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学习大模型的前沿技术与行业应用场景


一个MCP协议,万能USB HUB拓展坞,重新定义AI接入方式

发布日期:2025-03-17 06:27:11 浏览次数: 1570 来源:小智AI指南
推荐语

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

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

前言

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。

MCP 是什么

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。

为什么需要 MCP而不是传统API

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:

实用场景:API 与 MCP

场景
API 方法
MCP 方法
为啥 MCP 会赢?
获取天气数据
调用 OpenWeather API,解析 JSON 文件
通过 MCP 天气服务器使用获取天气预报工具
输出对 AI 更友好,写代码少些
管理文件
用 API 端点搭建本地服务器
用 MCP 文件系统服务器
本机访问更原生,标准统一
自动处理 Slack 任务
用 Slack API,处理消息频率限制和身份验证
使用 MCP Slack 服务器,带有批准的操作
互动更安全,能控制权限
分析 GitHub 问题
多次调用 GitHub API,定制逻辑
使用 MCP GitHub 服务器,有列出问题之类的工具
流程简化,支持双向数据流

MCP的核心价值

核心价值一:团队协作

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

核心价值二:组合AI能力

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的工作原理和框架

  • MCP 主机:就是你和 AI 互动的应用程序,比如 Claude Desktop。你可以把它想象成你和 AI 助手聊天的“大本营”。
  • MCP 服务器:这是一个特殊的程序,它能给 AI 访问特定资源的权限,比如你的文件或者 Slack 软件。每个服务器就像是一个对某个特定领域特别熟悉的导游。
  • MCP 客户端:这是个幕后功臣,它能让主机和服务器之间顺利沟通。你不用担心这部分,它会自动运行。

核心价值三:降低集成门槛

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:

  • 标准化接口:MCP通过统一的接口规范,简化了Agent之间的交互定义,开发者无需为每个组件单独设计复杂的接口。
  • 自动代码生成:从接口定义出发,MCP能够自动生成客户端和服务器端的代码,大大减少了手动编码的工作量。
  • 语言无关性:它支持多种主流编程语言,这意味着开发者可以无缝集成不同语言编写的系统和模块,轻松实现异构系统的协同工作。
  • 内置安全机制:MCP内置了身份验证和加密通信功能,为系统提供了强大的安全保障,开发者无需额外开发安全模块。

MCP 与智能体的本质区别

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。

定位差异

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
类似USB-C接口,标准化连接方式
类似具备思考能力的“数字打工人”
价值焦点
解决工具集成碎片化问题
实现端到端任务自动化

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。

MCP服务器搭建

准备亲自试试 MCP 吗?按以下步骤操作:

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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”)。

  1. 试试看吧
    保存配置文件后,重新启动桌面上的 Claude 应用程序。它可能要启动几分钟,但启动后,你会在聊天框的右下角看到一个小锤子图标。

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。

推荐一些MCP服务相关网站

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

  • https://mcp.so
  • https://mcps.live:MCP搜索
  • https://mcp.composio.dev:MCP 聚合平台地址

结论

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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