MCP(模型上下文协议)是一项创新标准,由 Anthropic 于 2024 年 11 月推出并开源。其作用在于让大语言模型能够无缝连接至第三方的数据源,支持对接内容存储库、业务工具、开发环境等多种外部服务,从而使 AI 大模型获取更丰富的上下文信息,生成更精准、相关且智能的回答。
MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”,统一不同外部服务,通过标准化接口与 AI 模型对接。开发者基于 MCP 规范开发一次“接口适配器”(MCP 服务器),就能让所有兼容 MCP 的模型(MCP 客户端)无缝接入,大幅提升兼容性与开发效率。MCP 里面还包含 SSE(Server-Sent Events),是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。
MCP 具有以下好处:
在 Windsurf 中进行 MCP 配置时,可以找到相关工具社区网站,复制安装方式命令进行配置。有些网站可直接安装依赖包,在终端执行即可。
快速集成 MCP 的步骤包括:
传统 API 在以下场景可能更适合:
MCP 与传统 API 的关键区别在于:
但由于国内网络原因,在配置 MCP 时可能会出现安装不成功且 Cursor 不弹出错误信息的情况。此时最好先在终端执行相关命令安装好后再进行配置。还有些 MCP 工具依赖于 macOS 特定的剪贴板操作,因此仅适用于 macOS。
找到这个支持浏览器交互的:复制箭头指向的这个命令:你可以把它直接填在Curosr feather的MCP Serve里面服务名称随便填,类型选command(另外一个sse是填本地运行服务的端口的),服务链接就选上面那个命令:但是由于国内网络原因,常常会显示这样工具找不到(实际上是没安装成功),并且cursor不会弹出任何错误信息,让人真的很恼火,感觉就是个草台班子,最开始用windows配置MCP,还以为是系统原因。所以你最好现在终端执行这个命令,安装好了之后,你再按照上面那样把它填进去,就可以排除网络问题。我没在终端执行这个命令,而是直接让cursor agent来,因为他安装遇到什么错误可以自己解决:最后也是成功了:最后使用就是这个样子:在Cursor Agent模式下说明你要执行的任务或者MCP服务名称,代理就会自动调用你已经安装好的MCP工具:还有些MCP工具依赖于macOS特定的剪贴板操作,因此仅适用于macOS。在Windsurf中进行MCP配置我们找到一个MCP工具社区网站:https://github.com/modelcontextprotocol/servers,复制某个MCP工具比如uvx安装方式命令:通过这个小锤子配置即可,粘贴上面的命令。还有些网站(https://smithery.ai/,https://www.pulsemcp.com/)是直接安装依赖包。终端执行即可。
•简化开发:一次整合,多次复用,不再重复开发。•灵活性强:轻松切换AI模型或工具,无需复杂的重新配置。•实时互动:长连接保证数据实时更新。•安全可靠:内置标准化安全和权限控制。•扩展性强:AI系统扩展时,只需连接新的MCP服务器。[heading2]什么时候传统API更适合?[content]如果你的应用场景需要精准且严格受控的交互方式,那么传统API可能更合适。MCP提供广泛而灵活的动态能力,更适合需要上下文理解的场景,但不一定适用于严格受控的场合。[heading3]传统API更合适的场景:[content]•需要细粒度控制、功能严格限制;•更偏好紧耦合以提升性能;•希望最大化交互的可预测性。[heading2]如何开始使用MCP?[content]快速集成MCP的步骤:1.1.定义能力:明确你的MCP服务器提供哪些功能。2.2.实现MCP层:按照协议标准进行开发。3.3.选择通信方式:本地连接(标准输入输出)或远程连接(如WebSockets)。4.4.创建资源/工具:开发或连接你的数据源和服务。5.5.建立客户端连接:与MCP服务器建立安全稳定的连接。[heading2]总结[heading3]再次回顾什么是MCP:[content]•MCP:为AI模型统一连接数据与工具的标准接口。•API:传统的方式,每个服务单独连接,开发更复杂。什么是MCP?MCP让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。
MCP全称模型上下文协议(Model Context Protocol),是由Anthropic(Claude模型的主体公司)在2024年11月推出并开源的一项创新标准,旨在让大语言模型能够无缝连接至第三方的数据源。该协议支持对接内容存储库、业务工具、开发环境等多种外部服务,从而赋能AI大模型获取更丰富的上下文信息,生成更加精准、相关且智能的回答。MCP就像转接头,统一不同服务供所有人使用MCP就像一个“转接头”或“通用插座”,它的核心作用是统一不同外部服务(如Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等),通过标准化接口与AI模型对接。这样,开发者只需基于MCP规范开发一次“接口适配器”(MCP服务器),就能让所有兼容MCP的模型(MCP客户端)无缝接入,无需针对每个模型单独适配,大幅提升兼容性与开发效率。MCP里面还包含SSE(Server-Sent Events),是一种允许服务器向浏览器推送实时更新的技术。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传统的API就像不同的门和钥匙每扇门都需要自己的钥匙和特定的规则MCP与传统API关键区别:单一协议:MCP像一个统一接口,只要一次整合,就能连接多个服务。动态发现:AI模型能自动识别并使用可用的工具,不用提前写死每个接口。双向通信:MCP支持类似WebSockets的实时双向通信,模型不仅能查询数据,还能主动触发操作。