什么是MCP？技术原理是什么？教你15分钟配置本地MCP服务

AI大模型
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引言

在人工智能（AI）快速发展的今天，AI模型与外部工具的集成成为提升工作效率的关键。然而，传统集成方式存在接口碎片化、开发成本高、安全风险大等问题。为解决这些痛点，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）应运而生。作为一种开放标准协议，MCP为AI模型与外部工具之间建立了标准化连接通道，推动了AI从“孤立文本生成”向“行动代理”的进化。

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MCP是什么？

MCP全称：模型上下文协议 ，Model Context Protocol，由Claude的母公司Anthropic推出的开源协议，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具的集成，提供安全双向的连接。MCP通过统一的接口标准化了应用程序向LLM提供上下文的方式。

MCP的核心定位是为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具之间提供统一接口，实现标准化连接。其设计理念类似于“AI领域的USB-C接口”，通过协议标准化，打破数据孤岛，避免为每个数据源单独开发定制化连接器，从而降低开发成本和安全风险。

核心功能

作为 AI 大模型的标准化工具箱，允许大模型通过标准化协议与外部工具（如浏览器、文件系统、数据库、代码仓库等）自动化交互，无需手动复制粘贴信息。

MCP Server：作为 AI 与外部工具的中间层，专精于一类工作（如读写浏览器、操作 Git 仓库等），本质是运行在本地（Node.js/Python 程序）或服务器的程序。

**交互方式：**大模型通过操作系统的标准输入通道（stdio）调用 MCP Server，消息格式为特定 JSON 结构，MCP Server 通过代码或 API 访问外部工具完成任务。

传统方式

看图，传统方式需要手动截图或者复制文档，将浏览器、github、数据库等复制粘贴到AI窗口中进行对话。

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（图来自技术爬爬虾）

经过MCP servers，则通过标准化协议自动化了上面的流程。

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MCP 与 Function Call 的区别

优势：整合了各家大模型不同的 Function Call 标准，形成统一协议，支持几乎所有大模型接入（如 Claude、Deepseek 等）。

**MCP：**是 Anthropic 提出的标准化通信协议，类比为 “AI 领域的 HTTP 协议” 或 “通用插座”“USB-C 标准”。它规定了上下文与请求的结构化传递方式，要求通信格式符合 JSON-RPC 2.0 标准，用于统一 LLM 与外部数据源、工具之间的交互规范，解决数据孤岛问题。

**Function Call：**是某些大模型（如 OpenAI 的 GPT-4）提供的特有接口特性，类似 “品牌专属充电协议”。它以特定格式让 LLM 产出函数调用请求，由宿主执行对应操作并返回结果。

安装Cline

安装vscode，再安装Cline插件

下载安装vscode

如果下载了请忽略这一步

下载地址： code.visualstudio.com/

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安装cline

左侧找到插件，搜索cline

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点击安装，把cline插件安装

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设置大模型

点击use your own api key

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再点击，get openrouter api key

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再弹窗浏览器中

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点击打开Visual Studio Code，这时候openrouter api key 自动填写了

再选择 deepseek/deepseek-chat:free 免费的大模型，再点击保存。

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再提问是否配置成功，如果有回答则说明配置成功。

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安装nodejs

MCP servers 本质就是运行在电脑上的一个nodejs程序，所以nodejs环境必不可少

nodejs下载： nodejs.org/zh-cn

image-20250515172818087 安装软件一路点下一步。

安装完成之后

代码语言：javascript

代码运行次数：0

运行

node -v
npx -v

如果都能成功的输出版本号，nodejs环境则安装成功。

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安装第一个MCP服务

回到 Cline中，点击 MCP Servers

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安装github MCP Servers

点击 install 安装

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会自动打开AI的窗口

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创建token

点击approve，再点击github的链接创建tokens

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创建token

image-20250515173747451 新建token之后，把token复制下来

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把token粘贴到cline中，点回车，再点save

image-20250515175504648 MAC系统这步就完成了，Window电脑还需要改一些配置

修改配置

代码语言：javascript

代码运行次数：0

运行

{
  "mcpServers": {
    "github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/github": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_XXXXXXX"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
​

改成

代码语言：javascript

代码运行次数：0

运行

{
  "mcpServers": {
    "github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/github": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "ghp_XXXXXXXXX"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
​

如图，点击保存

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在已安装中查看

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自动创建test-repo的github仓库

点击Approve 会

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再查看我的github中创建了一个 test-repo的仓库。

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提问“我的名字是funet8,我在github中有哪些仓库”

输出结果

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结尾

MCP通过标准化交互协议，打通了AI与工具间的壁垒，为高效、安全的智能自动化奠定了基础，是AI技术实用化的重要里程碑。随着MCP的普及，AI将更加深入地融入各个行业，成为真正的数字工作流协作者。未来，MCP有望推动构建可组合的智能系统，让人类通过自然语言指令驱动复杂工具链，重塑软件开发、设计及自动化流程。

无论是开发者还是普通用户，掌握MCP的配置和使用方法，都将为你在AI时代的工作和学习带来巨大的便利。赶快行动起来，体验MCP带来的智能化变革吧！

原文地址：https://cloud.tencent.com/developer/article/2520561

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