MCP协议的使用分享

首先需要了解的内容

  1. 什么是MCP协议?
    a. MCP:(Model Context Protocol)模型上下文协议,是AI大模型的标准化工具箱,大模型可以利用这些工具与外界互动,获取信息并且完成具体任务
    b. 模型:不是指大模型,是指描述业务数据或系统状态的结构化定义
    c. 上下文:指的是在通信和交互发生时,与当前操作或状态相关的环境信息或背景情况。
  2. MCP协议是做什么的?为什么要有这个东西?
    a. MCP 协议的设计目标是构建一种更智能、更灵活、更可靠且更易于集成的通信框架,它超越了简单的数据传输,能够根据共享的数据模型和丰富的上下文信息进行更具意义的交互
  3. 通信原理
    a. MCPserver通常是运行在本地的一段nodejs或python程序
    b. 客户端用命令行调用了电脑上的nodejs程序,通过执行一些操作后返回结果
  4. 怎么使用?常见的MCPServer有哪些?

在这里插入图片描述

如何使用?

准备工作:

  1. 一个支持MCP的客户端(cursor、cline、Windsurf、Claude app)
  2. node js环境
    a. 官网下载
    b. 测试是否安装成功:
    nodejs -v
    npx -v
  3. 安装MCP Server
    在这里插入图片描述
    通常来讲每在文档中添加一个MCP工具,右下角会弹出小窗,直接点击Enable自动加载,如果没有的话需要手动加载一下:

sudo npm install -g @modelcontextprotocol/server-filesystem
//以filesystem为例
  1. 演示:
    a. github
    b. filesystem
    c. Browser Tools
  2. 官方文档中有更多的工具:MCP官方文档

好用的工具
https://github.com/modelcontextprotocol/servers

### MCP协议的最新进展和技术更新 #### 生态系统的现状和发展 MCP 协议作为一项新兴技术标准,在开发者和企业界的接受度持续提升。其核心功能在于促进人工智能模型与外部工具之间的无缝对接,从而加速多个领域内的智能化进程[^1]。这种能力使得 MCP 不仅成为连接 AI 和实际应用场景的重要桥梁,也吸引了大量官方资源和社区力量的支持。 #### 官方支持与早期采用者实践 来自官方团队的努力为 MCP 的发展奠定了坚实基础。当前,除了理论探讨之外,更多精力被投入到具体实现上,尤其是在远程支持方面(Remote MCP Support),这表明该协议正在向更加实用化的方向迈进[^3]。与此同时,一些先行使用者已经开始探索并分享他们的实践经验,进一步验证了 MCP 在真实环境下的可行性和价值。 #### 新增特性与改进措施 值得注意的是,另一个名为 Agent Network Protocol (ANP) 的项目也在同步推进中,该项目旨在提供一种类似于 MCP 的解决方案来应对智能体间通讯所面临的各种难题[^2]。相比而言,虽然两者目标相似,但 ANP 更加注重去中心化身份验证机制 did:wba 及元协议的设计理念,并已推出开源版本至 v0.2.0 。这些创新点或许可以为 MCP 提供借鉴意义 ,同时也反映出整个行业对于此类框架需求日益增长的趋势 。 ```python # 示例代码展示如何初始化一个简单的MCP客户端 from mcp_client import MCPClient def initialize_mcp(): client = MCPClient(api_key="your_api_key_here", endpoint_url="https://mcp.example.com/api/v1") response = client.connect() return response.status_code == 200 if __name__ == "__main__": success = initialize_mcp() print(f"MCP Initialization {'Succeeded' if success else 'Failed'}") ``` 上述脚本展示了基于 Python 实现的一个基本 MCP 客户端实例,它可以帮助用户快速接入到 MCP 平台之上进行测试或者开发工作。 ---
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