【人工智能时代】-火爆 AI 编程圈的 MCP 到底是个什么东西？
从专业角度来看，具体来说，MCP 作为一个开放且通用的标准是由 Anthropic 的 Claude 协议进行发布的，并获得了广泛共识。
Model-Context Framework (MC-System)
*MCP 被认为是一个标准协议，在人工智能领域被视为一种关键组件。
类似于向人工智能大模型安装一个通用接口，在理论上为AI模型提供了统一的连接点，
使其能够无缝地与其他数据源和工具交互。
这种设计类似于USB-C接口的作用，
为AI开发者提供了一种标准化的方式，
将其整合到各种数据处理和工具链中。
*MCP 的目标是取代分散的 Agent 代码集成方案，
从而提升系统的可靠性和有效性。
基于这一通用标准开发者能够推出相关服务，
帮助开发者快速构建强大且可靠的AI应用。
而无需重复造轮子，
通过开源项目可迅速形成强大的AI生态系统。
*MCP 在不同应用或服务之间维持上下文信息，
从而提高整体自主执行任务的能力。
MCP 遵循客户端 - 服务器架构，包含以下几个核心部分：
- MCP 主机（MCP Hosts）：发起请求的 AI 应用程序，比如聊天机器人、AI 驱动的 IDE 等。
- MCP 客户端（MCP Clients）：在主机程序内部，与 MCP 服务器保持 1:1 的连接。
- MCP 服务器（MCP Servers） ：为 MCP 客户端提供上下文、工具和提示信息。
- 本地资源（Local Resources） ：本地计算机中可供 MCP 服务器安全访问的资源，如文件、数据库。
- 远程资源（Remote Resources） ：MCP 服务器可以连接到的远程资源，如通过 API 提供的数据。
MCP 的工作流程可以简单概括为以下几个步骤：
- 通信：该设备与多个 MCP 服务器建立通信连接。
- 查询：向系统发送查询指令以获取所需数据或执行功能模块。
- 解析：服务器解析相关数据源并调用外部服务。
- 反馈：将处理结果反馈至本机。
- 输出响应信息：将相关信息传递至AI模型，并由其生成用户的回应内容。
为什么需要 MCP 呢？
举例来说，在当前阶段，我们还无法一起通过某个AI应用来实现联网搜索、发送邮件以及发布个人博客等功能。然而，在单独实现每个功能时，并不困难。然而，在将所有功能整合到同一个系统中时，则显得难以应对。
举例来说，在当前阶段，我们还无法一起通过某个AI应用来实现联网搜索、发送邮件以及发布个人博客等功能。然而，在单独实现每个功能时，并不困难。然而，在将所有功能整合到同一个系统中时，则显得难以应对。
如果你尚未有具体感受，请允许我们试着从日常开发的角度出发，在使用IDE时想象一下其人工智能功能能够如何发挥作用：它能够帮助我们自动分析数据、生成代码以及优化性能，并为复杂的项目提供实时反馈支持。
- 利用AI进行本地数据库现有数据检索作为开发支持
- 利用AI执行Aithub issues搜索以确定该问题是否属于已知错误类型
- Ai驱动地将某个pr的意见发送至同事即时通讯软件（如Slack）用于代码审查
- Ai辅助自动优化aws/azure配置以实现部署
那我们应用 MCP 吧？如果其他服务都采用 MCP 标准的话，则如同通用接口般使用之，则能提升我们的开发效率
举个通俗易懂的例子
当你在编写代码时可能会依赖于一个AI编程助手。这个AI编程助手是一种MCP主机。它必须获取外部资源如代码库文档以及调试工具。该系统充当了一个中介角色它将这些资源与AI编程助手联系起来。
当你要获取某个函数的具体用法信息时，
MCP 服务器处理完请求后会执行查询操作，
检索到相关信息后会将结果传递给 AI 助手，
AI 助手会解析并呈现相关内容以供查看。
MCP 的优势
- 标准化：MCP 采用了规范化的统一通信协议，在此框架下不同 AI 应用能够实现集成与扩展。
- 灵活性：通过 MCP 搭建的应用能够接入多种数据源及工具组合，并显著提升了应用的功能性和适用范围。
- 安全性：基于 MCP 的架构设计的应用实现了传输过程中的安全性保障，并确保用户隐私及数据的安全性得到充分保障。
比如你是一名班长，每天需要负责管理日常事务：查阅班级成绩表（电子版存储在电脑上），统计同学反馈信息（通过微信群收集聊天记录），制定值日表（使用电子表格在线管理）。
传统方式：常规流程：无需借助工具辅助即可完成操作——无需查阅手机记录来翻阅工作信息；也无需单独管理电子版文档；最后还需手动汇总信息内容。这样的操作流程效率低下。
借助MCP功能后,让我帮你查询最近数学考试的成绩统计,并将成绩不佳的学生名单记录到工作表上,同时通过微信群通知他们需要补考.系统会自动执行以下操作:首先,利用'万能插头'连接MCP接口至你的电脑上,从Excel文件中获取成绩数据;接着,通过MCP连接至微信客户端,检索与该学生的相关聊天记录信息;最后,利用MCP工具更新在线工作表内容.无需人工干预即可完成所有流程,确保数据的安全性和处理效率
所以，在MCP的设计理念中并不存在所谓"重复造轮子"的问题。传统做法是为每个软件（例如：微信、Excel）单独开发AI接口,而现在MCP已经实现了标准化,类似于所有电子设备都采用了统一的标准接口,从而使得AI能够方便地集成到各种工具中去
此外，在实际应用场景中，并非所有场景都涉及云端服务。例如，在学校管理中，“成绩管理系统”通常由教师自行搭建。具体而言，在我的笔记本电脑中运行着一个基于人工智能的考试管理系统——通过MCP技术实现对本地数据的实时读取与分析。同时确保数据的安全性是该系统的首要功能。
MCP可以使AI更好地理解上下文，例如当你让AI总结上周班会的重点时，它能够自动生成并整合会议录音、聊天记录以及相关文档资料来提供答案，并非凭空想象的编造信息。
因此，MCP 为 AI 应用提供了强大的工具，并使其实现了更加灵活和安全的外部交互。