Claude 模型上下文协议 (MCP) 服务详解

1. 执行摘要：理解 Claude 的模型上下文协议 (MCP)

Claude 的模型上下文协议 (MCP) 是一项由 Anthropic Claude 推出的开源协议，旨在为人工智能模型和开发环境之间建立统一的上下文交互方式。通过提供对上下文信息的标准化访问，MCP 使得人工智能模型能够更好地理解和处理代码。

MCP 的核心价值

简化数据连接
增强数据交互的安全性
扩展人工智能应用程序的功能

实际应用中，通过 Claude 桌面应用程序并借助 MCP 协议，人工智能可以帮助用户管理 GitHub 项目，轻松完成从创建项目到提交代码请求等复杂任务，并且速度很快。

开发者可以利用 MCP 协议，使桌面端的 Claude 能够安全地连接到本地服务，执行文件创建、读取、编辑等操作，以及通过查询、更新等方式与数据库数据进行交互，实现远程资源交互。

MCP 的推出具有重要的意义，它使得人工智能不仅仅局限于简单的问答系统，而是转变为能够执行复杂任务的强大工具，例如管理代码、处理文件以及与外部系统进行通信。

此外，MCP 有望促进一个更加互操作和标准化的 AI 生态系统的发展，打破人工智能系统与外部数据和工具之间的壁垒。Anthropic 旨在通过 MCP 解决人工智能领域长期存在的"数据孤岛"问题，从而构建一个更加互联和多功能的人工智能生态系统。

2. 人工智能集成的挑战与 MCP 的诞生

长期以来，人工智能模型面临着与外部数据源和工具集成的挑战。在 MCP 出现之前，每当需要将人工智能模型连接到新的数据源时，开发者通常需要编写定制化的集成代码，这导致了开发过程的复杂性和低效性。

传统 AI 集成的问题

这种为每个数据源构建独立连接的方式，可以被视为一个"M×N 问题"：

结果：架构碎片化，难以扩展，限制了 AI 获取必要上下文信息的能力。

为了应对这些挑战，Anthropic 推出了模型上下文协议 (MCP)，这是一个开放的标准，旨在为人工智能应用程序提供一个通用的接口，使其能够像使用"USB 端口"一样连接到各种数据源和服务，而无需为每个连接编写特定的代码。

MCP 的解决方案

MCP 提供统一且可靠的方式来访问所需数据，克服了以往集成方法的局限性。

MCP 的核心目标是为人工智能系统提供一种统一且可靠的方式来访问它们所需的数据，从而克服以往集成方法的局限性。MCP 的出现标志着 Anthropic 致力于打破人工智能系统的信息壁垒，推动构建更加强大和实用的 AI 应用程序。

3. MCP 的架构解析

模型上下文协议 (MCP) 采用了一种基于客户端-服务器模型的架构，用于连接人工智能模型与外部资源。该架构包含三个关键组件：MCP 主机 (Host)、MCP 客户端 (Client) 和 MCP 服务器 (Server)。

MCP 主机 (Host)

• 运行 AI 应用程序或代理的环境
• 最终用户交互界面
• 可同时连接多个 MCP 服务器
• 管理客户端生命周期和权限
• 协调 AI 模型与客户端集成
• 聚合来自不同客户端的上下文

MCP 客户端 (Client)

• 位于主机内部的中间层
• 管理与单个 MCP 服务器的连接
• 在沙箱环境中运行以提高安全性
• 处理协议协商和能力交换
• 双向路由协议消息
• 管理订阅和通知
• 维护服务器之间的安全边界

MCP 服务器 (Server)

• 实现 MCP 标准的独立程序
• 提供特定功能集（工具、数据资源等）
• 与各种数据源交互
• 已有服务器：Google Drive、Slack、GitHub、数据库、网页浏览器等

MCP 原语 (Primitives)

MCP 定义了一组核心的消息类型，称为"原语 (primitives)"，用于规范主机、客户端和服务器之间的交互。这些原语可以分为服务器端原语和客户端原语。

服务器端原语

提示 (Prompts)

