全称Model Context Protocol模型上下文协议。
可以让大模型更好的使用外部工具、数据等。
大模型是一个预训练模型，它的知识来源于训练的数据集，如果一个知识没有被放到训练数据集中， LLM就无法理解或者产生错误的信息，这种情况被称为“幻觉”。 因此，LLM是一个静态的模型，受限于训练时的知识。然而，在企业内部或个人的私有数据中，很多数据可能没有出现在训练集里，而我们却希望让模型能够理解并处理这些知识。
另一方面模型本身并没有执行能力，它只能提供答案而不能执行实际操作。通过连接外部工具，LLM就能驱动工具“动起来”。 比如给它接一个Filesystem这样的服务，就能操作本地文件了。
如果没有MCP协议：
有MCP协议：
再给大家放一个比较经典的图。
MCP也被比喻为AI界的”C口“，只需遵循这一套规范的协议，便能使用这一个口集成各个工具， 从而大模型与外部工具之间的交互变得更加高效、简单。
目前MCP的生态也逐渐起来，大家只需遵循MCP这套规范，开发的工具就能很方便给大模型去调用。 我们离实现通用人工智能（AGI）又迈进了一步。
以下是一些提供MCP服务的平台，您可以通过这些平台来接入MCP协议，方便实现大模型与外部工具的连接：
