前言
最近，随着 MCP 的爆火，通过它，AI 的能力大幅度提高，能够帮助我们使用 AI 的体验进一步优化，同时你的工作效率也增加了。但可能有人不太了解 MCP 。对此，我决定开始了解它，并尽可能用最简单的语言向你呈现。
请注意，文章中的部分内容可能不准确，如有问题，请及时指出。
读完这篇文章，你可以了解到以下内容：
- 什么是 MCP ？
- MCP 能给我们做什么？
- 用户推荐使用 MCP 吗？
什么是 MCP ？
所谓 MCP，即 模型上下文协议（Model Context Protocol）。提出这个东西的公司叫 Anthropic [1] 。它定义了应用程序和 AI 之间交换上下文信息的方式，极大地方便开发者用较为统一的方式来各种数据源、工具和功能连接到 AI 里（中间协议层）。就像 USB-C 为设备连接各种外设和配件提供了标准化的方式一样，变得统一且方便，让 AI 模型能轻松的获取数据或者调用工具。
这便是 MCP 的架构图 [2]（中文）：
其中，MCP 由3个部分组成：Server（服务器），Host（主机），Client（客户端），以下是简单的例子，用于解释它们大概的作用：
【用户】：“帮我查找 A 地点到 B 地点的最短路径。”
【模型】：分析可用的工具中……（此情景使用高德地图，还可以调用多个工具）
【客户端】：通过 MCP 服务器自动执行所选的工具。
「高德地图的执行结果发送给模型」
「模型通过结合生成结果，生成自然语言返回并展示给用户」
【模型】：“它们的最短路径是 7.8km，距离较远，建议乘车出行～”
如果没有 MCP ，那么这一切就不复存在。我们得自己手动使用工具检索可能需要的信息，粘贴到模型中，但由于我们的问题越来越复杂和新颖，这样子做会很困难，这就是 MCP 存在的意义。
MCP 能给我们做什么？
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提升工作效率：使用 MCP ，我们可以跳过很多无意义的步骤，AI 能调用工具直接给你结果；
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增强 AI 能力：连接外部工具，AI 可以突破自身知识库限制，实时获取最新信息或执行复杂计算，终于不会局限于信息了！
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多工具协作：就像上文提到的，MCP 允许同时调用多个工具，AI 就像指挥官一样协调不同工具完成复杂任务，甚至可以免费帮你干小活（干得好不好是另一回事啦）。
用户推荐使用 MCP 吗？
一句话：如果你是普通用户，我强烈建议你用；如果你是开发者，根据你的应用场景来使用。
但这个平台的受众大部分都是程序员，还是讲讲吧，如果你的应用场景只要涉及：
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实时获取数据（天气、股票、时间……）；
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AI 执行高级操作（自动发送邮件、控制智能家居……）；
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构建复杂的 AI 应用 （AI IDE，AI 聊天……）
那么强烈推荐尝试 MCP 。目前 Anthropic 已经开源了相关文档和示例代码[3]，接入门槛正在逐步降低。
相关链接
[1] Anthropic 是指一家专注于开发和研究先进人工智能技术的公司，成立于 2019 年。它由Dario Amodei、Daniela Amodei、Paul Christiano 等知名人工智能专家联合创立，旨在创造安全、负责任且对人类有益的人工智能系统。该公司在人工智能领域持续进行创新，包括发布MCP（Model Context Protocol）等重要技术，推动人工智能模型的透明度和交互性。
[2] MCP 架构图（中文），来自 Anthropic：mcp-docs.cn/introductio… ，「通用架构」部分。
[3] Anthropic 中国官网： mcp-docs.cn/introductio… 。
