MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 是由 Anthropic 于 2024 年推出的一个开放标准协议，旨在统一 AI 模型与外部工具、数据源之间的连接方式。

核心目标

让 AI 助手能够安全、标准化地访问外部资源，而不需要为每个工具单独定制集成方案。

基本架构

MCP 采用 客户端 / 服务器 模型：

  • MCP Host：运行 AI 模型的应用（如 Claude Desktop、IDE 插件等）

  • MCP Client：嵌入在 Host 中，负责与 Server 通信

  • MCP Server：轻量级服务，暴露特定能力（工具、资源、提示词模板）

AI 模型  ←→  MCP Client  ←→  MCP Server  ←→  外部系统（数据库、API、文件等）

三大核心能力

能力

说明

Tools（工具）

让模型调用函数执行操作，如查询数据库、发送请求

Resources（资源）

让模型读取文件、数据、上下文内容

Prompts（提示模板）

预定义的提示词工作流，可复用

主要优势

  • 标准化：一套协议连接所有工具，避免重复集成

  • 安全性：服务器明确声明权限，模型不能越权访问

  • 可扩展：任何人都可以编写 MCP Server，生态开放

  • 跨平台：支持本地进程通信（stdio）和网络通信（SSE/HTTP）

典型应用场景

  • 让 AI 直接读写本地文件系统

  • 连接数据库执行 SQL 查询

  • 调用 GitHub、Slack、Notion 等第三方服务

  • 在 IDE 中为 AI 提供代码库上下文

MCP 的意义在于将 AI 从"对话工具"升级为真正能与现实系统交互的"智能代理"，是构建 AI Agent 生态的重要基础设施。

如需深入了解某个具体方面（如如何开发一个 MCP Server），欢迎继续提问。