关于 MCP（Model Context Protocol）的综合解析

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1. MCP 的定义与背景

MCP（Model Context Protocol） 是一种由 Anthropic 提出的标准化协议，旨在为 AI 应用（如大型语言模型） 提供与外部工具、数据源和服务的交互接口。其核心功能是帮助 AI 系统动态捕捉、结构化处理上下文信息（如代码语义、项目架构、用户意图），并高效传递至模型，从而提升任务执行的准确性和相关性。

• 技术背景：传统 AI 代码生成工具仅依赖当前文件内容，而 MCP 扩展了模型对项目级依赖、跨文件引用和用户行为历史的感知能力。

• 应用场景：在 Cursor IDE 等开发工具中，MCP 作为桥梁连接用户输入、代码库状态与 AI 模型，实现更智能的代码生成、调试和自动化。

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2. MCP 的核心功能

1. 外部工具集成

   1. 支持与 "Figma"、GitHub、数据库等工具的无缝连接。例如，通过 Figma-Context-MCP 服务器，AI 可解析设计文件的结构化布局信息，生成精准的前端代码。

   2. 可调用 API 实时获取数据（如天气信息、股票行情），或自动化部署流程（通过 Sealos 等工具）。

2. 上下文增强

   1. 全局上下文感知：通过 @codebase 指令分析整个项目结构，解决跨文件逻辑联动问题（如微服务接口适配）。

   2. 动态上下文管理：优化模型输入内容，