人工智能領(lǐng)域正在經(jīng)歷快速發(fā)展，大型語言模型（LLMs）的能力日益增強。然而，將這些強大的模型與現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)和工具集成仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)上，連接 AI 模型與各種數(shù)據(jù)源通常需要為每個數(shù)據(jù)源編寫定制化的代碼，這不僅耗時，而且容易出錯 。這種為連接 M 個不同的 LLM 和 N 個不同的工具而產(chǎn)生的“MxN”問題，導(dǎo)致了集成過程的復(fù)雜性，并阻礙了 AI 應(yīng)用的廣泛采用和不同系統(tǒng)之間的互操作性 。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，Anthropic 近期推出了模型上下文協(xié)議（Model Context Protocol，簡稱 MCP），作為一種開放標準，旨在提供一個統(tǒng)一的解決方案，以取代這些臨時性的集成方法。

模型上下文協(xié)議（MCP）可以被定義為 Anthropic Claude 專門設(shè)計的一種開放協(xié)議標準，其目標是在 AI 模型和開發(fā)環(huán)境之間建立標準化的上下文交互 。通過提供對上下文信息的標準化訪問，MCP 使得 AI 模型能夠更好地理解和處理代碼 。該協(xié)議通過引入客戶端和服務(wù)器的概念來運作：客戶端通常嵌入在基于 LLM 的應(yīng)用程序中，例如 Claude Desktop 應(yīng)用，它們負責(zé)發(fā)起對資源的請求；而 MCP 服務(wù)器則由客戶端啟動，處理這些請求并執(zhí)行所需的操作，這些操作可能涉及到使用額外的工具、編程語言或進程 。MCP 的核心功能在于標準化上下文交互，這預(yù)示著在 AI 領(lǐng)域，“上下文”正日益成為實現(xiàn)超越簡單問答等高級功能的關(guān)鍵要素。Anthropic 將 MCP 定位為一個開放協(xié)議，這表明其戰(zhàn)略意圖是圍繞 Claude 模型構(gòu)建一個協(xié)作生態(tài)系統(tǒng)，鼓勵更廣泛的采納和社區(qū)貢獻。

為了幫助讀者快速理解 MCP 的本質(zhì)，可以將其比作 AI 領(lǐng)域的 USB-C 接口 。正如 USB-C 提供了一種連接各種設(shè)備和外設(shè)的通用方式，MCP 也為連接 AI 系統(tǒng)和各種工具及數(shù)據(jù)源提供了一種統(tǒng)一的方法 。它就像一個通用適配器，使得 AI 模型能夠與各種外部系統(tǒng)進行無縫交互 。這種類比有效地傳達了 MCP 的核心價值主張：標準化和普遍兼容性。這表明 AI 領(lǐng)域正朝著對這種通用標準的需求發(fā)展，以促進不同 AI 模型和工具之間的互操作性。

MCP 的技術(shù)詳解

模型上下文協(xié)議（MCP）采用了經(jīng)典的客戶端-服務(wù)器架構(gòu)，其中大型語言模型（LLM）應(yīng)用程序，例如 Anthropic 的 Claude Desktop 應(yīng)用或各種集成開發(fā)環(huán)境（IDEs），扮演著客戶端的角色 。這些客戶端負責(zé)發(fā)起與 MCP 服務(wù)器的連接，并使用 MCP 定義的客戶端協(xié)議與服務(wù)器進行通信 。另一方面，MCP 服務(wù)器是獨立的、輕量級的應(yīng)用程序，它們通過 MCP 協(xié)議暴露特定的功能，并且能夠連接到本地或遠程的數(shù)據(jù)源 。這種客戶端-服務(wù)器模型實現(xiàn)了責(zé)任的清晰分離，并允許為不同類型的數(shù)據(jù)和工具開發(fā)專門的服務(wù)器。這預(yù)示著 AI 集成領(lǐng)域正朝著類似微服務(wù)架構(gòu)的方向發(fā)展，在這種架構(gòu)中，各個服務(wù)器可以獨立地進行更新或替換，而不會影響系統(tǒng)的其他部分。值得注意的是，宿主應(yīng)用程序（即 AI 模型運行的環(huán)境）對客戶端的連接權(quán)限進行嚴格控制，這使得用戶和組織能夠細致地管理 AI 助手可以訪問的內(nèi)容，從而強調(diào)了安全性是 MCP 設(shè)計的一個核心原則。

