MCP是什么？
MCP 全称是 Model Context Protocol（模型上下文协议），它是一个专门设计用来让大语言模型（如 Claude）能够与外部工具和数据源进行交互的协议。
MCP 能做什么？
通过 MCP，你可以：
- 构建服务器：创建能为 AI 模型提供各种工具和数据的服务器
- 连接客户端：将这些服务器连接到支持 MCP 的客户端应用
- 扩展 AI 能力：通过自定义功能增强 AI 模型的能力
MCP 的三大核心功能
MCP 服务器可以提供三种主要类型的功能：
1. 工具（Tools）
- 可以被 AI 模型调用的函数
- 需要用户批准才能执行
- 例如：获取天气预报、查询数据库等
2. 资源（Resources）
- 可以被客户端读取的类文件数据
- 如 API 响应或文件内容
- 例如：文档、配置文件等
3. 提示（Prompts）
- 帮助用户完成特定任务的预设模板
- 优化 AI 模型的输出
- 例如：特定格式的写作模板
实际应用示例
以天气查询为例，通过 MCP：
- AI 模型可以获取实时天气数据
- 用户可以询问"今天会下雨吗？"
- AI 会调用相应的天气 API 获取数据
- 然后用自然语言回答用户的问题
这种方式让 AI 模型能够突破其知识的时间限制，获取实时或专门的信息，从而提供更准确和及时的回答。
为什么需要 MCP？
扩展性
- 让 AI 模型能够访问外部工具和实时数据
- 可以根据需求添加新的功能和服务
标准化
- 提供统一的交互协议
- 简化开发和集成过程
安全性
- 通过用户授权机制确保安全使用
- 控制 AI 模型的权限范围
灵活性
- 可以根据需求自定义各种功能
- 支持多种编程语言和平台
通过 MCP，开发者可以创建各种工具来增强 AI 模型的能力，使其能够完成更多实际应用场景中的任务。无论是简单的数据查询还是复杂的系统集成，MCP 都提供了一个强大而灵活的解决方案。