【人工智能时代】-什么是MCP？
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模型上下文协议
该协议采用MCP命名方式（全称：Model Context Protocol；简称：MCP），属于开放规范体系。其主要目标在于规范大型语言模型（LLMs）与外部数据源及工具之间的信息交互机制。该规范通过提供统一接口实现多模态系统的无缝对接，并有效应对受数据孤岛限制导致的人工智能系统难以释放潜在效能的问题。最终目标是实现人工智能应用在本地存储资源与云端资源之间灵活调用与操作的目的。
MCP的核心功能与架构
- 标准化通信 ：MCP为AI模型与外部资源（如文件、数据库、API等）之间的交互提供了标准化的方式，类似于“USB-C接口”，简化了连接过程。
- 客户端-服务器架构 ：
- MCP主机 ：发起请求的应用程序（如Claude Desktop或IDE）。
- MCP客户端 ：与MCP服务器保持一对一连接，负责传递用户查询和工具调用请求。
- MCP服务器 ：提供上下文、工具和提示信息，支持本地和远程资源的访问。
工具调用与响应：
* 由MCP客户端从服务器获取可用工具列表，并将用户查询发送给LLM。
* 由LLM决定是否使用工具，并通过相应的MCP服务器执行对应的工具调用。
* 调用结果返回给LLM后，生成自然语言响应并将其展示给用户。
MCP的优势
- 提高开发效能：通过建立统一规范体系，减少对不同平台适配工作的重复性，并有效缩减整体开发支出。
- 系统具备灵活性与可扩展性：支持多套LLM服务提供商及设备厂商的切换方案，并提供标准化集成工具包。这些设计使技术团队能够更轻松地实现功能拓展。
- 一套在基础设施层面的数据安全最佳实践：通过实施严格的数据隔离策略，在基础设施内保护数据的安全性。这样就能确保AI应用运行于安全可靠的环境中。
应用场景
在多个领域被广泛应用的MCP技术，在智能化集成开发环境中展现出强大的适应性和灵活性，在提升接口兼容性的同时能够优化人工智能工作流程设计，并为大型语言模型与复杂应用场景之间的连接提供了一种统一的标准化接口。
可以说借助MCP技术我们实现了AI模型与外部资源交互流程的规范化同时优化了这一过程从而为AI应用的开发与部署提供了显著的优势并提升了其运行效率水平
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