什么是 MCP
MCP（Model Context Protocol） 是一種開放協議，旨在將外部數據源和工具與大型語言模型（LLM）集成。它由 Anthropic 公司于 2024 年底開源發布，類似于 AI 應用的 “USB-C 接口”，為 AI 模型與不同數據源和工具的連接提供了標準化方式。
核心概念與功能
MCP 的主要目標是通過標準化協議，幫助開發者更高效地構建與 LLM 集成的應用。它的核心組件包括 主機（Host）、客戶端（Client） 和 服務器（Server）。
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主機（Host）：提供 AI 交互環境，負責調用 MCP 客戶端。
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客戶端（Client）：將外部需求轉化為 MCP 協議格式，與服務器通信。
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服務器（Server）：處理客戶端請求，提供資源、工具或提示等服務。
MCP 支持以下關鍵功能：
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資源（Resources）：向 LLM 暴露數據，類似于 REST API 的 GET 請求。
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工具（Tools）：允許 LLM 執行操作，例如調用外部 API 或執行計算。
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提示（Prompts）：定義可重用的模板，幫助 LLM 與服務器高效交互。
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采樣（Sampling）：通過客戶端請求 LLM 完成復雜任務。
使用 MCP 的場景
MCP 的典型應用場景包括：
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數據查詢：通過 MCP 服務器訪問數據庫或文件系統。
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工具調用：例如計算 BMI 或獲取天氣信息。
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動態提示：為 LLM 提供上下文相關的交互模板。
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集成工作流：在復雜任務中協調多個工具和資源。
MCP 的優勢
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標準化集成：通過統一的協議，簡化了 LLM 與外部工具和數據源的集成。
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動態適配：客戶端可以動態查詢服務器功能，無需硬編碼參數。
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靈活性：支持多種傳輸方式（如 STDIO、SSE 和 Streamable HTTP），適應不同場景需求。
重要注意事項
盡管 MCP 提供了強大的功能，但其使用仍存在一些挑戰：
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配置復雜性：手動配置 MCP 服務可能較為繁瑣。
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工具穩定性：調用工具時可能遇到服務不可用的問題。
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性能優化：在大規模部署中，需要注意資源消耗和響應時間。
MCP 是一個正在發展的協議，未來可能會進一步優化其功能和易用性，為 AI 應用的開發提供更強大的支持。
比如下面這些 MCP Server 聚合站：
■ https://mcp.composio.dev/
■ https://smithery.ai/
浙公網安備 33010602011771號