要為每個數(shù)據(jù)源編寫單獨的連接器。這就好比你要連接不同的電器設(shè)備，卻需要為每個設(shè)備都準備一種獨特的插頭，不僅繁瑣，而且容易出錯。每一個新的數(shù)據(jù)源，都意味著開發(fā)者要花費大量的時間和精力去了解其接口規(guī)范、數(shù)據(jù)格式，編寫相應(yīng)的代碼來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀取、寫入和處理。而且，當數(shù)據(jù)源發(fā)生變化或者需要更新時，開發(fā)者還需要對連接器進行維護和修改，這無疑增加了開發(fā)的成本和復(fù)雜性 。

MCP的出現(xiàn)，就像是為所有的電器設(shè)備提供了一個通用的插頭，讓開發(fā)者無需再為每個數(shù)據(jù)源編寫單獨的連接器。它提供了一個標準化的接口，開發(fā)者只需要遵循這個接口規(guī)范，就能夠輕松地將不同的數(shù)據(jù)源連接到 AI 大模型 。無論是連接數(shù)據(jù)庫、文件系統(tǒng)，還是調(diào)用  API 服務(wù)，都變得簡單而高效 。

例如，一個開發(fā)者想要讓 AI 大模型能夠訪問 GitHub 上的代碼倉庫和 Slack 上的團隊聊天記錄 。在沒有 MCP 的情況下，他需要分別為 GitHub 和  Slack 編寫不同的連接器，處理不同的認證方式、數(shù)據(jù)格式等問題。而有了MCP之后，他只需要使用 MCP 提供的客戶端和服務(wù)器 SDK，按照MCP的規(guī)范進行配置，就能夠快速地實現(xiàn) AI 大模型與 GitHub 和 Slack 的連接，大大簡化了開發(fā)流程，提高了開發(fā)效率 。

（三）增強模型能力

數(shù)據(jù)是AI大模型的 “燃料”，更多、更豐富的數(shù)據(jù)能夠讓模型學習到更多的知識和模式，從而提升其性能和表現(xiàn)。MCP通過為AI大模型提供無縫的數(shù)據(jù)訪問，讓模型能夠獲取到更廣泛、更實時的數(shù)據(jù)，從而生成更精準、相關(guān)的響應(yīng) 。

當AI大模型能夠訪問實時的新聞數(shù)據(jù)時，它在回答關(guān)于時事熱點的問題時，就能夠給出更及時、準確的答案。當模型能夠連接到專業(yè)的學術(shù)數(shù)據(jù)庫時，它在處理學術(shù)問題時，就能夠提供更深入、專業(yè)的見解。MCP還能夠讓模型在不同的數(shù)據(jù)源之間進行上下文切換，更好地理解用戶的問題和需求 。

比如，在一個智能客服場景中，客服人員向AI大模型詢問某個客戶的訂單信息以及該客戶的歷史咨詢記錄。通過MCP，AI大模型可以同時訪問訂單管理系統(tǒng)和客戶服務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，快速準確地獲取到相關(guān)信息，并根據(jù)這些信息為客服人員提供全面的解答，提高客戶服務(wù)的質(zhì)量和效率。MCP就像是為AI大模型打開了一扇通往知識寶庫的大門，讓模型能夠不斷地汲取新的知識和信息，變得更加智能和強大 。

快速上手：安裝 MCP

就像大部分軟件使用一樣，想要讓 AI 使用上 MCP，那么你得安裝一個客戶端軟件。這個軟件不僅要能調(diào) AI，還需要連接 MCP 服務(wù)器。

1、安裝支持 MCP 的客戶端

目前支持 MCP 的客戶端較少，基本只有以下工具：

• Cursor（AI 編程工具，開通 MCP 需支付 20 美元/月）
• Claude 官方客戶端 （美國信用卡 20 美元 / 月）
• Client（開源免費，本文以此為例）

我知道你們在想啥，不就是錢的事（你還得搞定美國信用卡），所以下文將會用免費的 VS Code + Cline 插件來帶你一步步安裝 → 感受你的 AI Agent 時刻。

 1.1 安裝 Cline 并配置 AI 模型

1. 下載并安裝 VS Code。??https://code.visualstudio.com/??
2. 在 VS Code 的 Extensions（插件）市場搜索并安裝 Client。

3.配置 AI 模型：

• 選擇 DeepSeek 作為模型提供商。
• 去 DeepSeek API 平臺 () 申請一個 API Key?，F(xiàn)在官方的服務(wù)器已經(jīng)可以穩(wěn)定使用了。

