Anthropic 的模型上下文协议 (MCP)是一种开源协议，可实现 AI 助手与数据库、API 和企业工具等数据源之间的安全双向通信。通过采用客户端-服务器架构，MCP 标准化了 AI 模型与外部数据交互的方式，从而无需为每个新数据源进行自定义集成。
MCP 的关键组件：
- 主机：发起连接的 AI 应用程序（例如，Claude Desktop）。
- 客户端：与主机应用程序内的服务器保持一对一连接的系统。
- 服务器：向客户提供背景、工具和提示的系统。
为什么 MCP 很重要？
简化集成
传统上，将 AI 模型连接到不同的数据源需要自定义代码和解决方案。MCP 用单一的标准化协议取代了这种分散的方法。这种简化加快了开发速度并减轻了维护负担。
增强人工智能能力
通过为 AI 模型提供对各种数据源的无缝访问，MCP 增强了其生成更相关、更准确响应的能力。这对于需要实时数据或专业信息的任务尤其有益。
促进安全
MCP 的设计充分考虑了安全性。服务器控制自己的资源，无需与 AI 提供商共享敏感的 API 密钥。该协议建立了明确的系统边界，确保数据访问既可控又可审计。
合作
作为一项开源计划，MCP 鼓励开发者社区做出贡献。这种协作环境加速了创新并扩大了可用连接器和工具的范围。
MCP 的工作原理
建筑学
MCP 架构
MCP 的核心是客户端-服务器架构，其中主机应用程序可以连接到多个服务器。这种设置允许 AI 应用程序与各种数据源无缝交互。
成分：
- MCP 主机：像 Claude Desktop、IDE 或 AI 工具这样的程序，想要通过 MCP 访问资源。
- MCP 客户端：与服务器维持一对一连接的协议客户端。
- MCP 服务器：轻量级程序，每个程序通过标准化模型上下文协议公开特定的功能。
- 本地资源：MCP 服务器可以安全访问的您的计算机资源（数据库、文件、服务）。
- 远程资源：MCP 服务器可以通过互联网（例如通过 API）连接的资源。
MCP 入门
先决条件
- Claude 桌面应用程序：适用于 macOS 和 Windows。
- SDKs：MCP 为 TypeScript 和 Python提供 SDKs 。
开始步骤
- 安装预建的 MCP 服务器：首先通过Claude Desktop 应用程序安装常见数据源（如 Google Drive、Slack 或 GitHub）的服务器。
- 配置主机应用程序：编辑配置文件以包含您想要使用的 MCP 服务器。
{
"mcpServers": {
"sqlite": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/path/to/your/database.db"] }}} - 构建自定义 MCP 服务器：使用提供的 SDK 创建适合您的特定数据源或工具的服务器。
- 连接和测试：在您的 AI 应用程序和 MCP 服务器之间建立连接，并开始实验。
内部发生了什么？
当您使用 MCP 与 Claude Desktop 等 AI 应用程序交互时，会发生多个过程来促进通信和数据交换。
1. 服务器发现
- 初始化：启动时，MCP 主机（例如 Claude Desktop）将连接到您配置的 MCP 服务器。这将建立进一步交互所需的初始通信渠道。
2. 协议握手
- 能力协商：主机应用程序和 MCP 服务器执行握手以协商能力并建立共同理解。
- 识别：主机根据其公开的资源或功能来识别哪个 MCP 服务器可以处理特定请求。
3. 交互流程
让我们考虑一个通过 Claude Desktop 查询本地 SQLite 数据库的示例。
MCP 协议
逐步过程：
- 初始化连接：Claude Desktop 连接到配置为与 SQLite 交互的 MCP 服务器。
- 可用功能：MCP 服务器传达其功能，例如执行 SQL 查询。
- 查询请求：您提示Claude Desktop检索数据。主机向MCP服务器发送查询请求。
- SQL 查询执行：MCP 服务器在 SQLite 数据库上执行 SQL 查询。
- 结果检索：MCP 服务器检索结果并将其发送回 Claude Desktop。
- 格式化结果：Claude Desktop 以可读的格式向您呈现数据。
更多用例
- 软件开发：通过将 AI 模型连接到代码存储库或问题跟踪器来增强代码生成工具。
- 数据分析：允许AI助手访问和分析来自数据库或云存储的数据集。
- 企业自动化：将 AI 与 CRM 系统或项目管理平台等业务工具相结合。
MCP 架构的优势
- 模块化：通过分离主机和服务器，MCP 允许模块化开发并更易于维护。
- 可扩展性：多个 MCP 服务器可以连接到单个主机，每个服务器处理不同的资源。
- 互操作性：通过 MCP 标准化通信使不同的 AI 工具和资源能够无缝协作。
早期采用者和社区支持
Replit 和 Codeium等公司 已经开始支持 MCP， Block 和 Apollo等组织 也已实施了 MCP。这个不断发展的生态系统表明，MCP 拥有强大的行业支持和光明的未来。
资源和进一步阅读
- 官方 MCP 文档： 模型上下文协议文档
- GitHub 存储库： MCP 服务器和 SDK
- 社区贡献： 社区提供的 MCP 服务器
结论
模型上下文协议在简化 AI 模型与数据源交互方式方面迈出了一大步。通过标准化这些连接，MCP 不仅可以加速开发，还可以增强 AI 助手的功能。Anathopic 在为开发人员提供有效使用 AI 的工具方面做得非常出色。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/claude-de-mo-xing-shang-xia-wen-xie-yi-mcp-kai-fa-ren-yuan
