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。
它就像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”,能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。其好处包括:
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。
MCP 最早由 Anthropic 公司开发,现已成为一个开放协议,越来越多的企业和开发者开始采用它,逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。
与传统 API 相比,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。而 MCP 能让 AI 模型更简单地获取数据、工具与服务。
在某些情况下,传统 API 更适合,比如应用场景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。
快速集成 MCP 的步骤包括:
1. 定义能力:明确 MCP 服务器提供的功能。
2. 实现 MCP 层:按照协议标准进行开发。
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. 创建资源/工具:开发或连接数据源和服务。
5. 建立客户端连接:与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。
总之,MCP 是为 AI 模型统一连接数据与工具的标准接口,让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。
2025-04-09