在 MCP 框架內(nèi)，定義了一系列核心消息類型，這些類型被稱為“原語”，它們用于規(guī)范客戶端和服務(wù)器之間的交互 。這些原語可以分為服務(wù)器端原語和客戶端原語。

服務(wù)器端原語包括：

? 提示 (Prompts): 這些是預(yù)先編寫好的指令或模板，旨在指導(dǎo) AI 模型完成特定的任務(wù)。

? 資源 (Resources): 這些是結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)片段，例如文檔的某些部分或代碼片段，它們被用來豐富 AI 模型的上下文信息，使其能夠更好地理解用戶的請求 。

? 工具 (Tools): 這些是 AI 模型可以通過 MCP 服務(wù)器調(diào)用的可執(zhí)行函數(shù)或操作。工具可以執(zhí)行各種任務(wù)，例如查詢數(shù)據(jù)庫、進行網(wǎng)絡(luò)搜索或發(fā)送消息 。

? 采樣 (Sampling): 這是一種特殊的機制，它允許 MCP 服務(wù)器請求宿主 AI 基于給定的提示生成文本完成。這個功能主要用于促進更復(fù)雜的多步驟推理過程。Anthropic 建議對任何采樣請求都進行人工批準，以確保用戶對 AI 的行為保持控制 。

客戶端原語包括：

? 根 (Roots): 這些代表了宿主機文件系統(tǒng)或環(huán)境中的入口點。在獲得適當(dāng)?shù)臋?quán)限后，MCP 服務(wù)器可以訪問這些根目錄下的資源

這些特定原語的定義標準化了客戶端和服務(wù)器之間的通信方式，使得構(gòu)建和集成新的功能變得更加容易。這表明 AI 交互正朝著更加結(jié)構(gòu)化和可預(yù)測的方向發(fā)展。此外，“采樣”原語的引入突顯了 MCP 在實現(xiàn)更復(fù)雜的、多步驟的代理行為方面的潛力，在這種行為中，AI 可以編排多個工具調(diào)用和推理步驟。

在協(xié)議規(guī)范方面，模型上下文協(xié)議（MCP）的設(shè)計基于廣泛使用的 JSON-RPC 2.0 標準 。JSON-RPC 是一種輕量級的遠程過程調(diào)用協(xié)議，它為客戶端和服務(wù)器之間的通信提供了一個簡單而有效的方式 。選擇 JSON-RPC 2.0 作為 MCP 的基礎(chǔ)，表明了設(shè)計者對協(xié)議的簡潔性和互操作性的重視，因為 JSON-RPC 是一個被廣泛采納的 RPC 通信標準。這種選擇很可能使得開發(fā)者能夠更容易地使用各種編程語言來實現(xiàn) MCP 客戶端和服務(wù)器。

安全性是模型上下文協(xié)議（MCP）設(shè)計中一個至關(guān)重要的方面 。宿主應(yīng)用程序，即 AI 模型實際運行的環(huán)境，對客戶端發(fā)起的連接請求擁有完全的控制權(quán)。這種設(shè)計允許用戶和組織對其 AI 助手可以訪問的外部資源進行嚴格的管理 。此外，MCP 服務(wù)器本身也內(nèi)置了安全機制，這使得服務(wù)器能夠獨立地管理和控制其自身的資源，而無需將敏感的 API 密鑰暴露給 LLM 提供商 。所有通過 MCP 進行的數(shù)據(jù)交互都遵循標準化的協(xié)議，這意味著可以更好地監(jiān)控和控制數(shù)據(jù)的流動，從而有效地防止數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險 。值得強調(diào)的是，對于任何可能涉及敏感數(shù)據(jù)的操作，MCP 都要求用戶進行明確的批準。這種對用戶同意和數(shù)據(jù)訪問控制的重視，對于建立用戶對與外部數(shù)據(jù)和工具交互的 AI 系統(tǒng)的信任至關(guān)重要。這表明，在 AI 系統(tǒng)集成外部功能時，安全性和隱私是需要重點考慮的關(guān)鍵因素。

