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MCP vs API:模型上下文协议入门

发布日期:2025-03-16 21:28:59 浏览次数: 1544 来源:大扬说
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探索AI领域新标准,了解MCP如何简化AI模型与工具的交互。

核心内容:
1. MCP协议定义及其与USB-C接口的类比
2. 为什么选择MCP而非传统API集成
3. MCP与API的主要区别及适用场景对比

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

MCP(Model Context Protocal 模型上下文协议)是一个新的开放协议,旨在标准化应用程序如何为大型语言模型(LLMs)提供上下文。可以将 MCP 想象成 AI Agent 的 USB-C 接口:它为 AI 系统连接各种工具和数据源提供了统一的方法。


本文将逐步解析 MCP,清晰地说明其价值、架构以及它与传统 API 的区别。


一. MCP 的定义


模型上下文协议(MCP)是一个标准化协议,用于连接 AI Agent 与各种外部工具和数据源。



就像 USB-C 接口简化了不同设备与计算机的连接方式一样,MCP 简化了 AI 模型与数据、工具和服务之间的交互方式。


二. 为什么是 MCP 而不是 API?


一般来说,将 AI 系统连接到外部工具需要集成多个 API。而每个 API 集成都意味着需要单独的代码、文档、认证方式、错误处理和持续维护。



让我们做一个类比—— API 就像拥有自身特定钥匙才能打开的一扇扇门。因此:

  • 开发者需要为每个服务或数据源编写自定义的 API 集成

  • 每个 API 的集成都需要单独地维护和管理


MCP 最初是由 Anthropic 在 2024年11月25日 发起的项目,目的是让 AI 模型(如 Claude)更容易与工具和数据源交互。但现在它已不仅仅是 Anthropic 的项目,而是一个开放的协议,并且越来越多的公司和开发者正在加入其中。它正在演变为 AI 工具交互的新标准。

如想深入了解,可以在 modelcontextprotocol.io 找到 MCP 的官方规范和开发的情况。


三. MCP vs API:简要对比




特性

MCP
API

集成工作量

单一且标准化的集成

每个 API 需要单独集成

实时通信

 支持

 不支持

动态发现

 支持

 不支持

可扩展性

即插即用,容易扩展

需要额外集成

安全性和控制

工具间一致

因 API 而异


MCP 和 API 的主要区别

  1. 单一协议:MCP 作为标准化的"连接器",集成一次就意味着能够访问多个工具和服务

  2. 动态发现:MCP 允许 AI 模型动态发现和交互可用的工具,无需硬编码领域知识到每个集成中

  3. 双向通信:MCP 支持持久且实时的双向通信机制(类似 WebSocket),AI 模型可以动态地检索信息并触发动作。


为什么MCP提供实时的双向通信?
  • 拉取数据:LLM 查询服务器获取上下文(例如:查看日历)

  • 触发动作:LLM 指示服务器执行动作(例如:重新安排会议、发送邮件)


什么时候选择 API 更合适?

如果您的用例需要精确、可预测的交互并有严格限制,传统的 API 可能更合适。MCP 提供了广泛的动态能力,非常适合需要灵活性和上下文感知的场景,但可能不太适合高度控制和确定性的应用。


在以下情况下坚持使用细粒度 API:

  • 需要精细控制和高度特定、受限的功能

  • 为了性能优化而更倾向于紧密耦合

  • 需要在最小的上下文自主性的情况下实现最大的可预测性


四. MCP vs API: 应用场景对比


以下场景示例更容易让我们理解 MCP 和 API 的差异:

  1. 旅行规划助手

  • 使用 API 时:你需要为 Google 日历、邮件、航空预订 API 分别编写代码,每份代码都包含认证、上下文传递和错误处理等自定义的逻辑

  • 使用 MCP 时:你的 AI 助手可以通过 MCP 服务器无缝检查日历、预订航班、发送确认邮件,以上所有都通过 MCP 服务器来完成,无需为每个工具开展自定义的集成


  • 高级 IDE(智能代码编辑器)

    • 使用 API 时:你需要手动集成文件系统、版本控制、包管理器和文档等

    • 使用 MCP 时:你的 IDE 通过单一的 MCP 协议连接这些服务,实现丰富的上下文感知和更加强大的建议


  • 复杂数据分析

    1. 使用 API 时:你需要手动管理与每个数据库以及数据可视化工具的连接

    2. 使用 MCP 时:你的 AI 分析平台可以通过统一的 MCP 层,与多个数据库、可视化工具和模拟器进行自主地发现和交互


    推行 MCP 的优势
    1. 简化开发:一次编码,多次集成,无需为每个集成重写自定义的代码

    2. 灵活性:切换 AI 模型或工具无需复杂的重新配置

    3. 实时响应:MCP 连接保持活跃性,支持实时的上下文更新和交互

    4. 安全合规:内置访问控制和标准化的安全实践

    5. 可扩展性:随着你的 AI 生态系统的发展,只需连接另一个新 MCP 服务器即可轻松添加新的能力


    五. MCP 的工作原理:架构



    MCP 遵循简单的客户端-服务器架构:

    • MCP 主机:需要访问外部数据或工具的应用程序(如 Claude Desktop 或 AI 原生 IDE)

    • MCP 客户端:与 MCP 服务器维持专用的一对一连接

    • MCP 服务器:通过 MCP 暴露特定功能的轻量级服务器

    • 本地数据源:MCP 服务器安全访问的文件、数据库或服务

    • 远程服务:MCP 服务器访问的基于互联网的 API 或服务


    将 MCP 视为一座桥梁会更容易理解,即 MCP自身并不处理复杂的逻辑,它只是协调AI模型与工具之间的数据和指令流动。


    在实际应用中,MCP客户端(例如 client.py中的Python脚本)与管理与特定工具(如Gmail、Slack或日历应用)的交互的 MCP 服务器进行通信。这种标准化消除了复杂性,使开发人员能够快速开启复杂的交互。


    MCP 集成的高维步骤

    1. 定义功能:清晰地概述 MCP 服务器将提供的功能

    2. 实现 MCP 层:遵守标准化的 MCP 协议规范

    3. 选择传输方式:在本地(标准输入输出)或远程(SSE/WebSocket)之间选择

    4. 创建资源/工具:开发或连接你的 MCP 将提供的的具体数据源和服务

    5. 设置客户端:在你的 MCP 服务器和客户端之间建立安全稳定的连接




    六. 总结


    Model Context Protocol Tools | GenAIScript


    MCP 的本质是提供了一种统一标准的方式,将 AI Agent 和模型与外部数据和工具集成。这不仅仅是另一个 API,它是一个强大的连接框架,使智能、动态和上下文丰富的 AI 应用成为可能。

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