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MCP协议:AI领域的新突破,让AI接入更简单、高效。 核心内容: 1. MCP协议的起源和核心理念 2. MCP与传统API集成的对比优势 3. MCP在团队协作和组合AI能力上的核心价值
随着 Manus 的火爆,MCP 也迅速成了AI界热门讨论的话题,这个概念MCP(Model Context Protocol)最早由人工智能公司 Anthropic 提出。该公司开发该协议的主要目的是帮助其AI模型(如Claude)更便捷地连接外部工具和数据源,以解决传统API集成碎片化的问题。
说人话,MCP就是一种协议,就像 HTTP 或 TCP 那样的协议。它是一种开放标准,目的是统一大模型LLM 和外部数据源和工具之间的通信协议。打个简单的比喻,MCP 就像是一个多扣同接的USB转换器,它能让 AI 应用和你的数据、工具之间建立起安全的连接,让 AI 应用可以更方便地使用你的数据、工具,从而更好地为你服务。
正如文章开头咱们提到的,Anthropic
公司开发该协议的主要目的是解决传统API
集成碎片化的问题。
将 AI 系统连接到外部工具需要集成多个 API。每个 API 集成都意味着单独的代码、文档、身份验证方法、错误处理和维护 比如:你想预订一个航班机票,你需要集成航班查询时刻表API、路线查询API、订单查询API、支付API等等。 就像下图所示:
在MCP出现之前,AI Agent之间的通信方式各不相同,缺乏统一标准
就像工作中需要团队合作一样,复杂的AI任务需要不同职能的AI助手去完成,如果没有MCP协议,这些AI助手就像是不会用同一种语言交流的团队成员,效率低下
MCP让AI的能力变得像搭积木一样简单:
比如,你需要翻译和写作,就可以把翻译AI和写作AI拼在一起;
需要做数据分析和可视化,就把数据分析AI和图表AI组合起来。
这种灵活的组合方式,让创新变得更加轻松、高效。
而MCP协议凭借其强大的交互模式设计,让这些复杂的协作变得轻而易举。
MCP协议让构建复杂AI系统变得前所未有的简单,主要体现在以下几个方面:
如果说MCP解决了API碎片化的问题,那么对于智能体来说,MCP扮演了一种什么角色呢?有一些文章中提到说MCP是智能体的未来,我不这么认为。其实两则之间的差别还是挺大的,没有什么可比性。
维度 | MCP | 智能体 |
---|---|---|
核心定位 | AI模型与工具的“通信协议” | 自主执行任务的“AI实体” |
类比 | ||
价值焦点 |
MCP是协议层技术,主要是为AI模型提供标准化的工具调用和数据交互方式,解决传统API集成需重复开发的问题。
例如,通过MCP连接GitHub、Slack等工具时,只需实现一次协议即可复用,无需为每个工具单独编码。
智能体则是应用层实体,具备自主规划、工具调用和上下文管理能力。例如,Goose框架作为开源AI智能体,可自动生成单元测试、管理功能标记等复杂任务。
准备亲自试试 MCP 吗?按以下步骤操作:
下载桌面上的 Claude
现在,MCP 服务器是托管在本地的(在你电脑上),所以我们也需要一个本地客户端。从 https://claude.ai/download 下载并安装它。安装完后,运行它并登录你的 Claude 账号。
安装 Node.js
出于和安装桌面上的 Claude 同样的原因,我们得安装 Node.js。我们要在本地运行所有东西,而 node 能帮我们加载并运行服务器。按照 Nodejs.org 指示安装即可。
安装你的第一个 MCP 服务器
我们从文件系统服务器开始。它是由 Anthropic 公司创建的,能让 Claude 访问你电脑上的文件。首先,点击 Claude,然后点击设置。进入 Developer 部分并点击 Edit Config。
这时打开一个文件夹,里面有个叫 claude_desktop_config.json 的文件。现在它是个空文件,里面只有一对大括号 {} 。把大括号删掉,然后粘贴这个进去:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/<add your username here>/Documents",
"/Users/<add your username here>/Downloads"
]
}
}
}
这个配置文件告诉桌面上的 Claude,我们有个叫 “filesystem” 的 MCP 服务器,它应该用 Node 来安装并运行 @modelcontextprotocol/server-filesystem 。这个服务器允许你在桌面上的 Claude 里访问你的文件系统。它还列出了它能访问的文件夹。确保添加正确的路径名(在 Mac 上通常是 “Users/你的用户名/Documents”)。
那就是我们的 MCP 工具列表!我们只装了一个服务器,但它自带 11 个工具,比如创建目录、编辑文件等等。现在你知道为啥它这么酷了吧?想象一下要是自己从头构建这些东西得多麻烦。
咱们来试试。我给 Claude 设置了访问一个叫 Code 的文件夹的权限,我在本地把所有编程项目都存那里。我就让 Claude 用 python 生成个 Hello World 代码,然后把它当文件存到我的 Code 文件夹里。
这不挺酷的吗?现在看起来简单,但我可以扩展这个功能,让 Claude 生成多个文件,把它们整理到不同文件夹里,要是是编程项目,还能从聊天窗口把它们推送到 GitHub 上呢。
MCP 服务器是让 AI 能访问你数字世界特定部分的基本组件。以下是几个最受欢迎的:
https://smithery.ai
https://mcpservers.org
不得不说Anthropic这招真的挺厉害!在跟OpenAI的竞争中,OpenAI在普通用户那边已经占了很大便宜,毕竟人家搞的那些东西,比如网络搜索整合,用户用起来很方便。但Anthropic呢,它就聪明地避开正面竞争,直接瞄准开发者这块。他们搞了个MCP,让开发者自己动手搭服务器,这样一来,Claude的能力就能通过社区的力量飞速提升,说不定还能把ChatGPT给比下去呢!
所以,MCP的作用不言而喻,它就像给AI铺了一条超方便的“快车道”,让AI在你的数字生活中真正能帮上忙。开发者用它能快速把AI和各种工具、数据连起来,不用再费劲巴拉地写一堆代码。这样一来,AI就能更灵活地为你服务啦!
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