MCP 的優(yōu)勢與益處

模型上下文協(xié)議（MCP）作為一個開放標準，其價值在于能夠促進不同 AI 模型和工具之間的標準化與互操作性。MCP 的目標是創(chuàng)建一個兼容并能協(xié)同工作的生態(tài)系統(tǒng)。一旦各種工具和 AI 模型都遵循了 MCP 的標準，那么任何符合該標準的模型都能夠與任何兼容的工具一起工作，從而極大地促進了 AI 領(lǐng)域的協(xié)作和創(chuàng)新。此外，MCP 提供了一種通用的方法，使得 AI 模型能夠無縫地訪問各種不同的數(shù)據(jù)源，而無需為每種數(shù)據(jù)源編寫特定的集成代碼。這種標準化和互操作性的愿景，使得用戶可以根據(jù)特定任務(wù)的需求選擇最合適的 AI 模型，并將其輕松地與他們偏好的工具和數(shù)據(jù)源集成，從而有望顯著加速創(chuàng)新并減少對特定供應(yīng)商的依賴。

MCP 的另一個關(guān)鍵優(yōu)勢在于它能夠簡化將 AI 模型與外部數(shù)據(jù)源和工具集成的過程，從而降低了集成的復(fù)雜性。傳統(tǒng)上，開發(fā)者需要為每個要連接的數(shù)據(jù)集編寫定制的代碼，而 MCP 消除了這一障礙 。它通過提供一種標準化的“語言”來實現(xiàn)這些交互，就像一個可以適用于所有設(shè)備的通用適配器 。借助 MCP，開發(fā)者只需要進行一次集成，就可以連接到任何地方的數(shù)據(jù)源。這種集成過程的簡化可以顯著減少開發(fā)所需的時間和精力，使得開發(fā)者能夠更專注于構(gòu)建 AI 應(yīng)用程序的核心邏輯。通過抽象掉各種復(fù)雜性的集成細節(jié)，MCP 使得將 AI 模型連接到廣泛的外部資源變得更加容易。

模型上下文協(xié)議（MCP）還顯著增強了 AI 模型的上下文感知能力。通過允許 AI 模型訪問實時的、相關(guān)的數(shù)據(jù)和專門的工具，MCP 使得它們能夠基于準確和相關(guān)的信息做出響應(yīng)。此外，MCP 支持雙向通信，這意味著 AI 模型不僅可以接收信息，還可以觸發(fā)外部系統(tǒng)中的操作 。訪問實時數(shù)據(jù)的能力對于許多 AI 應(yīng)用來說至關(guān)重要，MCP 提供了一種標準化的方式，使得模型能夠保持信息的最新狀態(tài)并提供更相關(guān)的響應(yīng)。這種能力使得 AI 不再僅僅依賴于其訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是能夠與動態(tài)變化的世界進行互動。

在安全性方面，模型上下文協(xié)議（MCP）也發(fā)揮著重要作用，它內(nèi)置了安全機制，可以保障數(shù)據(jù)安全和用戶隱私 。MCP 允許服務(wù)器控制自己的資源，而無需向 LLM 提供商提供敏感的 API 密鑰 8=。對于企業(yè)而言，MCP 的安全性特性至關(guān)重要，因為它解決了在將 AI 與敏感的內(nèi)部系統(tǒng)集成時可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)隱私和控制問題。通過允許服務(wù)器管理自身的安全策略，MCP 提供了一種更安全的方式來連接 AI 模型和企業(yè)數(shù)據(jù)。

此外，MCP 還能夠降低 AI 驅(qū)動應(yīng)用程序的開發(fā)成本和復(fù)雜性 。通過標準化開發(fā)流程，MCP 可以加快開發(fā)者的上手速度 。它還減少了開發(fā)者在集成過程中面臨的復(fù)雜性，并統(tǒng)一了開發(fā)模式 。這種降低的復(fù)雜性和標準化的開發(fā)模式可以減少開發(fā)成本，并簡化 AI 驅(qū)動應(yīng)用程序的維護工作。通過提供一個通用的框架，MCP 減少了對專業(yè)知識的需求，并簡化了開發(fā)過程。

