MCP全面解析

一、概述

MCP(Model Context Protocol，即模型上下文协议)是由 Anthropic(Claude 的母公司)于 2024年11月 开源发布的一项 全新技术。

简单来说，MCP 是一个 AI 大模型的标准化工具箱。

大模型可以通过这些工具与 外界互动，获取信息，并 完成具体任务。

在日常工作和学习中，我们经常需要与 浏览器、文件、数据库 和 代码仓库 等外部工具进行交互。

在 传统方式 中，我们需要 手动截图 或 复制文本，再将其 粘贴 到 AI 窗口 中进行对话。

大家请注意，我的插画中的箭头都是从右到左，表示内容是单向流动的，而不是双向的。

这意味着我们是将浏览器、文件系统或GitHub中的信息复制到 AI 中，以便进行对话时的数据流向。

MCP通过标准化的协议，让我们不再需要手动截图、复制文本，然后再粘贴到AI 窗口中进行对话。

这一过程被自动化了，简化了我们的操作。

MCP 服务充当AI 和外部工具之间的桥梁，能够自动替代人类访问和操作这些外部工具。

在我的插图中，箭头为双向，表示AI 可以直接访问 MCP 服务。

而 MCP 服务则能访问浏览器、文件系统等数据源。

通过这种方式，数据能够通过 MCP 服务传输到 AI 中。

每个 MCP 服务(也称为 MCP Server)专注于特定的任务。

例如，有的服务专门用于读取和写入浏览器信息，有的负责处理本地文件，还有的用于操作 Git 仓库等。

MCP Server 通常是一个在本地运行的程序，可能是用 Node.js 或 Python 开发的。

大模型通过操作系统的 标准输入输出(stdio)，即我们常说的输入与输出通道，来进行信息交流与处理，并调用某个 MCP Server。

它的信息格式是 JSON，这是一种常用的数据交换格式。

{
    "jsonrpc": "2.0",
    "id": 129,
    "method": "tools/call",
    "params": {
        "name": "search_repositories",
        "arguments": {
            "query": "user:BNTang"
        }
    }
}

MCP Server 在接收到请求后，会通过自身的代码或外部工具的 API来执行任务。

从这里可以看出，MCP 协议与 Function Calling 非常相似。

MCP 的最大优点是整合了之前各大模型不同的Function Call 标准，形成了一个统一的标准协议。

而且，不仅是 Claude，几乎所有市面上的大模型都可以接入 MCP。

本文参考链接：https://cloud.tencent.com/developer/article/2512423