《MCP入门指南：5分钟理解AI时代的"万能插座"协议》

🔍 为什么需要MCP？

• 用「USB接口」类比说明：不同AI模型与工具间的通用连接方案
• 传统集成痛点：重复开发接口/数据孤岛/安全风险

🧩 核心三要素图解

graph LR
    A[MCP客户端] -->|JSON-RPC 2.0| B[MCP服务器]
    B --> C[(数据库)]
    B --> D[API]
    B --> E[文件系统]

• 客户端：Claude/ChatGPT等AI应用的"大脑"（附VS Code插件截图）
• 服务器：工具/数据的"接线员"（对比传统API的差异）
• 协议：JSON-RPC 2.0的魔改版（突出二进制优化字段）

⚡ 工作原理速览

1. 用户提问 → 2. 客户端路由请求 → 3. 服务器执行 → 4. 结构化返回
   （配流程图+真实请求报文示例）

💻 开发者价值

# 传统方式：每个模型单独适配
def get_weather_for_gpt(city): ...
def get_weather_for_claude(city): ...

# MCP方式：一次开发通用对接
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> dict: ...

📚 延伸阅读

• 进阶：MCP与AutoGPT的技术对比表
• 警惕：常见协议混淆误区（不是gRPC/不是GraphQL）
• 彩蛋：在Cursor IDE中体验预装MCP服务