预定义的指令或模板，可以接受动态参数，包含来自资源的上下文信息，并引导特定的工作流程。提示也可以用作用户界面元素，例如斜杠命令。

资源 (Resources)

服务器暴露的结构化数据，用于丰富模型的上下文信息，例如文件内容、数据库记录、API 响应等。服务器通过 `resources/list` 端点暴露可用资源列表。客户端可以订阅特定资源的更新，当资源发生变化时，服务器会发送通知。

工具 (Tools)

可执行的函数或操作，模型可以通过服务器调用这些工具来与外部系统交互、执行计算或执行现实世界的动作。客户端可以通过 `tools/list` 端点列出可用的工具，并使用 `tools/call` 端点来调用它们。

客户端原语

根 (Roots)

主机文件系统或环境的入口点，服务器在获得许可后可以访问这些入口点。

采样 (Sampling)

一种机制，允许服务器请求主机人工智能基于给定的提示生成补全结果，从而实现复杂的多步骤推理（需要人工批准以防止滥用）。

安全性设计

MCP 的设计非常注重安全性。主机负责实例化客户端并批准服务器的连接，这使得用户或组织可以严格管理人工智能助手可以连接的内容，防止未经授权的访问。MCP 服务器内置了安全机制，允许服务器控制自己的资源，而无需将 API 密钥提供给大型语言模型提供商。这种架构设计确保了人工智能在访问外部资源时的安全性和可控性。

4. MCP 的优势与益处

模型上下文协议 (MCP) 的引入为人工智能领域带来了诸多优势和益处：

简化数据连接

MCP 最显著的优势之一在于简化了人工智能应用程序与各种数据源之间的连接。在过去，开发者需要为每个不同的数据源编写定制化的集成代码，这是一项繁琐且重复的工作。而有了 MCP 协议，开发者只需要将其与人工智能工具集成一次，就可以连接到任何地方的数据源。

增强数据交互安全性

所有的数据交互都通过标准化的协议进行，这意味着可以更好地控制数据流并防止数据泄露。MCP 服务器内置了安全机制，允许服务器在不向大型语言模型提供商泄露 API 密钥的情况下控制自己的资源。主机对客户端和服务器连接的控制进一步增强了安全性，确保只有经过授权的连接才能建立。

增强人工智能应用程序功能

MCP 使得人工智能应用程序不再仅仅是简单的问答系统，而是转变为能够执行复杂任务的强大工具，例如管理代码、处理文件以及与外部系统进行通信。例如，在通过 MCP 协议连接到 GitHub 后，Claude 可以执行一系列复杂的代码管理操作，从创建项目到提交代码请求，从而扩展了人工智能应用程序的功能范围。

良好的可扩展性

MCP 协议具有良好的可扩展性，提供了提示 (Prompts)、工具 (Tools) 和采样 (Sampling) 等功能。这些功能可以轻松扩展人工智能应用程序与数据源交互的能力，满足不同应用场景的需求。例如，开发者可以根据特定需求创建新的提示模板，或者使用工具中的功能来扩展数据处理能力。

广泛的数据格式支持

MCP 支持各种各样的数据格式，包括文件内容、数据库记录、API 响应、实时系统数据、屏幕截图和图像、日志文件等，几乎涵盖了所有类型的数据。这使得 MCP 协议适用于各种类型的数据交互场景，能够处理文本数据、图像数据、系统操作数据等。

文件内容

数据库记录

API 响应

实时系统数据

图像数据

日志文件

5. MCP 采用的挑战与局限性

尽管模型上下文协议 (MCP) 具有诸多优势，但在其推广和普及过程中仍然面临一些挑战和局限性：

行业标准竞争压力大

目前，在数据连接和交互领域存在许多相互竞争的标准，MCP 只是其中之一，面临着成为行业范围标准的巨大挑战。在人工智能领域，其他类似的协议或技术也在不断发展，这可能会分散市场注意力和资源，阻碍 MCP 协议的推广和普及。

