MCP(模型上下文协议)是由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出并开源的一项创新标准。它就像一个“转接头”或“通用插座”,其核心作用是统一不同的外部服务(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。
MCP 的好处包括:
与传统 API 相比,MCP 更适合需要上下文理解的场景,而传统 API 更适合需要精准且严格受控的交互方式,如需要细粒度控制、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的场景。
开发 MCP 的步骤如下:
MCP 是一个典型的 CS 架构,对于有编程基础的同学来说容易理解。开发 MCP 前需要进行环境安装,包括下载并安装 Python(官网:https://www.python.org/),安装 uv(借助 uv 进行虚拟环境创建和依赖管理,它是一个 Python 依赖管理工具,采用 Rust 编写,兼有创建虚拟环境和包管理工具的功能,可以平替 pip,venv)。
•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是一个典型的CS架构,对于有编程基础的同学来说,很容易理解,因为开发中常见的MySql就是典型的CS架构,程序员日常开发过程中,会经常接触到CS架构的产品。本文不做太多关于MCP是什么的解释,尽最可能减少无关的噪音,只需要知道,MCP(Model Context Protocol)是一个标准化协议,通过客户端-服务端架构,让AI模型能够安全地调用工具、访问外部数据源,并实时获取信息。接下来我们通过极简单的案例,带大家手搓一个MCP客户端和服务端代码,来快速了解MCP是什么?:让AI根据你的输入自动规划并调用MCP服务端,给本地电脑创建一个文件,并写入一句话。如果这个案例你跑通了,你就会对MCP有一个初步的且正确的认知了。后面,你再去看网上其他关于MCP的大段文字科普,或者眼花缭乱的客户端配置MCP服务器的教程,再或者通过Dify等工作流与MCP结合,就会有种拨云见日,一览众山小的感觉。[heading3]环境安装[heading4]下载并安装python[content]官网:https://www.python.org/这里就不深入讲解如何安装了,不懂的同学网上找找教程。[heading4]安装uv[content]1.uv介绍MCP开发要求借助uv进行虚拟环境创建和依赖管理。uv是一个Python依赖管理工具,采用Rust编写,功能类似于pip,venv,但它更快、更高效,并且可以更好地管理Python虚拟环境和依赖项。也就是说他兼有了创建虚拟环境和包管理工具的功能,可以平替pip,venv。它完全兼容pip:支持requirements.txt和pyproject.toml依赖管理。跨平台:支持Windows、macOS和Linux。1.uv安装ctrl+r,打开命令行,输入一下命令安装uvuv常见使用命令可以自行问AI或百度,此处不再赘述。
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。