AI 行业已经创造很多新的词,比如 LLM chatbox RAG agent 什么乱七八糟的。
但是,随着模型能力的增强,以及被运用在越来越多的地方, MCP 真的可能火。
MCP 简单说就是传统工具和 AI 对话的一个中间层。这个中间层可以把这个工具的能力和使用方式描述清楚。
换而言之,就是任何一个传统工具,都给 AI 弄个使用说明书和访问权限。AI 读懂了说明书就可以把这个工具集成到 Agent 的工作流中了。
感觉这玩意能火,而且意义很大。。。
xxxxxxxxxx
在 AI 行业中,“MCP 协议”通常指的是 Model Context Protocol(模型上下文协议),这是一个由 Anthropic 于 2024 年 11 月发布的开放标准,旨在简化 AI 模型(特别是大型语言模型,LLM)与外部工具和数据源的连接与交互。是 AI 领域的一个新兴技术框架。
MCP 协议在 AI 行业中的含义
定义:
MCP 是一个标准化的协议,作用类似于连接 AI 系统与外部世界的“通用插头”。它通过客户端-服务器架构,让 AI 模型能够动态访问数据源(如数据库、文件系统、API)并执行操作(如查询、修改文件、调用工具),从而提升 AI 的上下文理解和自主性。
核心目标:
解决传统 AI 集成中需要为每个数据源或工具编写定制代码的问题,提供一个统一的、可扩展的接口,减少开发复杂性。
关键特性:
标准化:
取代零散的 API 集成,用单一协议连接多种服务。
双向通信:
支持 AI 模型不仅获取数据,还能触发动作(如发送邮件、更新代码)。
动态发现:
AI 可以自动识别并使用可用的工具和资源,无需预先硬编码。
安全性:
通过服务器控制资源访问,避免直接暴露敏感数据给 AI。
在 AI 行业的应用
MCP 在 AI 行业被视为推动 AI 代理(AI Agents)发展的关键技术,尤其是在需要与现实世界系统深度交互的场景中。以下是一些具体应用:
开发工具集成:
例如,连接到 GitHub、Slack 或本地文件系统,让 AI 自动管理代码仓库、生成提交消息或分析日志。
企业自动化:
AI 代理通过 MCP 访问内部数据库或外部 API,完成任务如日程安排、数据分析或客户支持。
上下文增强:
让 AI 获取实时数据(如天气、股票信息),提供更准确的回答,而不是依赖静态训练数据。
与传统方法的区别
相比传统的 API 调用或 Function Calling(函数调用),MCP 的优势在于它的通用性和模块化:
传统 API:
每个服务需要单独集成,代码重复且维护成本高。
MCP:
一个协议打通所有兼容的服务,开发者只需实现 MCP 服务器,AI 即可无缝使用。
当前现状(截至 2025 年 3 月 12 日)
发展阶段:
MCP 仍处于早期阶段,由 Anthropic 主导并开源,社区正在积极贡献服务器和工具(如支持 Google Drive、Postgres 等)。其官方规范可在 modelcontextprotocol.io 查看。
采用情况:
一些开发工具(如 Zed、Replit)和企业(如 Block、Apollo)已开始集成 MCP,但广泛普及还需时间,依赖于行业巨头的支持(如 Google、Microsoft)。
潜力:
被认为是 AI 集成未来的潜在标准,可能改变 AI 应用的开发方式,让 AI 更像“智能助手”而非孤立模型。
举个例子
假设你想让 AI 帮你管理日程:
传统方式:
为 Google Calendar 写一个 API 集成,再为邮件服务写一个,分别对接 AI。
MCP 方式:
部署一个支持日历和邮件的 MCP 服务器,AI 通过单一协议访问两者,动态查询日程并发送提醒。
简单来说,MCP 在 AI 行业中是一个旨在让 AI 更“聪明”和“实用”的桥梁技术。它不局限于某个模型或平台,而是希望打造一个开放的生态系统。如果你在 AI 开发中需要连接多种外部资源,MCP 可能是个值得关注的工具!
