MCP（模型上下文协议）是什么
MCP（模型上下文协议）是什么东西？
首先看一下MCP定义： MCP（模型上下文协议）是由Anthropic公司提出的一种新技术，旨在通过简化AI模型（如Claude）与外部工具、数据源之间的连接，优化智能应用的开发与集成过程。MCP协议通过标准化接口，确保不同系统之间可以无缝协作，解决了传统数据孤岛带来的限制，提升了AI模型的性能与响应的准确性。
MCP本质就是一个协议，与众多协议相同，对特定的东西做了一个规范化（例如rest API接口格式等）。
遵循这个协议后，使得AI能够读懂其它服务端暴露出来的服务，进而让AI能够主动调用这些服务完成对应的操作。
一些比较常用的使用场景：
如cursor，AI通过调用编辑器暴露出来的一些功能（如编写代码进文件、执行命令行等），让AI操控这些功能辅助人类工作。
再举个例子：大语言模型的本质其实是通过以往的训练数据，获得一系列参数，从而能够预测出对应的回复内容。因此大语言模型本身是无法获取实时信息的，为了让大语言模型能够获取实时信息（如今天日期、当地天气等），可以通过MCP协议，暴露一个获取日期、天气的服务给大模型，当大模型需要的时候，会自动去调用该服务。然后根据该服务的响应，去回复用户的问题。
优势
1. 简化开发流程
开发者不再需要为每个服务编写独立的集成代码，MCP协议提供了统一的接口，让不同服务的连接变得简单。例如，在引入一个新功能（如文件查找）时，开发者只需要将该功能暴露为一个MCP服务，AI助手便能够通过MCP协议直接访问这一功能。
2. 灵活扩展性
新的服务可以很容易地接入MCP架构。无论是本地存储的数据库（如SQLite）还是远程的API（如GitHub API），AI助手可以根据需要无缝接入并获取数据。
3. 提高工作效率
通过MCP协议，AI助手可以自动获取数据并执行任务，避免了手动操作，极大提升了效率。
4. 强化安全性
MCP协议设计上注重安全性，数据访问受到严格控制。所有操作都需要用户授权，并且MCP服务通常部署在本地，避免了数据外泄的风险。
5. 开放性与标准化
MCP协议是开源的，允许开发者参与到生态系统的建设中来，推动AI工具的不断发展。
6. 集成多种资源
MCP协议支持AI助手同时访问本地资源和远程资源，从而提升数据处理能力，满足不同的应用需求。
具体可以看一篇掘金的文章做实操：
其实我个人感觉是蛮像火山的coze的，之前也用过coze相关的Agent工作流：/
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2025年04月17日，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除服务接口模型数据协议
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