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MCP協(xié)議讓AI不再“與世隔絕”

人工智能
MCP(Model Context Protocol,模型上下文協(xié)議)是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月 26 日 推出的一項技術(shù)協(xié)議。其主要目的是解決 AI 助手與外部數(shù)據(jù)源隔離的問題,使 AI 能夠連接并訪問外部資源。

什么是MCP?

MCP(Model Context Protocol,模型上下文協(xié)議)是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月 26 日 推出的一項技術(shù)協(xié)議。其主要目的是解決 AI 助手與外部數(shù)據(jù)源隔離的問題,使 AI 能夠連接并訪問外部資源。

關(guān)鍵點:

  • MCP 不是用戶隱私協(xié)議,而是一種技術(shù)協(xié)議,類似于 WiFi 或藍牙。
  • 它定義了 AI 助手與外部資源之間的通信規(guī)則。

image.png

MCP 的三大核心組件:

  • MCP 主機:你與 AI 互動的應(yīng)用程序,比如 Claude Desktop,相當于 AI 的“大本營”。
  • MCP 服務(wù)器:專門的小程序,提供特定功能(如訪問文件或調(diào)用 API),就像為 AI 服務(wù)的“專業(yè)導(dǎo)游”。
  • MCP 客戶端:連接主機和服務(wù)器的橋梁,確保通信順暢,通常無需用戶直接操作。

為什么需要 MCP?

傳統(tǒng)的 AI 助手(如 Deepseek 等預(yù)訓(xùn)練模型)通常存在知識截止日期的限制,無法直接訪問外部最新信息。MCP 的出現(xiàn)正是為了突破這一限制,通過定義通用的通信規(guī)則,讓 AI 助手能夠連接到外部資源,獲取更多實時信息和功能。

MCP的作用:

  • 統(tǒng)一接口:LLM 只需理解 MCP,無需學(xué)習(xí)各種 API。
  • 可插拔架構(gòu):新功能只需添加 MCP 服務(wù)器。
  • 工作流自動化:多個服務(wù)器可串聯(lián)成復(fù)雜流程。

MCP的傳輸模式

MCP 支持多種傳輸模式,主要有 stdio 和 SSE 兩種模式,下面我們分別介紹。

stdio 模式概念

stdio(標準輸入輸出)模式是 MCP 的一種基本傳輸方式,它通過標準輸入輸出流與 MCP 服務(wù)器進行通信。

特點:

  • MCP 客戶端通過子進程啟動 MCP 服務(wù)器。
  • 通過標準輸入(stdin)向服務(wù)器發(fā)送請求。
  • 通過標準輸出(stdout)接收服務(wù)器的響應(yīng)。
  • 適合在本地開發(fā)環(huán)境中使用,無需額外的網(wǎng)絡(luò)配置。

優(yōu)缺點:

  • 優(yōu)點:設(shè)置簡單,無需額外的網(wǎng)絡(luò)配置。
  • 缺點:只能在本地使用,不適合分布式環(huán)境。

SSE 模式

SSE(Server-Sent Events)模式是一種基于 HTTP 的單向通信機制,允許服務(wù)器向客戶端推送數(shù)據(jù)。

特點:

  • MCP 服務(wù)器以獨立進程運行,監(jiān)聽 HTTP 請求。
  • 客戶端通過 HTTP 連接到服務(wù)器。
  • 服務(wù)器可以持續(xù)向客戶端推送事件和數(shù)據(jù)。
  • 適合在分布式環(huán)境中使用,支持多客戶端連接。

優(yōu)缺點:

  • 優(yōu)點:支持分布式部署,可以被多個客戶端同時訪問。
  • 缺點:配置相對復(fù)雜,需要額外的網(wǎng)絡(luò)設(shè)置。

image.pngimage.png

MCP能干什么?

image.pngimage.png

可以看出,通過這種設(shè)計,MCP 讓 AI 助手從單純的對話工具,進化成能操作現(xiàn)實世界的強大助手。

MCP server 客戶端配置

目前支持 MCP-Server 的客戶端有 Cursor、Claude、Cline 等。從 Windows 使用體驗來說,Cursor(0.47.8)需要保持 cmd 窗口常開,體驗較差,而 Claude 依賴 Claude 大模型,因此更推薦使用 VSCode 的 Cline 插件,可以通過 OpenRouter + deepseek-chat/free 免費使用。

配置步驟:

  1. 安裝 Cline 插件:通過最新版本的 VSCode 安裝 Cline 插件。

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  1. 注冊并登錄 OpenRouter:訪問 (https://openrouter.ai),在右上角 Keys 處創(chuàng)建 API Keys。此 Key 只顯示一次,請妥善保存。
  2. 配置 API Provider:在 Cline 設(shè)置處配置 API Provider,選擇 OpenRouter,并填寫剛剛設(shè)置的 Key,選擇對應(yīng)的大模型,可通過 free 關(guān)鍵詞進行過濾。

完成上述配置后即可通過 Cline 配置 MCP-Server。

MCP-SERVER配置

在 Cline 右上角點擊 MCP Servers 進行配置,通過點擊 Configure MCP Servers 打開 MCP-Server 配置文件 cline_mcp_setting.json,此時就可以按需添加 MCP-Server 了。

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示例配置文件:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "E:\\personal\\javadaily"
      ]
    },
    "sequential-thinking": { 
      "command": "cmd", 
      "args": [ 
        "/c",
        "npx",
        "-y", 
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking" 
      ] 
    }
  },
  "spring-ai-mcp-server": {
    "command": "cmd",
    "args": [
        "/c",
        "java",
        "-Dspring.ai.mcp.server.stdio=true",
        "-Dspring.main.web-application-type=none",
        "-Dlogging.pattern.cnotallow=",
        "-jar",
        "D:\\GitSpace\\JavaSpace\\mozi-mcp\\mozi-mcp-server\\target\\mozi-mcp-server.jar"
    ],
    "env": {
      "appId":"12121212",
      "appSecret":""
    },
    "enabled": true
  },
  "fetch": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-fetch"
    ]
  }
}

大模型如何選擇工具?

大模型基于以下幾點決定調(diào)用哪個工具:

  1. 具描述分析:每個工具在初始化時都提供了詳細的描述和參數(shù)要求。大模型會分析這些描述來了解工具的具體功能、使用場景和限制。
  2. 任務(wù)需求匹配:大模型會將用戶請求分解為具體任務(wù),然后尋找最直接匹配這些任務(wù)的工具。例如,創(chuàng)建文件時,大模型會尋找專門用于文件創(chuàng)建的工具。
  3. 上下文理解:大模型會考慮整個對話的上下文和具體操作的環(huán)境,選擇最適合當前情境的工具。

工作流程:

  1. 用戶在客戶端提出請求。
  2. 客戶端將請求發(fā)送給大模型。
  3. 大模型理解請求并決定使用哪些工具。
  4. 大模型調(diào)用 MCP 服務(wù)提供的 API。
  5. MCP 服務(wù)執(zhí)行操作并返回結(jié)果。
  6. 大模型解析結(jié)果并提供響應(yīng)。
  7. 客戶端顯示響應(yīng)給用戶。

效果演示

在網(wǎng)頁上隨便找一篇文章,讓 CLine 使用 fetch 工具爬取并生成對應(yīng)的 Markdown 文件。

示例指令:

幫我 fetch https://juejin.cn/post/7457366224823124003 這篇文章并在 javadaily 下生成 Markdown 文件。

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責任編輯:武曉燕 來源: JAVA日知錄
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