但是,随着模型能力的增强,以及被运用在越来越多的地方, MCP 真的可能火。
MCP 简单说就是传统工具和 AI 对话的一个中间层。这个中间层可以把这个工具的能力和使用方式描述清楚。
换而言之,就是任何一个传统工具,都给 AI 弄个使用说明书和访问权限。AI 读懂了说明书就可以把这个工具集成到 Agent 的工作流中了。
感觉这玩意能火,而且意义很大。。。
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在 AI 行业中,“MCP 协议”通常指的是 Model Context Protocol(模型上下文协议),这是一个由 Anthropic 于 2024 年 11 月发布的开放标准,旨在简化 AI 模型(特别是大型语言模型,LLM)与外部工具和数据源的连接与交互。是 AI 领域的一个新兴技术框架。
MCP 协议在 AI 行业中的含义
定义:
MCP 是一个标准化的协议,作用类似于连接 AI 系统与外部世界的“通用插头”。它通过客户端-服务器架构,让 AI 模型能够动态访问数据源(如数据库、文件系统、API)并执行操作(如查询、修改文件、调用工具),从而提升 AI 的上下文理解和自主性。
核心目标:
解决传统 AI 集成中需要为每个数据源或工具编写定制代码的问题,提供一个统一的、可扩展的接口,减少开发复杂性。
关键特性:
标准化:
取代零散的 API 集成,用单一协议连接多种服务。
双向通信:
支持 AI 模型不仅获取数据,还能触发动作(如发送邮件、更新代码)。
动态发现:
AI 可以自动识别并使用可用的工具和资源,无需预先硬编码。
安全性:
通过服务器控制资源访问,避免直接暴露敏感数据给 AI。
在 AI 行业的应用
MCP 在 AI 行业被视为推动 AI 代理(AI Agents)发展的关键技术,尤其是在需要与现实世界系统深度交互的场景中。以下是一些具体应用:
开发工具集成:
例如,连接到 GitHub、Slack 或本地文件系统,让 AI 自动管理代码仓库、生成提交消息或分析日志。
企业自动化:
AI 代理通过 MCP 访问内部数据库或外部 API,完成任务如日程安排、数据分析或客户支持。
上下文增强:
让 AI 获取实时数据(如天气、股票信息),提供更准确的回答,而不是依赖静态训练数据。
与传统方法的区别
相比传统的 API 调用或 Function Calling(函数调用),MCP 的优势在于它的通用性和模块化:
传统 API:
每个服务需要单独集成,代码重复且维护成本高。
MCP:
一个协议打通所有兼容的服务,开发者只需实现 MCP 服务器,AI 即可无缝使用。
当前现状(截至 2025 年 3 月 12 日)
发展阶段:
MCP 仍处于早期阶段,由 Anthropic 主导并开源,社区正在积极贡献服务器和工具(如支持 Google Drive、Postgres 等)。其官方规范可在 modelcontextprotocol.io 查看。
采用情况:
一些开发工具(如 Zed、Replit)和企业(如 Block、Apollo)已开始集成 MCP,但广泛普及还需时间,依赖于行业巨头的支持(如 Google、Microsoft)。
潜力:
被认为是 AI 集成未来的潜在标准,可能改变 AI 应用的开发方式,让 AI 更像“智能助手”而非孤立模型。
举个例子
假设你想让 AI 帮你管理日程:
传统方式:
为 Google Calendar 写一个 API 集成,再为邮件服务写一个,分别对接 AI。
MCP 方式:
部署一个支持日历和邮件的 MCP 服务器,AI 通过单一协议访问两者,动态查询日程并发送提醒。
简单来说,MCP 在 AI 行业中是一个旨在让 AI 更“聪明”和“实用”的桥梁技术。它不局限于某个模型或平台,而是希望打造一个开放的生态系统。如果你在 AI 开发中需要连接多种外部资源,MCP 可能是个值得关注的工具!