以下是关于 MCP 的一些文档介绍：
简单点，纯LLM无法行动，MCP工具可以充当他的手帮他和现实世界交互，并且反馈结果给他，指导下一步行动。MCP本质就是前面Claude官方推出来的一个协议，然后，下面两个是MCP官方文档和Curosr关于MCP的介绍：https://modelcontextprotocol.io/注意图中圈出来的四个，注意第四个：你可以利用LLM构建MCP，当然大部分比较有用的社区给我们构建好了，后文会提到。Cursor文档中也有配置MCP的介绍：https://docs.cursor.com/context/model-context-protocol因为不久前，Cursor加入了MCP支持。你知道的，原生网页工具和文档工具可能不够完美。你可以添加Brave Search、Puppeteer和Sequential Thinking这样的MCP工具让调试和搜索变得更顺畅。而比较热门的Playwright CDP。可以让AI控制浏览器变得简单。它是mcp-playwright的升级版。通过Chrome DevTools协议，连接已有的Chrome实例。可以自动化浏览器任务。填表单，截图，导航网页。还能执行JavaScript，监控控制台日志。不用启动新的浏览器会话。直接接入现有工作流。对开发者来说，这是个强大的自动化工具。让LLM和浏览器无缝配合。API测试也变得更简单。是的，没错，网站开发神器，你不需要每次去控制台复制或截图错误给他，他自己看：我们现在介绍如何便捷使用社区已经存在的MCP工具。先来看第一个社区网站：https://smithery.ai/
所有详细信息可在[modelcontextprotocol.io](https://spec.modelcontextprotocol.io/specification/2024-11-05/)官方网站找到，包括：架构详细说明基础协议文档服务器功能说明客户端功能文档贡献指南这份规范为AI应用生态系统提供了标准化的集成方案，类似于编程语言领域的Language Server Protocol(LSP)，使得AI应用能够更好地与各种工具和数据源进行交互。
什么是模型上下文协议（MCP）？它如何比传统API更简单地集成AI？模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。你可以把MCP想象成AI领域的“USB-C接口”，它能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。本文将清晰地解释MCP的价值、工作原理，以及它与传统API的关键区别。[heading2]什么是MCP？[content]模型上下文协议（MCP）就像是为AI模型量身定制的“USB-C接口”，可以标准化地连接AI系统与各类外部工具和数据源。什么是MCP？就像USB-C接口让你的电脑更容易连接各种设备一样，MCP让AI模型更简单地获取数据、工具与服务。[heading2]为什么要用MCP，而不是传统的API？[content]通常，AI系统想连接外部工具时，需要单独整合多个不同的API。每个API都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。[heading3]为什么说传统API就像每扇门都有一把不同的钥匙？[content]打个比方：API就像不同的门，每扇门都需要自己的钥匙和特定的规则。为什么使用MCP而非传统API？传统的API要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案。[heading2]MCP背后是谁？[content]MCP最早由Anthropic↗[1]公司开发，目的是帮助AI模型（如Claude）更容易地连接工具和数据源。但现在，MCP已经成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用它，这也让它逐渐成为AI与工具互动的新标准。