示例： OpenAI 的功能调用 (Function Calling) 和插件机制也在一定程度上解决了类似的问题，它们虽然是专有的，但在开发者社区中已经获得了一定的认可。

初始设置和环境配置可能较为复杂

目前，设置和配置 MCP 服务器可能需要一定的技术知识，例如编辑配置文件。安装 MCP 服务器通常需要特定版本的依赖项，例如 Node.js 和 Python，这可能会与用户机器上已有的安装发生冲突。

这种技术门槛可能会阻碍非技术用户或缺乏专门工程团队的小型团队采用 MCP。为了更广泛地推广 MCP，需要进一步简化安装和配置过程，提供更友好的用户界面和更完善的文档。

广泛采用和跨平台兼容性面临挑战

MCP 目前主要侧重于客户端，即与本地服务进行通信，并且在移动设备上的支持有限。此外，在不同的架构（例如 x86 与 ARM）和操作系统（例如 Windows 与 macOS）上一致地运行服务器也存在挑战。

虽然 MCP 是一个开放的协议，但其真正的潜力在于获得更广泛的平台和人工智能客户端的支持。为了实现更广泛的应用，MCP 需要扩展其在不同平台上的兼容性，并使其能够更便捷地在各种环境中使用。

6. MCP 的实际应用与典型用例

模型上下文协议 (MCP) 正在改变人工智能系统与外部数据源的交互方式，从而催生了更高效和智能的应用程序。以下是一些值得关注的实际应用和典型用例：

人工智能驱动的编码助手

Sourcegraph 的 AI 助手 Cody 通过集成 MCP，可以访问广泛的代码库和文档，为开发者提供准确的代码建议和深入的见解，从而简化编码工作流程并提高生产力。
Zed 编辑器也集成了 MCP，使其 AI 功能能够与各种开发工具和资源无缝交互，为开发者提供更集成和高效的编码环境。
Replit 在 Google Cloud 的 Vertex AI 上使用 Claude，而 Claude 与 MCP 集成，可以实现代码的生成和部署。

企业集成

金融服务公司 Block 采用了 MCP，使其 AI 系统能够安全地连接到内部数据存储库，从而实现更明智的决策和高效的数据管理。
Apollo 利用 MCP 将其 AI 工具与客户关系管理 (CRM) 系统连接起来，增强了数据可访问性和客户互动。

人工智能驱动的数据查询

AI2SQL 通过利用 MCP，使用户能够通过自然语言提示生成 SQL 查询，展示了 MCP 将 AI 模型与数据库连接起来的能力，从而简化了数据分析和报告。

桌面人工智能应用程序

Anthropic 的 Claude 桌面应用程序集成了 MCP，允许 AI 助手安全地访问本地文件、应用程序和服务，从而增强了助手提供上下文相关响应和有效执行任务的能力。

任务自动化

• 使用 Puppeteer 等工具实现浏览器操作和网页抓取的自动化
• 与本地数据库进行交互，执行创建表和编写查询等任务
• 管理 GitHub 项目，例如创建项目和提交代码请求
• Apify 开发了一个 MCP 服务器，用于自动化数据提取和网络搜索

用例	描述	益处
AI 驱动的编码助手	IDE 集成，访问代码库和文档	改进代码建议，提高开发者生产力
企业数据助手	安全访问公司数据、文档和内部服务	实现更明智的决策，高效的数据管理
AI 驱动的数据查询	通过自然语言生成 SQL 查询	简化数据分析和报告过程
桌面 AI 应用程序	安全访问本地文件、应用程序和服务	增强上下文感知能力，提高任务执行效率
自动化任务	自动化浏览器操作、网页抓取、数据库交互等	提高效率，减少人工干预

这些多样的用例表明，MCP 具有广泛的适用性，可以应用于各种行业和领域，从而提升人工智能应用的价值和功能。早期采用者如 Block 和 Apollo 的实践也验证了 MCP 的实用性。

7. MCP 与功能调用：对比分析

功能调用 (Function Calling) 和模型上下文协议 (MCP) 都是旨在增强大型语言模型 (LLM) 与外部系统交互能力的技术，但它们在角色和实现方式上存在明显的区别。

