Anthropic 发布了 Model Context Protocol (MCP),一个旨在将 AI 助手与数据源(如本地内容存储库、业务工具、开发环境)无缝连接的开放标准。该协议通过改善 AI 获取数据的能力,使模型生成更相关、更准确的响应。
MCP 的核心价值
- 统一数据访问:
- LLM 应用不需要为每种数据源编写特定的代码。
- MCP 提供统一接口,支持本地资源(如 SQLite 数据库、文件系统)和远程资源(如 Slack、GitHub API)。
- 多功能支持:
- 不仅能访问数据,还支持工具(如 API 调用)和交互提示。
- 提供丰富的操作能力,安全机制确保数据隐私。
- 提升 LLM 实用性:
- MCP 让 Claude Desktop 等 AI 工具与数据源无缝交互,从而提升任务效率。例如,MCP 可让 AI 在 5 分钟内配置本地数据库、创建代码仓库或处理搜索引擎任务。
为什么需要 MCP?
现在的 AI 模型,比如聊天机器人,通常非常“聪明”,但它们有一个大问题:和外部数据隔绝。
- 比如,如果你想让 AI 帮你处理 Google Drive 里的文件、Slack 的对话记录或 GitHub 的代码,它是做不到的,因为它拿不到这些数据。
- 目前的解决方法是为每种数据源(比如 Google Drive 或 GitHub)专门开发一个“连接器”(代码或程序),但这非常麻烦、不灵活,而且难以扩展。
MCP 的出现解决了这个问题:
- 它提供了一个通用的标准,任何数据源(比如一个公司的数据库或存储系统)都可以通过这个标准和 AI 进行无缝连接。
- 换句话说,MCP 就像一个“万能钥匙”,不用每次都为 AI 写专门的代码了。
案例
现在通过 Claude Desktop,简单配置一下 MCP,就能让 Claude 直接连接 GitHub,创建仓库,提交 PR,一会就能搞定!
提示:
Please do the following:
- make a simple html page
- create a repository called simple-page
- Push the html page to the simple-page repo
- Add a little css to the html page and then push it up
- Make an issue suggesting we add some more content on the html page
- Now make a branch called feature and make that fix and push the change
- Make a pull request against main with these changes
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主要功能介绍
Model Context Protocol (MCP) 的核心功能围绕解决 AI 助手和数据系统之间的高效连接问题展开。以下是 MCP 的主要功能点:
1. 数据访问的标准化
MCP 提供了一个通用的开放协议,让开发者可以通过一种统一的方式连接各种数据源(如 Google Drive、Slack、GitHub 等),不需要为每种数据源单独开发复杂的“接口代码”。
- 过去的问题:每个数据源需要专门开发连接器,耗时且不灵活。
- MCP 的解决方法:用一个标准化的协议简化所有数据源的连接,像用“通用电源插头”一样。
2. 双向安全连接
MCP 支持在 AI 应用和数据源之间建立双向的、安全的通信通道。这意味着:
- 数据源可以安全地共享数据给 AI。
- AI 应用也可以把生成的结果反馈给数据源,实现闭环的交互。
这种双向连接保证了数据的隐私性和交互的完整性。
3. 上下文感知能力
通过 MCP,AI 助手能够从数据源中提取更全面的上下文信息,从而提供更加精准和相关的回答。例如:
- 在代码开发中,MCP 可以让 AI 了解当前项目的代码结构和历史提交记录,从而生成更实用的代码。
- 在业务管理中,MCP 可以让 AI 理解文档的背景,从而生成个性化的分析和建议。
4. 模块化与可扩展性
MCP 的架构非常灵活,分为以下两个主要模块:
- MCP 服务器:数据源通过 MCP 服务器暴露内容。
- 现有的 MCP 服务器已经支持 Google Drive、Slack、GitHub 等系统。
- MCP 客户端:AI 应用通过客户端与 MCP 服务器连接。
开发者还可以自己扩展 MCP,创建更多的数据源支持。
5. 开源与社区支持
MCP 是一个完全开源的标准,任何开发者都可以贡献代码或创建新的“连接器”。Anthropic 提供了丰富的开源工具,包括:
- MCP 开发工具包 (SDK):帮助开发者快速上手。
- 开源服务器库:已经为常见的数据源准备了 MCP 服务器(如 Google Drive、Postgres 等)。
- 快速入门指南:让开发者从零开始快速构建 MCP 应用。
这种开放性让 MCP 可以持续迭代和扩展,形成一个健康的开发者生态。
6. 多场景应用支持
MCP 不仅适合企业内部的复杂系统,也适用于开发者个人或团队的需求。例如:
- 企业数据管理:将公司内多个业务系统统一接入 AI,提高工作效率。
- 开发工具集成:在代码开发中,帮助 AI 获取上下文,提高代码生成和调试的准确性。
- 文档协作:帮助 AI 更智能地分析和生成文档,提升协作效率。
7. Claude 桌面支持
Anthropic 的 Claude AI 已经支持通过 MCP 本地服务器连接企业内部的数据,这让企业可以快速部署并测试 MCP 的功能,而不需要直接对外暴露数据。
MCP 的工作原理
- 架构:
- MCP 主机(如 Claude Desktop):与 MCP 服务器交互的应用程序。
- MCP 服务器:负责访问本地资源(如 SQLite 数据库、文件系统)。
- 本地资源:如数据库、文件等,只在本地运行,保证安全性。
- 操作流程:
- 发现服务器:Claude Desktop 启动时,自动检测配置的 MCP 服务器。
- 协议握手:确认 MCP 服务器的能力(如查询数据库)。
- 执行操作:如运行 SQL 查询并返回结果。
可扩展功能
通过 MCP,你可以为 Claude Desktop 添加更多本地集成功能:
- 文件系统访问:让 Claude 处理本地文件。
- PostgreSQL 数据库连接:用于更复杂的数据库操作。
支持 MCP 的其他工具:
- Zed Editor:支持多人协作的高性能代码编辑器。
- Cody:代码智能平台,用于高级搜索和分析。
MCP的三个主要组成部分:
- The Model Context Protocol specification and SDKs
模型上下文协议 规范和 SDK - Local MCP server support in the Claude Desktop apps
在Claude 桌面应用程序中支持本地 MCP 服务器 - An open-source repository of MCP servers
一个开源的 MCP 服务器库
To start building: 开始构建:
- 通过Claude 桌面应用程序安装预构建的 MCP 服务器
- 快速入门指南来构建您的第一个 MCP 服务器
- 开源代码库
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