最后，模型上下文協(xié)議（MCP）有助于構(gòu)建更具適應(yīng)性和可擴展性的未來 AI 應(yīng)用。MCP 確保應(yīng)用程序能夠適應(yīng)不斷涌現(xiàn)的新技術(shù)，而無需進行大規(guī)模的重寫。它還支持構(gòu)建從一開始就能夠與用戶的個人 AI 助手以及其他 AI 驅(qū)動的應(yīng)用程序進行交互的應(yīng)用程序。在快速發(fā)展的 AI 領(lǐng)域，MCP 的這種面向未來的能力非常重要，它使得應(yīng)用程序能夠與新的模型和工具保持兼容，而無需進行大量的修改。這種適應(yīng)性確保了基于 MCP 標準構(gòu)建的 AI 應(yīng)用程序的長期價值和可用性。

MCP 的應(yīng)用場景與實例

模型上下文協(xié)議（MCP）在各種場景中都展現(xiàn)出強大的應(yīng)用潛力。其中一個重要的應(yīng)用是文件系統(tǒng)集成。通過使用文件系統(tǒng) MCP 服務(wù)器，Anthropic 的 Claude 可以實現(xiàn)對本地文件的訪問和操作，例如創(chuàng)建、讀取和編輯文件 。用戶甚至可以要求 Claude 列出特定目錄下的內(nèi)容，或者將一首詩歌直接保存到他們的桌面 。文件系統(tǒng)集成為 AI 助手打開了新的大門，使其能夠協(xié)助用戶進行本地文件管理、文檔處理以及其他需要訪問用戶計算機上文件的任務(wù)。這種集成使得 AI 成為一個更加多才多藝的個人助理。

MCP 在代碼庫管理方面也具有顯著的應(yīng)用價值，尤其是在像 GitHub 和 GitLab 這樣的代碼托管平臺上。通過集成 Git 和 GitHub/GitLab MCP 服務(wù)器，Claude 可以管理代碼倉庫，執(zhí)行代碼提交、創(chuàng)建分支、創(chuàng)建拉取請求等操作 。例如，用戶可以指示 Claude 創(chuàng)建一個新的 GitHub 倉庫，并將一個 HTML 文件推送到主分支 。與代碼倉庫的集成使得 AI 成為軟件開發(fā)工作流程中一個非常有價值的工具，能夠自動化代碼管理和代碼審查等任務(wù)。這種 MCP 的應(yīng)用可以顯著提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。

數(shù)據(jù)庫交互是 MCP 的另一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。通過 PostgreSQL 和 SQLite MCP 服務(wù)器，Claude 能夠查詢和更新數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù) 。例如，開發(fā)者可以要求 Claude 查詢電影數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)模式，或者檢索特定電影的詳細信息。數(shù)據(jù)庫集成使得 AI 能夠訪問和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而可以通過自然語言實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和報告等應(yīng)用。這項功能使得 AI 成為處理數(shù)據(jù)的更強大的工具。

除了上述場景，還存在許多與其他常用服務(wù)的集成案例。例如，已經(jīng)有與 Slack 和 Google Drive 集成的 MCP 服務(wù)器，這些服務(wù)器允許 Claude 與這些平臺進行交互 。通過 Slack MCP 服務(wù)器，Claude 可以發(fā)送消息或管理 Slack 頻道。與流行的生產(chǎn)力工具的集成增強了 AI 助手在用戶日常工作流程中提供幫助的能力，因為它能夠連接到用戶已經(jīng)使用的應(yīng)用程序。這極大地拓寬了 AI 助手的適用性和實用性。

