MCP协议：AI交互新标准一、什么是 MCP（Model Context Protocol）？ MCP（Model Co

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是由 Anthropic 公司于2024年提出的开放标准协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间构建统一的交互接口

。其核心定位类似于“AI系统的USB-C接口”，通过标准化协议解决传统AI工具集成碎片化的问题。

功能模块
- 资源（Resources）：提供静态数据访问（如文件、数据库记录）。
- 工具（Tools）：支持模型调用外部函数（如API接口、代码执行）。
- 提示（Prompts）：预定义交互模板，优化模型输出逻辑。
技术架构
- 客户端-服务器模型：包含MCP主机（发起请求的AI应用）、客户端（协议代理）、服务器（连接外部资源）。
- 动态上下文管理：支持长文本分块、多轮对话逻辑校验，避免信息孤岛。

MCP可视为AI的“万能适配器”：

选择客户端：支持MCP的应用如 Claude Desktop、Cursor IDE、VS Code插件等。
配置服务器：通过JSON配置文件添加MCP服务器（本地或远程）。例如在Cursor中添加高德地图MCP服务：
```
json
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{"mcpServers": {"amap-sse": {"url": "https://mcp.amap.com/sse?key=YOUR_KEY"}}}
```
自然语言交互：输入指令如“查询北京到上海的驾车路线”，MCP自动调用工具并返回结果。

定义工具函数：使用装饰器暴露功能并添加文档描述（供模型理解用途）：

python
复制
@mcp.tool()
def search_database(query: str) -> list:
    """根据关键词查询数据库"""
    return db.execute(query).fetchall()

MCP通过标准化协议重构了AI与外部世界的交互方式，其价值不仅在于技术革新，更在于推动AI从“封闭专家”向“开放协作者”进化。未来随着生态扩展（如多模态工具支持），MCP或将成为AI时代的“数字基础设施”

。开发者可通过开源社区（如GitHub示例仓库）快速入门，企业则可利用其模块化特性构建定制化AI工作流。

MCP协议：AI交互新标准