Anthropic推出模型上下文协议MCP，解锁智能体万能手接口

告别旧模式，MCP 重塑 AI 应用生态。

微信搜索关注《AI科技论谈》

如今，AI 发展可谓日新月异，大家都盼着新模型问世。但真正决定AI实力的，不是模型新不新，而是能否让模型与外界顺畅连接，给它提供合适的工具和数据。

Anthropic公司的模型上下文协议MCP（Model Context Protocol，简称 MCP）就做到了这一点。MCP 不是普通的迭代升级，而是直接改变了AI的玩法，开辟出一条全新赛道。本文就带你看看MCP到底如何厉害。

1 MCP工作原理

先简单了解下MCP的工作原理，MCP就像你和AI助手之间的智能翻译。你在Claude桌面应用（MCP主机）提问，AI思考后，若需要更多信息，就会找特定的MCP服务器获取，最后把答案给你。

这看起来已经很方便了，但MCP的颠覆性远不止于此。

1 连接 AI 与实时数据

ChatGPT、Claude 这类大语言模型（LLMs）很智能，但有个大问题：它们会 “停止学习”。当你问业务最新信息或当下天气，会因数据停留在一年前而无法回答，体验感极差。

MCP 的出现改变了这一局面。MCP 能让大语言模型连接实时数据源，让 AI 告别陈旧数据，与现有系统实时双向通信。这使信息获取效率和准确性大幅提升，AI 能力也因此增强。

2 重塑 AI 工具生态

在MCP出现之前，如果你想让 AI 连接到外部工具或系统，就必须为每个工具或系统构建一个特殊的连接器，耗时费力，又很难维护。

MCP 扭转了这一局面。它提供了一套通用且开放的标准，让 AI 助手能轻松对接各类工具和数据源。诸如连接 Slack、GitHub，抑或是 Puppeteer 这类网页抓取工具，都变得简单直接。

以 Claude 人工智能助手为例，借助 MCP 主机（当前由 Claude 桌面应用程序担当），它可以连接到各种服务器。想象一下，若将 Claude 直接接入 VS Code 代码编辑器，它瞬间就能化身专业开发者，帮你创建文件、运行代码、测试程序，甚至管理整个项目。

MCP 带来的惊喜不止于此。通过 MCP，各类工具实现了互联互通。开发工具（如 Git 与代码编辑器）协同运作，数据工具（数据库和分析工具）实时共享信息，就连通信工具（Slack、电子邮件）也融入其中。原本各自为战的应用程序，在 MCP 的 “撮合” 下，紧密协作，共同为用户提供更高效、更智能的服务体验。

3 实际用例