值得特別提及的是使用 Claude Code 和 MCP 自動化開發(fā)任務(wù)。Claude Code 是一款直接在終端中運行的智能編碼工具，它能夠理解代碼庫并幫助開發(fā)者更快地編寫代碼 。它可以執(zhí)行諸如編輯文件、修復(fù)錯誤、運行測試以及管理 Git 歷史等任務(wù)。Claude Code MCP 的出現(xiàn)，將 Claude Code 的強大功能實現(xiàn)為 MCP 服務(wù)器，從而允許通過標準化的 MCP 接口來使用其軟件工程能力。Claude Code MCP 提供了一系列工具，例如執(zhí)行 shell 命令、讀寫文件、列出目錄、搜索文件、代碼審查等。Claude Code 和 MCP 的結(jié)合，為直接在開發(fā)環(huán)境中自動化各種開發(fā)任務(wù)提供了一個強大的平臺。這種集成簡化了開發(fā)工作流程，并通過利用 AI 進行編碼輔助和自動化，顯著提高了開發(fā)者的生產(chǎn)力。

MCP 與傳統(tǒng) API 及函數(shù)調(diào)用的比較

模型上下文協(xié)議（MCP）與傳統(tǒng)的應(yīng)用程序編程接口（APIs）以及近年來流行的函數(shù)調(diào)用技術(shù)在設(shè)計理念、功能特性和使用方式上存在著顯著的不同。傳統(tǒng)的 API 通常通過一組預(yù)先定義好的、固定的端點來暴露其功能，客戶端需要按照這些端點的特定結(jié)構(gòu)進行交互 。相比之下，MCP 的核心理念是將功能暴露為自描述的“工具” 。在 MCP 中，每個工具都包含了豐富的語義描述，詳細說明了該工具的具體功能、每個參數(shù)的含義、預(yù)期的輸出格式以及任何相關(guān)的約束和限制 。這種自描述的特性使得 MCP 在很大程度上減少了對外部文檔的依賴，因為接口本身就包含了足夠的使用信息。

從通信模式來看，傳統(tǒng)的 API 通常采用簡單的請求-響應(yīng)模式，即客戶端發(fā)送一個請求，服務(wù)器返回一個響應(yīng)。而 MCP 則更像是一個持續(xù)的、雙向的對話過程 。它不僅允許 AI 模型請求數(shù)據(jù)或執(zhí)行操作，還能夠動態(tài)地接收來自外部工具的更新，而無需客戶端不斷地發(fā)送新的請求 。這種持久的、實時的雙向通信能力，類似于 WebSockets，使得 MCP 更適合構(gòu)建需要保持狀態(tài)和實時交互的 AI 應(yīng)用。

函數(shù)調(diào)用是近年來在 LLM 領(lǐng)域興起的一種技術(shù)，它允許 AI 模型在生成文本的過程中，識別出需要調(diào)用外部函數(shù)來獲取信息或執(zhí)行特定操作的意圖。雖然函數(shù)調(diào)用也旨在增強 AI 與外部世界的交互能力，但它通常發(fā)生在服務(wù)器端，并且往往是特定于某個 AI 模型或平臺的。相比之下，MCP 更多地發(fā)生在客戶端（例如 Claude Desktop 應(yīng)用），它為跨各種不同的工具提供了一個更加一致和標準化的執(zhí)行框架。此外，MCP 的設(shè)計目標是成為模型無關(guān)的，這意味著理論上它可以與不同的 LLM（包括 Anthropic 的 Claude、OpenAI 的 GPT 系列以及各種開源模型）一起使用。

模型上下文協(xié)議（MCP）在上下文管理方面也展現(xiàn)出相對于傳統(tǒng) API 和函數(shù)調(diào)用的優(yōu)勢。MCP 旨在提供更強的上下文感知和管理能力，使得 AI 模型能夠更好地理解和利用來自不同數(shù)據(jù)源的信息。而傳統(tǒng)的 API 在處理復(fù)雜的、多輪的對話上下文時可能存在局限性。函數(shù)調(diào)用雖然也能夠傳遞一定的上下文信息，但其主要關(guān)注點在于觸發(fā)特定的功能，而非維護長期的、豐富的交互上下文。

