模型上下文协议（MCP）

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模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）

• 为AI模型量身定制的“USB-C接口”，可以标准化地连接AI系统与各类外部工具和数据源
• MCP不仅仅是另一种API，而是一个强大的连接框架，让AI应用能更智能、更动态地融入丰富的上下文环境，快速实现复杂的功能互动。

目录

• 1. 背景：为什么不是 API？
  • 1.1. MCP 与 API 的对比
• 2. 目的
• 3. MCP如何工作：架构原理 → C/S 架构
• 4. 参考

1. 背景：为什么不是 API？

• AI系统想连接外部工具时，需要单独整合多个不同的API。
• 每个API都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。
• 传统的API要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案

 API 就像不同的门，每扇门都需要自己的钥匙和特定的规则，如上图

1.1. MCP 与 API 的对比

2. 目的

目的是帮助AI模型（如Claude）更容易地连接工具和数据源。

3. MCP如何工作：架构原理 → C/S 架构

• • MCP主机（Host）： 
  • 如 Claude桌面应用 或 智能开发环境（IDE），需要访问外部数据或工具
  • 主机？
• • MCP 客户端（Client）： 与MCP服务器建立一对一的稳定连接
  • 比如 clients.py
• • MCP服务器（Server）： 
  • 提供特定功能，连接本地或远程的数据源
  • 比如 Gmail、Slack或日历应用的 OPEN API
  • • 本地数据源： 文件、数据库或服务
    • 他也算是一种 MCP Server
• • 远程服务： 
  • 外部API或互联网服务

4. 参考

• https://modelcontextprotocol.io/introduction
• https://mp.weixin.qq.com/s/oyewbUXalcfjjKo6R6YOdA
  • 同 https://waytoagi.feishu.cn/wiki/EHOjwN37KiRzXak4xm6cqfBCnYC