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MCP协议如何让AI模型从"木棍"升级为"大炮"?这篇详解带你快速掌握这一革命性技术。 核心内容: 1. MCP协议的核心功能与工作原理 2. MCP与传统API的关键区别与优势 3. MCP生态系统的三大核心组件解析
今天给大家分享下MCP,也是绝大多数Agent中不可缺少的一个协议,它让模型有链接工具,解决问题交付结果的能力,可以说有无mcp,对于大模型来说,真的像木棍和大炮的区别。
首先了解下mcp是什么?mcp全称为(Model Context Protocol)即模型上下文协议,从名称也可以看出,其本质上就是一个protocal协议,服务的对象是模型,作用就是给模型去传递上下文context。 这是Anthropic 于24 年 11 月发布的一个开放协议, 它让模型不仅能回答问题,更能像人一样调用工具、获取数据、执行任务。
打个比方,这个mcp就类似一个桥梁,也有人比作类似硬件中的USB,一端链接应用模型,一端链接外部世界,如工具、本地文件、数据源等。
因为模型固然非常聪明,但它更像一个大脑,要想解决需求交付任务,还需要眼睛、四肢等,而这个mcp就可以链接这些四肢,同时让AI应用能更智能、更动态地融入丰富的上下文环境,实现复杂的功能互动,让模型更实用。它本身不处理复杂逻辑,只负责协调AI模型与工具之间的信息流动。
听起来是不是和api很像,是的,其实mcp本质上也是算是api的一种,但相比api有更大的便捷性,传统api需要对每个服务单独开发,成本非常大。
而mcp是一个标准协议,所有工具统一标准接口,也就是服务商开发者只需按mcp规范开发一次mcp serve,就能在支持mcp的任意模型上使用了,无需针对单个模型个性开发,大幅提升兼容性与开发效率。
mcp主要由mcp host(mcp主机)、mcp client(mcp 客户端)、mcp serve(mcp 服务)组成。
Mcp host是用户直接与之交互的AI应用,是用户操作的中心,如果把整个系统比作一个项目团队,主机就是项目经理。负责理解任务诉求,并将任务分解给不同的团队成员;mcp host 代表如claude、cursor等应用。
MCP客户端是位于主机内部的一个组件,负责与单个MCP服务建立通信连接。可以被看作是主机和服务器之间的“翻译官”,会将来自主机的命令准确的传给mcp服务,可以理解为是项目经理的助理,负责和服务器沟通,确保清晰传达指令和结果返回。
Mcp serve则是我们前端看见的直接的协议,mcp是一个开发协议,开发者通过这个协议开发的应用为mcp serve即mcp 服务,可能是工具调用、可能是文件查询、数据管理等,都是json数据结构,直接复制json到mcp host比如cusor、cherry studio的mcp服务里粘贴即可调用对应的mcp服务,然后正常说任务需求即可,非常简单,有些mcp可能需要api key,按流程申请即可。
现在市面上已经有了非常多的mcp服务,可以具体需求去使用和尝试不同的mcp服务来满足不同的需求,这边例举几个常见的mcp应用市场:
阿里云百炼:https://bailian.console.aliyun.com/?tab=app#/mcp-manage
Mcp so:https://mcp.so/zh
PulseMcp:https://www.pulsemcp.com/servers
smithery:https://smithery.ai/
当然,像扣子空间、纳米AI智能体这些agent也都有内置的mcp 服务,连自己添加都省了,如果有匹配的场景可以直接调用,简单一个@,就让模型交付能力大幅增强。
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