功能调用 (Function Calling)

功能调用主要负责将用户输入的自然语言提示转化为结构化的函数调用指令。这个过程通常由 LLM 驱动，并且不同 LLM 提供商的格式可能有所不同。

示例：

当用户询问"苹果公司当前的美元股价是多少？"时，LLM 可能会生成一个包含所需操作（获取股票数据）和参数（公司名称、货币格式）的函数调用。

重点： 将自然语言转化为机器可理解和执行的指令。

模型上下文协议 (MCP)

MCP 专注于标准化这些函数调用指令的执行过程。它提供了一个结构化的框架，用于管理工具的发现、调用和响应处理，确保 LLM 生成的指令能够被外部系统一致地解释和执行。

特点：

通常在客户端实现
允许更直接地与本地资源交互
更侧重于指令的执行和管理
实现跨不同工具和系统的可扩展性和互操作性

MCP 更适合的场景

需要与多个工具交互并保持上下文

当 AI 应用需要与多个不同的外部工具进行交互，并且需要在这些交互过程中保持上下文信息时，MCP 能够提供更好的支持。

需要从外部工具获取实时更新

如果 AI 应用需要从外部工具接收实时数据更新，而不需要不断地发送请求，MCP 可以提供动态更新的能力。

构建需要更多上下文和灵活性的 AI 助手

对于需要更深入的上下文理解和更灵活的操作能力的 AI 助手或自动化流程，MCP 能够提供更强大的框架。

在多个应用程序中集成 LLM

当需要在多个不同的应用程序中集成 LLM，并确保函数调用能够被一致地执行时，MCP 的标准化特性会带来显著的优势。

MCP 与功能调用的主要区别

交互模式： 与功能调用简单的请求-响应模式相比，MCP 在可扩展性和上下文管理方面具有明显的优势。通过 MCP，AI 可以与资源进行交互式工作，并且可以根据需要运行新的查询。
执行位置： 虽然功能调用可能在服务器端发生，但 MCP 通常在客户端运行，从而能够更直接地与本地资源进行交互。

总而言之，MCP 为集成 AI 与外部工具提供了一个更强大和标准化的框架，特别适用于构建复杂的 AI 应用程序。

8. MCP 在 AI 生态系统中的战略意义与未来影响

模型上下文协议 (MCP) 的出现，预示着人工智能生态系统将朝着更加标准化和互操作的方向发展。

标准化与互操作性

正如网络浏览器通过通用标准与网站进行交互一样，如果 MCP 能够得到广泛采用，未来不同的人工智能模型和工具之间也将能够实现无缝协作。

这将使得选择人工智能模型与底层集成方式解耦，企业可以根据需求更换或升级语言模型，而无需重做所有的数据和操作连接器，只要新旧模型都支持 MCP。

赋能更复杂和自主的人工智能代理

目前的人工智能助手通常是单轮问答或者需要用户提供明确的上下文。借助 MCP，人工智能可以主动地通过调用工具或查询资源来获取所需的上下文信息，从而处理更复杂的任务，减少对用户输入的依赖。

示例：企业分析师机器人

在被要求生成报告时，可以自行从数据库中提取数据，在电子表格中进行数据处理，并最终生成报告摘要。

MCP 的采样原语甚至允许服务器端的人工智能驱动的代理请求进一步的人工智能计算，从而实现多步骤的推理过程。

打破数据孤岛

MCP 有助于打破数据孤岛，使人工智能能够更有效地访问和处理来自各种来源的信息。

通过提供一个标准化的框架，MCP 促进了开发者构建和共享连接器和集成，从而加速人工智能在各个行业的部署和应用。

随着越来越多的开发者和企业采用 MCP，可能会形成一个强大的网络效应，推动更多工具实现互操作，并加速人工智能在不同行业的应用。

总而言之，MCP 不仅是一个技术协议，更代表着 Anthropic 对未来人工智能生态系统的战略愿景。它通过标准化集成方式，降低了人工智能应用的门槛，提升了人工智能系统的能力，并为构建更智能、更互联的世界奠定了基础。

