MCP全面解析

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MCP （ Model Context Protocol ，即 模型上下文协议 ）是由 Anthropic （ Claude 的母公司）于 2024年11月 开源发布的一项 全新技术 。 简单来说， MCP 是一个 AI 大模型的标准化工具箱 。 大模型可以通过这些工具与 外界互动 ， 获取信息 ，并 完成具体任务 。 在日常工作和学习中，我们经常需要与 浏览器 、 文件 、 数据库 和 代码仓库 等外部工具进行交互。 在 传统方式 中，我们需要 手动截图 或 复制文本 ，再将其 粘贴 到 AI 窗口 中进行对话。 大家请注意，我的插画中的箭头都是从 右到左 ，表示内容是 单向流动 的，而不是双向的。 这意味着我们是将 浏览器 、 文件系统 或 GitHub 中的信息 复制到 AI 中 ，以便进行对话时的 数据流向。 MCP 通过 标准化的协议 ，让我们不再需要 手动截图 、 复制文本 ，然后再 粘贴 到 AI 窗口 中进行对话。 这一过程被 自动化 了， 简化了我们的操作 。 MCP 服务 充当 AI 和外部工具之间的桥梁 ，能够 自动替代人类 访问和操作这些外部工具。 在我的插图中， 箭头为双向 ，表示 AI 可以直接访问 MCP 服务 。 而 MCP 服务 则能访问 浏览器、文件系统等数据源 。 通过这种方式， 数据能够通过 MCP 服务传输到 AI 中 。 每个 MCP 服务 （也称为 MCP Server ） 专注于特定的任务 。 例如，有的服务 专门用于读取和写入浏览器信息 ，有的 负责处理本地文件 ，还有的 用于操作 Git 仓库 等。 MCP Server 通常是一个 在本地运行的程序 ，可能是用 Node.js 或 Python 开发的。 大模型 通过操作系统的 标准输入输出（stdio） ，即我们常说的 输入与输出通道 ，来进行 信息交流与处理 ，并 调用某个 MCP Server 。 它的信息格式 是 JSON ，这是一种 常用的数据交换格式 。 ``` { "jsonrpc": "2.0", "id": 129, "method": "tools/call", "params": { "name": "search_repositories", "arguments": { "query": "user:BNTang" } } }

 MCP Server 在接收到请求后，会通过 自身的代码 或 外部工具的 API 来执行任务。 从这里可以看出， MCP 协议 与 Function Calling 非常相似。 MCP 的最大优点 是整合了之前各大模型不同的 Function Call 标准 ，形成了一个 统一的标准协议 。 而且， 不仅是 Claude ， 几乎所有市面上的大模型 都可以接入 MCP 。 本文参考链接： [https://cloud.tencent.com/developer/article/2512423](https://cloud.tencent.com/developer/article/2512423)

> 原文链接: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/18821107