【AI】浅谈 MCP

南蓝
329 阅读4分钟

MCP(Model Control Protocol) 是一种开放协议，由 Anthropic 提出，它标准化了应用程序如何为 LLM 提供上下文。将 MCP 想象成 AI 应用程序的 USB-C 端口。正如 USB-C 提供了一种将设备连接到各种外围设备和配件的标准化方式一样，MCP 也提供了一种将 AI 模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。

定义

简单来说 MCP 是大模型连接到不同数据源、文件系统、API、工具之间的一种协议，解决传统方法中需要大量 "粘合代码" 的问题。平时呢， AI只能靠自己脑子里的知识回答问题，但是有了 MCP，它就能直接连上外部的数据源和工具。

想象一下，你家里有个机器人，它只会按照自己记住的东西干活，如果你给连上 Wi-Fi、数据库，或者其他工具遥控器之类，它能帮你查资料、翻你的文件、操作你的电脑， MCP 就是起一个 Brigde 的作用。

为什么这么厉害？

  • 灵活： 不管是接文件系统、网页，还是公司内部工具，只要按照 MCP 的标准写个 “服务器”， AI 就能用
  • 隐私： 数据处理可以离线跑，不用发到云端
  • 通用：他是个开放标准，就像 USB 一样， 哪个 AI 都可以插进来

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  • MCP Hosts: Claude Desktop, IDEs, or AI tools
  • MCP Client: 嵌入在 Host 内部的一个逻辑实体。Host 可以根据需要动态生成多个 Client，每个 Client 与服务器端保持 1:1 的连接
  • MCP Servers: 轻量级程序，每个程序通过标准化的MCP 公开特定的功能
  • Local Data Sources： MCP 服务器可以安全访问的简算文件、数据库和服务
  • Remote Services： MCP 可以连接的互联网提供的外部系统

具体示例

Host 和 Client 的协作流程， 以 Claude Desktop 为例， 比如我在 Claude Desktop 里面输入 “查询上海的天气”， 在这之前我创建了 weather 的 MCP 服务器，官网有server, 这里不演示代码，只说流程

步骤 1：MCP host 作为一个AI 应用（如 Claude Desktop），首先会通过内置的自然语言处理（NLP），这是一个查询天气的请求。MCP host 它能检测到这个任务需要外部数据，而不是 AI 模型内部的知识回答，前提你的 Server 必须注册且启动成功

{
    "mcpServers": {
        "weather": {
            "command": "node",
            "args": [
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather/build/index.js"
            ]
        }
    }
}

步骤 2： MCP host 为这次天气查询请求创建一个 MCP Client 示例 ，Client 是动态的，任务完成后可能被销毁， MCP Client 使用 MCP 协议通义标准，基于 JSON-RPC 和 WebSocket 与 MCP Server 通信

步骤 3： MCP Client 向 Weather MCP Server 发送一个 JSON-RPC 的请求

{
 "jsonrpc": "2.0",
 "method": "getWeather", // 是 Weather
 "params": {
   "city": "Shanghai" // 由 AI 的 NLP 解析生成
 },
 "id": 1
}

步骤 4： Weather MCP Server 调用 tool 处理请求, 处理完之后会转成 JSON-RPC 的响应格式，然后通过 WebSocket 发回 Client

{
 "jsonrpc": "2.0",
 "result": {
   "city": "Shanghai",
   "weather": "晴天",
   "temperature": 15.5
 },
 "id": 1
}

步骤 5： Client 将结果交给 Host，它不直接处理结果，就是简单转发给 Host， Host 拿到结果后，生成自然语言回答

完整流程

  • 用户 → 输入“查询上海的天气” → Claude Desktop (Host) 。
  • Host → 创建 MCP Client → 连接 Weather MCP Server。
  • Client → 发送请求 JSON-RPC {method: "getWeather", params: {city: "Shanghai"}} → Server。
  • Server → 调用 tool 查询天气 API → 返回 JSON-RPC 的格式 {result: {weather: "晴天", temp: 15.5}} → Client。
  • Client → 传递结果 → Host。
  • Host → Claude 生成回答 → 显示“上海今天天气是晴天，温度 15.5°C”。

Cursor

version: 0.46.11

在 Cursor Settings → MCP Server → Add New MCP Server， 输入

  • Name: HotNews
  • Type: Command
  • Command: npx -y @smithery/cli@latest run @wopal/mcp-server-hotnews --config "{}"

现在已经有很多 MCP Servers的网站了，比如 MCP Server smithery、glama 以及官网 servers

image.png

官网也提供了一系列 anthropic-quickstarts 项目

最近 Manus 爆火，也带了其他的项目爆火如 OpenManus（Manus 的非官方开源版）、BrowserUse

OpenAI 又宣布推出 Responses API 助力开发

接下来需要思考， MCP 具体的落地场景， 看到有人的落地场景是写了个：读取浏览器历史记录，获取浏览器的 cookie 发起模拟真人发起请求

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