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MCP,AI与外部世界的桥梁,让智能助手更懂你。核心内容:1. MCP定义与作用:AI与外部工具和服务的“智能连接器”2. MCP工作机制:客户端、服务端和适配器的协同工作3. MCP实际应用案例:查询天气并提供穿衣建议的完整流程
在AI领域,大型语言模型(LLM)就像这位聪明的朋友。它们拥有强大的理解和生成能力,但本身无法直接与外部工具和服务交互。
而Anthropic公司2024年11月份推出的模型上下文协议(Model Context Protocol,简称MCP)正是为解决这一问题而生的创新解决方案。虽然去年就推出了,但年后才火,证明好东西也需要发酵时间啊。
如果用日常生活中的例子来解释,MCP就像是:
1. 一个通用电源适配器:无论你在世界哪个国家,都能用同一个适配器连接各种电器
2. 一位精通多国语言的翻译:能够实时翻译不同系统之间的"语言",确保沟通顺畅
3. 一个智能控制中心:帮助AI向外部发送正确格式的请求,并将外部结果转化为AI能理解的形式
二. MCP是如何工作的?
MCP的架构主要包括三个核心组件,简单画了一张工作原理图,仅供参考。
想象你正在使用一个遥控器操控家中的各种智能设备。MCP客户端就像这个遥控器,它嵌入在AI模型内部或其接口层,负责:
继续使用智能家居的比喻,MCP服务端就像是连接各种家电的智能中枢。它负责:
这些适配器就像是各种智能家电上的接收器,它们能够:
让我们通过一个实际例子来理解MCP的工作流程:假设你要求AI助手查询今天的天气,并根据天气情况推荐穿衣建议。
1. 用户发出请求:你向AI助手询问"今天的天气如何?我该穿什么?"
2. AI理解并生成意图:AI模型理解你需要天气信息和穿衣建议
3. MCP客户端处理:
整个过程无缝连接,用户感受不到背后复杂的交互流程。
等等,这不就是现在都能体验到的大模型联网实时查询信息的功能吗?
你说的没错。所以接下来我们要解释。
在没有MCP之前,每当开发者想让AI使用一个新工具或服务,都需要进行定制化开发,为每个工具创建专门的接口和处理逻辑。
有了MCP后,开发者只需按照统一标准开发一次适配器,AI就能接入这个工具。就像USB接口的普及让我们不再需要为每种设备准备不同的线缆一样,MCP让AI与工具的连接变得简单高效。
传统方法下,不同AI模型可能使用不同的接口标准,导致工具开发者需要为每个AI平台定制解决方案。
MCP提供了一个统一的标准,让同一个工具可以被不同的AI模型使用,同时让一个AI模型可以使用各种符合MCP标准的工具。这极大地提高了生态系统的兼容性和开放性。
想象一下升级手机——你不需要重新学习如何使用它,只需安装新应用即可获得新功能。
MCP让AI模型能够类似地"安装"新工具,从而获得新能力,而无需对AI本身进行重新训练或微调。这意味着AI可以持续升级其功能,跟上快速变化的需求。
1. 扩大用户触达渠道
5. 可控的资产开放
5. 数据洞察
对于核心资产保护的担忧,服务提供方通常会采取精细的API设计策略,只开放必要功能,同时通过合同和技术手段限制数据的过度使用。这是一种在开放与保护之间的平衡。
手机硬件厂商:
这些平台之间的主要区别在于:
各家平台的接口规范和能力也在不断更新完善,但未来想要做到和MCP对标,其整体趋势要向更标准化和开放的方向发展。
MCP代表了AI与外部世界互联互通的重要突破。它不仅是一种技术框架,更是连接AI能力与实际应用场景的桥梁,让AI从"理解世界的大脑"变成"能够操作世界的双手"。
随着MCP的标准化和成熟,我们可以期待AI应用生态系统的繁荣发展,带来前所未有的便利和价值。这不仅将提升AI的实用性,还将为各行各业创造新的机遇和可能性。
PS:本文部分内容由AI所写,感谢Claude 3.7,既能写作,又能生图。
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公众号:林夕槽语。作者林一夕,有15年丰富的IT大厂职场经历,经历过移动互联网、区块链、在线教育、AI大模型四轮行业周期,每一次都踩在了风口点上。2024年开始写作本公众号,专注AI、科技、教育等话题,欢迎关注和交流。
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承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
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