计算机视觉之光

模型上下文协议（MCP）是一种标准化接口，旨在实现 AI 模型与外部工具和资源之间的无缝交互，打破数据孤岛并促进跨不同系统的互操作性。本文全面概述了 MCP，重点关注其核心组件、工作流程以及 MCP 服务器的生命周期，该生命周期包括三个关键阶段：创建、运行和更新。我们分析了与每个阶段相关的安全和隐私风险，并提出了缓解潜在威胁的策略。本文还考察了当前的 MCP 态势，包括行业领导者的采用情况、各种用例，以及支持其集成的工具和平台。

它促进了互操作性，减少了对定制集成的需求，并简化了 AI 应用的开发。对于管理多个代码库的组织，它通过处理日常维护任务、生成关于开发模式的深刻分析，甚至根据专业知识和工作负载分配建议最佳审查者，提供了前所未有的效率。对于使用 Slack 作为主要沟通中心的开发团队来说，这种集成弥合了对话与行动之间的差距，使 AI 能够成为一个积极主动的团队成员，而不仅仅是一个被动工具。通过使 AI 能够直接与 Slack 的基础设施交互，它消除了重复性的沟通任务，并创建了能够实时响应团队活动的智能工作流程。

想象一下，你试图将来自不同国家的电器插头插入你家的墙上插座——你需要各种转换器，因为它们的插头标准各不相同！类似地，不同的AI模型和不同的工具提供者可能有各自独特的“沟通”方式。，使得AI生态系统的不同部分能够顺畅连接和协作，从而实现了我们在现代AI应用中看到的复杂的工具使用能力。让我们来看看当你通过客户端应用向AI助手提问时，事情是如何运作的，比如问：“明天伦敦的天气怎么样？还有，最新的头条新闻是什么？但是，一个AI（比如驱动你最喜欢的聊天应用的那个）是如何可靠地连接并使用由不同开发者创建的各种工具呢？

图解智能体到智能体（A2A）协议