Anthropic推出模型上下文协议MCP，解锁智能体万能手接口

告别旧模式，MCP 重塑 AI 应用生态。

如今，AI 发展可谓日新月异，大家都盼着新模型问世。但真正决定AI实力的，不是模型新不新，而是能否让模型与外界顺畅连接，给它提供合适的工具和数据。

Anthropic公司的模型上下文协议MCP（Model Context Protocol，简称 MCP）就做到了这一点。MCP 不是普通的迭代升级，而是直接改变了AI的玩法，开辟出一条全新赛道。本文就带你看看MCP到底如何厉害。

1 MCP工作原理 

先简单了解下MCP的工作原理，MCP就像你和AI助手之间的智能翻译。你在Claude桌面应用（MCP主机）提问，AI思考后，若需要更多信息，就会找特定的MCP服务器获取，最后把答案给你。

这看起来已经很方便了，但MCP的颠覆性远不止于此。

1 连接 AI 与实时数据 

ChatGPT、Claude 这类大语言模型（LLMs）很智能，但有个大问题：它们会 “停止学习”。当你问业务最新信息或当下天气，会因数据停留在一年前而无法回答，体验感极差。

MCP 的出现改变了这一局面。MCP 能让大语言模型连接实时数据源，让 AI 告别陈旧数据，与现有系统实时双向通信。这使信息获取效率和准确性大幅提升，AI 能力也因此增强。

2 重塑 AI 工具生态 

在MCP出现之前，如果你想让 AI 连接到外部工具或系统，就必须为每个工具或系统构建一个特殊的连接器，耗时费力，又很难维护。

MCP 扭转了这一局面。它提供了一套通用且开放的标准，让 AI 助手能轻松对接各类工具和数据源。诸如连接 Slack、GitHub，抑或是 Puppeteer 这类网页抓取工具，都变得简单直接。

以 Claude 人工智能助手为例，借助 MCP 主机（当前由 Claude 桌面应用程序担当），它可以连接到各种服务器。想象一下，若将 Claude 直接接入 VS Code 代码编辑器，它瞬间就能化身专业开发者，帮你创建文件、运行代码、测试程序，甚至管理整个项目。

MCP 带来的惊喜不止于此。通过 MCP，各类工具实现了互联互通。开发工具（如 Git 与代码编辑器）协同运作，数据工具（数据库和分析工具）实时共享信息，就连通信工具（Slack、电子邮件）也融入其中。原本各自为战的应用程序，在 MCP 的 “撮合” 下，紧密协作，共同为用户提供更高效、更智能的服务体验。

3 实际用例 

3.1 AI驱动的编码工具：

对于使用 VS Code 的开发者而言，理想的 AI 不应仅仅局限于代码建议，更应深度融入开发环境。比如，能自动从 GitHub 拉取代码，在本地电脑完成测试，待开发者确认后直接进行修改，全方位提升开发效率。

有了MCP，人工智能可以真正成为你工作流程的一部分。借助针对 Git、GitHub 以及文件系统的 MCP 服务器，AI 真正成为开发团队的得力成员。

以设置 Git 的 MCP 服务器为例，通过如下配置：

{
  "mcpServers": {
    "git": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-git", "--repository", "path/to/git/repo"]
    }
  }
}

配置完成后，Claude 助手便能与 Git 仓库顺畅交互，可以拉取更新、提交代码，甚至执行测试任务，大幅简化开发流程，提升项目推进速度。

3.2. 研究和数据分析：

在学术研究和数据分析场景中，MCP 与搜索 API（如 Brave Search）协作，为科研工作带来了前所未有的便利。

借助这一组合，人工智能助手能够自动实时检索新文章，精准筛选关键信息并完成总结，研究者无需手动在浏览器中输入关键词检索，便可获取有价值的资料。

为进一步提升研究效率，用户还能配置内存服务器存储研究笔记，便于人工智能在此基础上持续拓展知识储备，实现研究的连贯性和深入性。

以 Brave Search 服务器配置为例：

{
  "mcpServers": {
    "braveSearch": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave"]
    }
  }
}

如此设置后，人工智能助手可自主进行网络搜索，在用户需要时及时提供最新信息，提高研究工作的效率和质量。

3.3. 业务自动化：

在企业运营中，多项目管理常涉及 Slack、Google Drive 和自定义数据库等多种工具，传统操作需频繁切换工具并手动更新数据，效率低下。MCP 则为这一困境提供了智能解决方案，它像一座桥梁，能将不同工具连接起来。

通过 MCP，人工智能助手可直接读取 Slack 消息、从 Google Drive 拉取文件、更新数据库，并生成每日报告，承担起类似项目经理的职责，极大地简化了业务流程。

以在 Claude 桌面应用中添加 Google Drive 服务器为例，配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "googleDrive": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-googledrive"]
    }
  }
}