總而言之，MCP 的自描述工具、動態(tài)適應(yīng)性以及對持續(xù)雙向通信的支持，使其在與外部世界交互方面比傳統(tǒng) API 更加靈活和強大，尤其對于需要豐富上下文信息的 AI 系統(tǒng)而言。同時，MCP 的模型無關(guān)性以及更全面的集成方法，也使其在互操作性和標準化方面具有超越特定供應(yīng)商函數(shù)調(diào)用技術(shù)的潛力。

為了更清晰地對比 MCP 與傳統(tǒng) API 和函數(shù)調(diào)用，下表總結(jié)了它們在關(guān)鍵特性上的差異：

表 1: MCP vs. 傳統(tǒng) APIs 和函數(shù)調(diào)用

MCP 入門與使用指南

對于希望開始使用模型上下文協(xié)議（MCP）的用戶，Anthropic 提供了一系列工具和文檔。在 Anthropic 的 Claude Desktop 應(yīng)用中設(shè)置 MCP 相對簡單。用戶可以通過編輯 Claude Desktop 應(yīng)用的配置文件 claude_desktop_config.json 來配置 MCP 服務(wù)器 。在這個配置文件中，用戶需要指定想要使用的 MCP 服務(wù)器的名稱、啟動該服務(wù)器的命令以及任何必要的參數(shù) 。一旦 Claude Desktop 應(yīng)用啟動，如果配置正確，用戶將在輸入框的右下角看到一個錘子圖標。點擊這個圖標可以查看當(dāng)前配置并可供使用的工具。

這是最近火爆全網(wǎng)的Blender MCP，大家可以直觀的感受下MCP的威力，現(xiàn)在Claude AI可以直接與Blender對話。 立即將任何提示或2D圖像轉(zhuǎn)化為驚艷的3D場景。

對于開發(fā)者而言，Anthropic 提供了軟件開發(fā)工具包（SDKs），用于構(gòu)建自定義的 MCP 服務(wù)器和客戶端。這些 SDK 支持多種流行的編程語言，包括 Python、TypeScript、Kotlin 和 Java 。開發(fā)者可以利用這些 SDK 來定義自己的資源、工具和提示，并實現(xiàn)服務(wù)器端的具體邏輯。值得一提的是，開發(fā)者甚至可以使用像 Claude 這樣的 LLM 來加速 MCP 服務(wù)器和客戶端的開發(fā)過程 。

目前已經(jīng)存在許多預(yù)構(gòu)建的 MCP 服務(wù)器，這些服務(wù)器旨在與常見的數(shù)據(jù)源和工具進行集成，例如文件系統(tǒng)、GitHub、GitLab、Google Drive、Slack 以及各種數(shù)據(jù)庫（如 PostgreSQL 和 SQLite）等 。這些預(yù)構(gòu)建的服務(wù)器提供了豐富的功能，例如文件操作、代碼倉庫管理、數(shù)據(jù)庫查詢、Web 搜索以及瀏覽器自動化等等 。這些預(yù)構(gòu)建服務(wù)器的不斷增長，使得用戶能夠更輕松地將 Claude 連接到他們現(xiàn)有的工具和數(shù)據(jù)，而無需從頭開始開發(fā)自定義的集成方案。

在使用 MCP 時，遵循一些最佳實踐至關(guān)重要。用戶應(yīng)該仔細審查并批準 Claude 提出的任何命令，尤其是在處理來自不可信來源的內(nèi)容時。對于過長的文本內(nèi)容，建議避免直接粘貼，而是使用文件進行交互 。將復(fù)雜的任務(wù)分解為更小的、更易于管理的交互也有助于提高效率 。在開發(fā)自定義 MCP 服務(wù)器時，建議首先實現(xiàn)核心功能，然后再逐步迭代添加更多的特性。對每個組件進行徹底的測試，并始終將安全性放在首位。使用結(jié)構(gòu)化的日志記錄來跟蹤服務(wù)器的操作和可能出現(xiàn)的錯誤。在與 Claude 交互時，使用清晰和具體的語言來指導(dǎo)它使用 MCP 的各項功能。遵循這些最佳實踐對于確保安全有效地使用 MCP 至關(guān)重要，尤其是在處理敏感數(shù)據(jù)或與外部系統(tǒng)進行交互時。這些指導(dǎo)原則可以幫助用戶降低潛在的風(fēng)險，并最大限度地發(fā)揮使用 MCP 的益處。