• 選擇 ??deepseek-chat??。你也可以使用 ??deepseek-r1??，我只是嫌它每次使用工具還要思考一遍，太內(nèi)耗太慢了。

這安裝頁面這么程序員，有沒有一個更小清新的使用入口？沒錯希望我朋友圈的大廠里的高人快速整一個，AI 大舞臺，有夢你就來。MCP 時代，客戶端軟件是妥妥的流量入口。

2、安裝 Node.js 運行環(huán)境

MCP Server 運行在本地的 Node.js 進程上，因此需要安裝 Node.js。

1. 訪問 Node.js 官網(wǎng) 下載并安裝。??https://nodejs.org/??
2. 驗證安裝：

打開你的終端，運行以下命令：

node -v
npx -v

好了確保成功輸出版本號。

3、安裝 MCP Server

1. 在 Cline 內(nèi)點擊 MCP Server 按鈕，打開 MCP Server 應(yīng)用市場。

2. 選擇所需的 MCP Server（例如 Playwright 會使用瀏覽器的工具），點擊安裝。

4、 測試 MCP Server

1. 在 Cline 中輸入命令：使用 Playwright 打開網(wǎng)站： au.pflm.net
2. AI 自動調(diào)用 MCP 工具，此時你需要點擊同意。

 3.然后你就可以讓 AI 去幫你干活了，比如說扒拉網(wǎng)頁中的內(nèi)容，變成自己的文檔。

 4.其它 MCP 工具同理。

更多 MCP 工具推薦

• browser2：AI 讀取瀏覽器內(nèi)容，需安裝 Chrome 插件。
• Squint Shell Thinking：將普通大模型轉(zhuǎn)換為推理模型。
• Filesystem：允許 AI 訪問本地文件系統(tǒng)。

你也可以訪問訪問 Smithery AI https://smithery.ai/ 發(fā)現(xiàn)更多 MCP Server。

MCP 作為 AI 與外部工具交互的標準協(xié)議，極大提升了自動化能力。掌握 MCP 的基本原理和配置方法，可以幫助你高效利用 AI 進行開發(fā)和數(shù)據(jù)處理。 

總結(jié)

自 Anthropic 公司開源 MCP 以來，它便在AI 領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，猶如一顆投入平靜湖面的石子，激起層層漣漪。許多知名企業(yè)和平臺已經(jīng)敏銳地察覺到MCP的潛力，并紛紛接入。美國金融服務(wù)公司 Block Inc. 已經(jīng)把MCP整合進了他們的系統(tǒng)，借助MCP，能夠更高效地處理金融數(shù)據(jù)，為客戶提供更精準的金融服務(wù)。

在開源方面，Anthropic 為開發(fā)者提供了豐富的資源，包括模型上下文協(xié)議規(guī)范、軟件開發(fā)工具包（SDK），以及 Claude 桌面應(yīng)用程序中的本地 MCP 服務(wù)器支持。還提供了一個 MCP 服務(wù)器的開源存儲庫，開發(fā)者可以根據(jù)自己的需求，在這個基礎(chǔ)上進行二次開發(fā)，構(gòu)建出符合自己業(yè)務(wù)需求的 MCP 應(yīng)用 。

展望未來，MCP將進一步推動AI生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，促進不同AI模型、數(shù)據(jù)源和工具之間的互聯(lián)互通。它將成為AI世界的 “通用語言”，讓各種AI組件能夠更加順暢地協(xié)作，形成一個更加龐大、高效的AI生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。在這個生態(tài)網(wǎng)絡(luò)中，開發(fā)者可以更輕松地構(gòu)建出復(fù)雜的AI應(yīng)用，實現(xiàn)更多創(chuàng)新的想法 。

MCP的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全和隱私保護始終是重中之重，隨著MCP連接的數(shù)據(jù)源越來越多，如何確保數(shù)據(jù)在傳輸和使用過程中的安全性和隱私性，是需要持續(xù)關(guān)注和解決的問題。不同數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)之間的兼容性問題也不容忽視，MCP需要不斷優(yōu)化，以適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境。隨著MCP的應(yīng)用場景不斷拓展，對其性能和可擴展性也提出了更高的要求，需要不斷進行技術(shù)創(chuàng)新和改進 。

本文轉(zhuǎn)載自公眾號數(shù)字化助推器  作者：天涯咫尺TGH

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