完成配置后，人工智能助手便能与 Google Drive 无缝连接，不仅能拉取文档，还可协助整理文件，助力企业实现高效的业务自动化管理。

3.4. 个性化工作流程：

MCP 堪称定制神器，能让 AI 助手按你的需求工作。不管是连 Trello 看板、更新购物清单，还是控制智能家居，它都能做到，还不用复杂编程。

用 Python 或 TypeScript 服务器接入 Claude 桌面应用，AI 功能瞬间丰富。

比如设置文件系统服务器，配置如下：

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]
    }
  }
}

这样 AI 就能在你指定文件夹里读写、修改文件，满足个性化需求。

4 开启 MCP 之旅 

想亲自体验 MCP 的魅力？别担心，设置过程远比你想象的简单。

下面为你呈上可视化操作指南：

按照以下简单步骤操作：

• 获取Claude桌面应用程序
• 设置配置文件（后续会详细说明）
• 添加所需工具
• 测试运行
• 问题处理：若有问题，返回调整设置。

你可以从一两个工具开始，再按需逐步拓展，灵活又便捷。

以下是开始使用模型上下文协议的方法。

首先，你需要安装Claude桌面应用程序。这个应用程序充当主机，也就是所有MCP工具连接的大本营。

该应用程序可以连接到多个MCP服务器，这些服务器就像是提供特定数据或执行特定操作的小型服务。

若想让Claude助手与Google Drive协同工作，都有对应的MCP服务器。

Anthropic提供了Python和TypeScript两种软件开发工具包（SDK），所以你可以创建自己的MCP服务器。

无论你偏好 Python 还是 JavaScript，都能快速掌握。掌握之后，应用场景将无限拓展。

比如，你可以编写 Python 脚本，将自定义数据库与 Claude 助手相连，实现数据实时更新。

以下是 Python 中设置 MCP 服务器的简单示例：

from mcp_server import MCPServer

class MyCustomServer(MCPServer):
    def handle_request(self, request):
        if request['type'] == 'get_data':
            return {'data': 'Here is your custom data!'}

if __name__ == "__main__":
    server = MyCustomServer()
    server.run()

这个示例展示了设置简单服务器的轻松程度，Claude 助手需要时，它就能返回自定义数据。

5 构建自定义工具和代理 

你或许不满足于 Anthropic 提供的预构建服务器，渴望将 AI 助手连接到独特的数据源，比如自建的知识库。此时，MCP 软件开发工具包（SDK）就派上了用场。借助此工具，你能开发出定制服务器，精准提取特定数据并传输给 AI。

若你想让 AI 跟踪公司业绩，既可以选用 Postgres MCP 服务器，也能根据自身需求搭建更适配的服务器。不仅如此，还能构建一整个数据源网络，添加多个服务器供 AI 助手调用，满足多样化业务需求。

MCP 的强大之处不止于此，它支持双向数据传输。AI 不仅能从 GitHub 读取数据，还能进行修改；可以分析趋势并生成报告。而且，MCP 开源开放，鼓励所有人参与贡献，共同完善。不难想象，未来 MCP 服务器有望在 OpenAI、谷歌、Anthropic 等各类 AI 模型间通用，实现多模型协同，这或将成为提升 AI 实用性的行业标准。

未来展望：MCP 引领通用标准变革

MCP 的开源特性，为其成为全行业通用标准奠定了基础。它的影响不止于 Claude 模型，未来，像 GPT-5 这样的前沿模型也可能接入 MCP 生态。届时，知识库、编码环境、自动化系统等都能基于统一标准互联互通，爆发出无限可能。Anthropic 此举，无疑是在向行业发起挑战，敦促各方积极参与，否则恐面临被市场淘汰的风险。

在不远的将来，AI 助手将具备强大的集成能力，能在不同工具间自如切换，实时获取数据、读写数据库、编写和编辑代码，还能持续学习进化。这一智能化愿景，正是 MCP 努力推进的方向，也是 AI 发展的理想未来。

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《LangChain大模型AI应用开发实践》

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本书内容围绕LangChain快速入门、Chain结构构建、大模型接入与优化、提示词工程、高级输出解析技术、数据检索增强（RAG）、知识库处理、智能体（agent）开发及其能力拓展等多个层面展开。通过详实的案例分析与步骤解说，读者可以学会整合如ChatGLM等顶尖大模型，运用ChromaDB进行高效的向量检索，以及设计与实现具有记忆功能和上下文感知能力的AI智能体。此外，书中还介绍了如何利用LangChain提升应用响应速度、修复模型输出错误、自定义输出解析器等实用技巧，为开发者提供了丰富的策略与工具。

本书主要面向AI开发者、数据科学家、机器学习工程师，以及对自然语言处理和人工智能应用感兴趣的中级和高级技术人员。

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