为什么要使用MCP？MCP模型上下文协议能解决什么问题？

在当今数字化时代，AI应用的开发和部署正面临着一个关键挑战:如何将AI技术与现有的服务和系统高效集成。为了解决这一难题，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）应运而生。MCP的核心价值在于提供了一个开放、通用、标准的协议，使得AI模型能够更智能、更统一、更安全地与各种外部数据源、工具和服务进行交互，从而加速AI应用的创新和集成。

解决AI应用与现有系统的集成难题

目前，市场上的AI应用大多是全新的服务，与我们常用的服务和系统集成程度不高。例如，我们可能无法通过一个AI应用同时完成联网搜索、发送邮件和发布博客等任务。这种集成的缓慢和困难，极大地限制了AI应用的实用性和推广。MCP的出现，正是为了解决这一问题。它旨在建立一个开放的、通用的、有共识的协议标准，使得AI模型能够与我们已有的系统无缝集成发展。通过MCP，开发者可以轻松地将AI模型与现有的服务和系统连接起来，实现高效的数据交互和功能调用。

克服手工Prompt的局限性

在没有MCP之前，将外部信息（如数据库、本地文件、网络信息）引入到Prompt中通常需要手工操作。这在面对复杂问题时变得困难，不仅耗时耗力，还容易出错。MCP通过提供标准化的接口和协议，使得外部信息的引入变得更加自动化和高效。开发者可以通过MCP轻松地将各种外部数据源与AI模型连接起来，无需手动编写复杂的代码，从而大大提高了开发效率和应用的灵活性。

弥补Function Calling的不足

虽然像OpenAI的Function Calling也能实现类似的功能，但不同LLM平台的Function Calling API实现差异较大，平台依赖性强。开发者在切换模型时需要重写代码，增加了适配成本。此外，Function Calling在处理多轮对话和复杂需求方面存在不足，更适合边界清晰、描述明确的任务。MCP提供了一个统一的标准，不限制于特定的AI模型，支持灵活切换。通过MCP，开发者可以轻松地在不同的AI模型之间切换，而无需担心代码的兼容性问题。这不仅提高了开发效率，还降低了开发成本，使得AI应用的开发更加灵活和高效。