一、MCP概述
MCP 有多种指代，在不同领域有不同含义。这里主要介绍 Model Context Protocol（模型上下文协议）。它是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出的一种开放标准协议，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议，打破数据孤岛限制，让 AI 应用能更充分发挥潜力。
二、MCP功能
- 标准化接口：提供统一规范，使 AI 应用能以标准化方式连接到各种数据源和工具，比如文件系统、数据库、Web 搜索等，开发者无需逐个适配不同的私有协议。
- 实现数据交互：作为沟通桥梁，让 AI 模型能够安全地访问和操作本地及远程数据，获取执行任务所需的信息，解决 AI 调用外部 API 的问题，确保 AI 模型正确调用外部 API，避免基于过时训练数据回答问题或产生幻觉。
- 支持多应用集成：众多应用如 Claude Desktop、Zed、Sourcegraph Cody 等都基于 MCP 实现了不同程度的功能集成。例如 Claude Desktop 通过 MCP 实现与本地工具和数据源的深度集成，支持附加本地文件和数据等；Zed 作为高性能代码编辑器，内置 MCP 支持以增强编码工作流 。
三、MCP优势
- 提升开发效率：在智能体 Agent 开发过程中，MCP 作为一种共同约定的规范，如同 “书同文、车同轨”，极大提高了开发者之间的协作效率，最终提升智能体 Agent 的开发效率，目前已有上千种 MCP 工具诞生。
- 灵活切换与扩展：LLM 应用能够在不同的大语言模型提供商和供应商之间灵活切换，并且可以随时 “插拔” 新的 MCP Server 来实现功能扩展，满足多样化的业务需求。
- 保障数据安全：遵循客户端 - 服务器架构，MCP 在传输数据时可采用加密等方式，保障数据在传输和使用过程中的安全性，特别是在处理敏感数据时提供可靠的保护机制。
四、总结
MCP（Model Context Protocol）作为一种创新的协议，为 AI 领域带来了诸多变革。它通过标准化接口解决了 AI 模型与外部资源连接的难题，提升了开发效率，增强了数据交互能力，同时保障了数据安全。随着越来越多的应用集成 MCP，其生态也在不断壮大，未来有望在更多领域发挥重要作用，推动 AI 技术的进一步发展和应用 。
五、MCP服务器
雪球AI - MCP服务器：
地址：https://www.xueqiuai.com/mcp-servers
获取更多有意思的MCP服务器。
📢 免责声明 | 工具使用提醒
1️⃣ 本文内容基于发布时已知信息整理，AI技术及工具更新频繁，请以官方最新说明为准。
2️⃣ 推荐工具经过基础筛选，但未进行深度安全验证，请自行评估适用性及风险。
3️⃣ 使用第三方AI工具时，请注意数据隐私保护，避免上传敏感信息。
4️⃣ 本网站不承担因工具误用、技术故障或内容偏差导致的直接/间接损失。
5️⃣ 部分工具可能涉及付费订阅，请理性决策，本站不含任何投资建议。