9. 开始使用 MCP：资源与实施

Anthropic 为开发者提供了全面的资源，以帮助他们开始使用模型上下文协议 (MCP)：

模型上下文协议规范和 SDK

开发者可以查阅 MCP 的官方规范文档和软件开发工具包 (SDK)，了解协议的详细技术细节和使用方法。这些资源通常包含各种编程语言的库和示例代码，方便开发者快速上手。

Claude 桌面应用程序中的本地 MCP 服务器支持

Claude 桌面应用程序内置了对本地 MCP 服务器的支持，开发者可以在本地环境中测试和开发 MCP 连接器。这为开发者提供了一个便捷的开发和测试平台。

预构建的 MCP 服务器开源仓库

Anthropic 提供了一个开源仓库，其中包含了针对常见平台和服务的预构建 MCP 服务器，例如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer。开发者可以直接使用这些预构建的服务器，也可以参考其实现来构建自己的服务器。

TypeScript 和 Rust 示例实现

Anthropic 提供了使用 TypeScript 和 Rust 等编程语言实现的 MCP 服务器示例，供开发者学习和参考。

开始实施 MCP 的步骤

1

通过 Claude 桌面应用程序安装预构建的 MCP 服务器

这是快速体验 MCP 功能的最简单方法。Claude 桌面应用程序提供了直观的界面，使您能够轻松安装和配置预构建的 MCP 服务器。
2

遵循快速入门指南构建第一个 MCP 服务器

Anthropic 提供了详细的快速入门指南，引导开发者创建自己的 MCP 服务器。通过这些指南，您可以了解 MCP 服务器的基本结构和实现方式。
3

为开源连接器和实现仓库做出贡献

开发者可以将自己构建的 MCP 连接器贡献给开源社区，与其他开发者共享。这不仅有助于丰富 MCP 生态系统，还可以从社区获得反馈和改进建议。
4

利用 SDK 创建自定义服务器和客户端

开发者可以根据自己的特定需求，使用 MCP 提供的 SDK 创建定制化的服务器和客户端。这使您能够针对自己的应用场景优化 MCP 实现。
5

考虑使用 Docker 等容器化技术

使用 Docker 可以简化 MCP 服务器的打包和分发过程，解决环境依赖和部署问题。容器化技术使得 MCP 服务器的部署和管理变得更加简单和可靠。

Anthropic 提供的这些丰富的资源表明了其推动 MCP 普及和发展的决心。通过降低开发门槛和提供实用的工具，Anthropic 鼓励更多开发者参与到 MCP 生态系统的建设中来。

10. 结论：Claude MCP 的变革潜力

Claude 的模型上下文协议 (MCP) 代表着人工智能集成领域的一个重要进步。它通过提供标准化的集成方式、增强数据交互的安全性、扩展人工智能应用程序的功能以及提高互操作性，有效地解决了人工智能与外部数据和工具连接的挑战。MCP 的出现打破了数据孤岛，使得人工智能能够更高效地访问和处理来自各种来源的信息。

MCP 的战略意义在于其有望成为下一代人工智能应用的基础技术，促进一个更加开放、互联和强大的人工智能生态系统的发展。其对标准化和互操作性的强调，可能会显著加速人工智能在各个行业的采用和影响。

加速采用

标准化的集成方式降低了开发门槛，使得更多开发者和企业能够快速采用人工智能技术。

生态系统发展

MCP 促进了一个更加开放、互联和互操作的人工智能生态系统的发展，打破了不同系统之间的壁垒。

能力提升

通过连接各种外部资源和工具，MCP 显著提升了人工智能系统的能力和实用性。

然而，MCP 的成功也依赖于持续的开发、社区的积极参与以及其在与现有和新兴集成方法竞争中的优势展现。随着越来越多的开发者和企业开始探索和采用 MCP，我们有理由相信，它将在塑造人工智能的未来中发挥关键作用，推动构建更智能、更通用的 AI 应用程序。

Claude 模型上下文协议 (MCP) 服务详解及其影响与意义