MCP 的未來發(fā)展與對 AI 發(fā)展的影響

模型上下文協(xié)議（MCP）的未來發(fā)展前景廣闊，其生態(tài)系統(tǒng)有望持續(xù)壯大 。預(yù)計未來將涌現(xiàn)出更多的 MCP 服務(wù)器和客戶端，從而進一步擴展其功能和應(yīng)用范圍 。隨著遠程支持技術(shù)的日益成熟，未來還將增加額外的身份驗證和安全層，以確保在分布式環(huán)境中對 AI 交互進行有效的控制 。可以預(yù)見的是，未來可能會出現(xiàn)專門用于列出和發(fā)現(xiàn)各種 MCP 服務(wù)器的 marketplace 和類似于應(yīng)用商店的平臺。這些發(fā)展都將有助于構(gòu)建一個更加完善和易于使用的 MCP 生態(tài)系統(tǒng)。

模型上下文協(xié)議（MCP）在推動 Agentic AI（自主智能代理）的發(fā)展方面也扮演著關(guān)鍵角色。MCP 為構(gòu)建更自主、更智能的 AI 代理奠定了重要的基礎(chǔ)，使得 AI 能夠主動地收集上下文信息并執(zhí)行相應(yīng)的操作 。未來的 AI 代理可以利用 MCP 與各種不同的系統(tǒng)進行交互，從而實現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)自動化 。值得注意的是，MCP 中定義的“采樣”原語甚至允許 AI 驅(qū)動的服務(wù)器請求進一步的 AI 計算，這實際上使得 AI 代理能夠執(zhí)行多步驟的推理過程 。這預(yù)示著 MCP 不僅僅是一個簡單的工具集成協(xié)議，它更是構(gòu)建能夠進行復(fù)雜規(guī)劃和自主行動的 AI 系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分。

盡管 MCP 具有巨大的潛力，但在其推廣和應(yīng)用過程中仍然可能面臨一些挑戰(zhàn)和局限性。當(dāng)前，在數(shù)據(jù)連接和交互領(lǐng)域存在著許多競爭性的標準，MCP 作為其中之一，要成為行業(yè)范圍內(nèi)的通用標準，仍然面臨著巨大的挑戰(zhàn) 。在實際應(yīng)用中，由于數(shù)據(jù)源和 AI 應(yīng)用的多樣性，可能會出現(xiàn)一些兼容性問題 。此外，一些評論員認為，MCP 的某些方面可能被過度宣傳 。就目前而言，MCP 主要面向企業(yè)和開發(fā)者用戶，對于普通消費者而言，其應(yīng)用可能還不夠直接 。要充分發(fā)揮 MCP 的潛力，需要得到廣泛的采用，并且需要說服那些已經(jīng)投入到現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)中的開發(fā)者接受并使用它 。目前來看，使用 MCP 仍然需要一定的開發(fā)背景知識 ?？朔@些挑戰(zhàn)將是 MCP 最終成為 AI 交互的真正通用標準的關(guān)鍵。

結(jié)論

總而言之，Claude 模型上下文協(xié)議（MCP）代表了在 AI 模型與外部世界集成方面的一個重要進步。通過提供一個標準化的框架，MCP 簡化了 AI 應(yīng)用程序的開發(fā)，增強了 AI 的上下文感知能力，并提高了數(shù)據(jù)交互的安全性。它不僅降低了開發(fā)成本和復(fù)雜性，還有助于構(gòu)建更具適應(yīng)性和可擴展性的未來 AI 應(yīng)用。雖然 MCP 在推廣和應(yīng)用過程中仍面臨一些挑戰(zhàn)，但其在標準化、互操作性以及促進更自主智能的 AI 代理發(fā)展方面的潛力是巨大的。隨著 MCP 生態(tài)系統(tǒng)的不斷成熟和完善，它有望在塑造 AI 技術(shù)的未來發(fā)展中發(fā)揮關(guān)鍵作用。