什么是 MCP？
MCP 是 Anthropic 提出的开源标准，连接 AI 与外部系统，类似 "AI 领域的 USB-C"。
MCP 能做什么？
- 连接 Notion、Google Calendar
- 根据设计稿生成代码
- 数据库查询
- 3D 设计生成
MCP vs 传统
主流服务器
Claude Code 生成
什么是 MCP
MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 于 2024 年提出的开源标准协议，旨在连接 AI 助手与外部数据源和工具。它被称为 AI 领域的 USB-C，提供统一的工具和数据访问接口。
在大语言模型应用中，让 AI 访问外部工具和数据是一个核心需求。传统方式为每个工具单独开发集成，效率低且难以复用。MCP 提供了一个标准化的解决方案，使 AI 能够以一致的方式与各种外部系统交互。
1. 为什么需要 MCP？
在 MCP 出现之前，AI 工具集成面临诸多挑战：每个集成方案都是定制化的，缺乏统一标准；工具描述格式各异，AI 难以理解；用户难以控制 AI 能访问哪些数据，存在安全风险。
MCP 解决的问题：
1. 标准化：统一的工具描述和数据访问协议
2. 可组合性：一次集成，多个 AI 应用复用
3. 安全性：用户明确授权，控制访问范围
4. 互操作性：不同 MCP 服务器之间可协同工作
2. MCP 的核心架构
MCP 采用客户端-服务器架构，包含三个核心概念：Host（宿主应用）、Client（客户端）和 Server（服务器）。
MCP 架构组件：
Host（宿主）：如 Claude Desktop、Cursor 等 AI 应用
Client：在 Host 内运行，与 Server 建立连接
Server：提供工具和数据资源的外部服务
通信流程：
用户 → Host → Client → Server → 返回结果 → Client → Host → 用户
3. MCP 工具描述格式
MCP 使用 JSON Schema 格式描述工具，使 AI 能够理解每个工具的用途、参数和返回值。
{
"name": "search_database",
"description": "在数据库中搜索指定条件的记录",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"query": {
"type": "string",
"description": "搜索查询关键词"
},
"limit": {
"type": "integer",
"description": "返回结果数量限制",
"default": 10
}
},
"required": ["query"]
}
}这种标准化的描述格式让 AI 能够自动理解工具功能，正确构造调用参数。
4. MCP 服务器类型
MCP 服务器主要分为两类：资源服务器和工具服务器。
MCP 服务器类型：
资源服务器（Resources）：
- 提供数据访问，如文件、数据库记录、API 响应
- AI 可读取但不能修改
- 示例：文件系统服务器、Git 服务器
工具服务器（Tools）：
- 提供可执行的函数或 API 调用
- AI 可调用以执行操作
- 示例：搜索工具、计算工具、数据库查询工具
5. 主流 MCP 服务器
MCP 生态正在快速发展，已有多款实用的 MCP 服务器可供使用：
主流 MCP 服务器：
1. Filesystem：本地文件系统访问
2. Git：Git 仓库操作
3. PostgreSQL：数据库查询
4. Puppeteer：浏览器自动化
5. Slack：Slack 消息操作
6. Google Maps：地图和位置服务
7. Memory：知识图谱存储
8. Sentry：错误追踪集成
6. MCP vs 传统集成方式
与传统定制化集成相比，MCP 具有显著优势：
MCP vs 传统方式对比：
传统方式：
- 每个工具单独开发适配
- 工具描述格式各异
- 难以复用和维护
- 安全控制粒度粗
MCP：
- 标准化，一次开发多处使用
- 统一的工具描述格式
- 服务器可被多个应用复用
- 用户精细控制访问权限
7. 开发 MCP 服务器
使用 Python SDK 开发 MCP 服务器的示例：
from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool
import asyncio
app = Server("my-server")
@app.list_tools()
async def list_tools():
return [
Tool(
name="calculate",
description="执行数学计算",
inputSchema={
"type": "object",
"properties": {
"expression": {
"type": "string",
"description": "数学表达式，如 2 + 3 * 4"
}
},
"required": ["expression"]
}
)
]
@app.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):
if name == "calculate":
result = eval(arguments["expression"])
return {"result": result}
async def main():
from mcp.server.stdio import stdio_server
async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):
await app.run(read_stream, write_stream, app.create_initialization_options())
if __name__ == "__main__":
asyncio.run(main())8. MCP 的安全模型
MCP 强调用户控制和透明性。用户需要明确授权 AI 应用访问哪些 MCP 服务器，AI 的每次操作都在用户监督下进行。
MCP 安全特性：
1. 明确授权：用户选择启用哪些 MCP 服务器
2. 操作可见：AI 的工具调用对用户可见
3. 细粒度控制：可控制每个工具的访问权限
4. 本地优先：数据通常存储在本地而非云端
9. MCP 的局限性
尽管 MCP 是一个重要的标准，但仍存在一些局限性：
当前局限性：
1. 生态早期：服务器数量和种类还在增长中
2. 兼容性问题：不同 MCP 服务器质量参差不齐
3. 学习成本：开发者需要理解 MCP 协议
4. 性能开销：额外的通信层带来一定延迟
5. 安全挑战：恶意服务器仍可能造成风险
10. MCP 的未来展望
MCP 有望成为 AI 工具集成的事实标准。随着生态发展，我们将看到更多服务器、更统一的规范和更好的互操作性。MCP 使得构建复杂的多工具 AI 应用变得更加简单和标准。
总结
MCP 是 Anthropic 提出的开源标准协议，为 AI 连接外部工具和数据提供了统一解决方案。它借鉴了 USB-C 的设计理念，具有标准化、可组合、安全可控等特性。虽然生态仍在早期，但 MCP 有望成为 AI 应用集成的事实标准。
声明：本文由 AI 生成，可能存在错误或不准确之处。建议查阅 Anthropic 官方文档获取权威信息。
最后更新：2026-01-29