Hi，大家好，我是刘大大，专注于AI编程和AI智能体。
Model Context Protocol (MCP)是Anthropic公司推出的一项创新技术，旨在大幅提升AI模型的能力和实用性。作为一个开放标准和开源项目，MCP为AI模型如Claude提供了与外部系统无缝连接的能力，无需为每个新集成编写自定义代码。
MCP的核心架构
MCP采用客户端-服务器模型，由三个关键组件构成：
1. 主机 (Host)
主机是提供AI交互环境的应用程序，如Claude、Cursor/Windsurf 等IDE，以及一些AI Tools 如Cherry Studio。它允许访问不同的工具和数据源。主机运行MCP客户端，作为与外部工具通信的桥梁。
2. MCP客户端 (MCP Client)
MCP客户端是AI模型内部的组件，负责与MCP服务器通信。例如，当AI模型需要从PostgreSQL获取数据时，MCP客户端会将请求格式化为结构化消息，发送给MCP服务器。
3. MCP服务器 (MCP Server)
MCP服务器充当中间人，连接AI模型与外部系统，如PostgreSQL、Google Drive或各种API。例如，当Claude需要分析PostgreSQL中的销售数据时，PostgreSQL的MCP服务器作为Claude与数据库之间的连接器。
MCP的五个核心构建块
MCP有五个核心构建块（也称为原语），它们分布在客户端和服务器之间：
客户端构建块
- Roots：提供安全的文件访问机制
- Sampling：允许向AI请求帮助完成任务，如生成数据库查询
服务器构建块
- Prompts：指导AI的指令
- Resources：AI可以引用的数据对象
- Tools：AI可以调用的功能，如运行数据库查询
MCP的工作流程
- 用户通过主机（如Cursor编辑器或移动应用）向AI模型发送请求
- MCP客户端应用程序处理请求并确定需要调用的外部工具或服务
- 请求通过MCP协议处理器转发到相应的MCP服务器
- MCP服务器使用适当的工具或API访问外部资源（如数据库、互联网或第三方服务）
- 服务器处理获取的数据并将结果返回给MCP客户端
- AI模型整合结果并生成响应返回给用户
MCP的优势
统一接口
AI模型只需学习一个协议，就能与多种外部系统交互，简化了开发和实现过程。
简化集成
开发者可以更容易地将新工具和服务连接到AI模型，无需为每个集成编写自定义代码。
增强功能
通过连接外部工具，大大扩展了AI模型的能力边界，使其能够执行更复杂的任务。
开放标准
作为开源项目，促进了生态系统的发展和创新，允许社区贡献和扩展功能。
应用场景
MCP使AI模型能够执行各种以前需要定制解决方案的任务，例如：
- 直接查询和分析数据库中的信息
- 从Google Drive或其他存储服务访问和处理文件
- 调用各种API获取实时信息
- 连接到专业工具执行特定领域的任务
- 与企业内部系统集成，实现自动化工作流程
结语
Model Context Protocol (MCP)代表了AI集成领域的重要进步，将AI模型与外部世界更紧密地连接在一起。通过提供标准化的接口，MCP简化了AI与各种工具和服务的集成，使开发人员能够创建更强大、更有用的AI应用程序。
随着MCP继续发展，我们可以期待看到更多创新的AI应用场景，以及AI模型能力的进一步扩展。这项技术有潜力彻底改变我们构建和使用AI系统的方式，使AI更加实用且易于集成到各种工作流程中。