什么是MCP (Model Context Protocol)?
MCP翻译成中文叫模型上下文协议，它是由美国人工智能公司 Anthropic 于 2024 年11月25日发布的一项开放标准协议，发布的博客文章详见官网：www.anthropic.com/news/model-… 。它主要是用来为大模型（LLMs）提供标准化的方式使用外部的数据源和工具，从而增强大模型的能力。这里请务必理解MCP的主要目标是标准化，而不是让大模型具备使用外部数据源和工具的能力。因为没有MCP之前，大模型也可以使用外部数据源和工具。
MCP产生的背景是什么？
在 MCP 出现之前，大模型要与外部工具（如数据库、文件系统、API 等）进行交互，通常需要开发者为每种工具编写特定的集成代码。这种方式存在以下问题：
✧ 重复劳动：每新增一个工具，都需要从头开始编写集成代码，导致大量重复工作。
✧ 维护困难：随着工具数量的增加，维护这些集成代码变得复杂且容易出错。
✧ 缺乏标准：不同的工具有不同的接口和通信方式，缺乏统一的标准，增加了集成的复杂性。
这种方式被称为“M×N 问题”，即M个 AI 应用需要与N个工具集成，共需开发M×N个集成方案，效率低下且难以扩展。
MCP 协议的引入，旨在解决上述问题。它提供了一个统一的、标准化的接口，使 AI应用可以通过 MCP 客户端与 MCP 服务器进行通信，从而访问各种外部工具和数据源。
通过 MCP，开发者只需为每个工具开发一次MCP服务器，而AI应用只需集成一次 MCP 客户端，即可实现多对多的集成。这种方式将原来的“M×N问题”转变为“M+N问题”，大大降低了开发和维护的复杂性。
