什么是 Model Context Protocol？将人工智能连接到您的世界
使用 Model Context Protocol 将 AI 助手连接到您的工具，无需自定义集成。
人工智能模型的好坏取决于为其提供的环境。像 Claude 这样的人工智能助手可以回答问题并执行一系列令人印象深刻的任务，但如果他们无法访问所需的数据或工具，他们能为你做的事情就会受到限制。通常，您可以通过将上下文从一个选项卡复制并粘贴到另一个选项卡来解决此问题，无论是在 Google Drive 中编辑文档、在 Slack 中回复线程，还是在 IDE 中更新代码。这个过程是缓慢的、手动的，并且存在遗漏重要上下文的风险。
Model Context Protocol (MCP) 提供了一个开放的解决方案，可在所有人工智能应用程序和助手中广泛使用。在本文中，您将了解 MCP 是什么、它的工作原理、它的重要性以及它的适用人群。您将看到 MCP 的实际示例，并了解如何立即开始使用或构建 MCP。
什么是 Model Context Protocol (MCP)？
Model Context Protocol 是一个开放标准，定义了 LLM 如何与外部系统通信。
将 MCP 视为法学硕士的 USB-C。正如 USB-C 为您的手机、笔记本电脑和其他设备提供通用连接器一样，MCP 为法学硕士提供了与外部系统连接的通用格式。在 USB-C 出现之前，每个电子产品都有自己的电缆：iPhone 的 Lightning、Android 的 micro-USB、相机的专用连接器。随着越来越多的设备采用 USB-C，整个生态系统的连接变得无缝。
MCP 为 AI 集成带来了同样的简单性。在 MCP 之前，每个应用程序和数据库都需要自定义代码才能与 LLM 连接。 Google Drive 需要自己的集成，Slack 需要另一个，Figma 又需要另一个。现在，MCP 提供了一种单一的标准化格式，用于将这些工具连接到 Claude 和其他人工智能应用程序。
MCP 从哪里来？
MCP 是由 David Soria Parra 和 Justin Spahr-Summers 在 Anthropic 创建的。这个想法源于 David 对在 Claude 桌面和他的集成开发环境 (IDE) 之间不断复制代码的挫败感。 David 认识到这是一个典型的 M×N 问题，其中多个应用程序需要多个集成，因此向 Justin 提出构建一个协议来解决这个问题。他们基于流行的语言服务器协议设计了 MCP，并在 Anthropic 的支持下于 2024 年 11 月开源，以确保整个 AI 生态系统都能受益。
MCP 如何工作？
MCP 通过双面方法工作。 AI Agent和聊天机器人（例如 Claude）创建 MCP 客户端，因此它们可以连接到 Notion、Canva 或 Figma 等应用程序，这些应用程序通过 MCP 服务器提供工具和数据。
通过构建 MCP 客户端，AI Agent和聊天机器人可以访问社区构建的数千个 MCP 服务器，为他们提供了扩展其功能的直接途径。通过构建 MCP 服务器，公司和开发人员可以让他们的产品随时可供人工智能使用，从而创造一条提供价值的新途径。
由于 MCP 是开源的，任何人都可以构建 MCP 服务器或客户端。
为什么 MCP 很重要？
MCP 允许法学硕士超越聊天并执行现实世界的任务：阅读电子邮件线程并发送回复，访问代码库并部署更新，或审查设计简介并生成初稿。该协议为法学硕士与外部系统、工具和应用程序连接以访问数据并采取行动奠定了基础。这提供了：
人工智能的通用兼容性
AI 助手可以访问数千种工具 - 一旦 AI 助手实现 MCP（通过 MCP 客户端），它就可以立即连接到数千个 MCP 兼容应用程序，从专业编码工具到企业工作流程平台，而无需为每个应用程序构建自定义集成。
工具和应用程序可同时连接到每个人工智能助手——Notion、Figma 或 Asana 等公司构建了一个 MCP 服务器，可与任何兼容的人工智能助手（即已实现 MCP 客户端）配合使用。开发者只需为所有AI连接构建一个集成。
开放的人工智能原生生态系统
任何人都可以构建和共享 - 作为开放标准，开发人员或公司发布的 MCP 服务器与任何 MCP 客户端兼容。这种开放性创建了一个由数千个社区构建的服务器组成的蓬勃发展的生态系统，加速了人工智能助手工具和应用程序的可用性。
通过设计使软件易于人工智能访问——传统软件是为人类使用网络界面而构建的。 MCP提供专为AI交互而设计的并行接口，让应用程序真正成为AI原生。这意味着人工智能模型和人们已经使用的工具之间可以更好、更可靠地集成。
Agent的基本协议
MCP 为 AI Agent创建基础设施以访问任意数量的服务和工具，从而创建真正的端到端任务自动化。随着越来越多的应用程序采用该协议，能够独立处理复杂、多步骤工作流程的人工智能Agent的愿景变得越来越实用。
MCP 适合谁？
开发人员可以获得一种标准化的方法来构建一次集成，并让它们与任何兼容的人工智能一起工作。企业获得可在整个组织范围内扩展的安全、IT 控制的 AI 连接。消费者可以立即将他们喜爱的工具连接到人工智能，无需任何技术知识。
对于开发人员：将人工智能连接到应用程序的一种标准
开发人员可以遵循单一标准将外部产品连接到您的人工智能应用程序和Agent。这简化了构建集成的过程，增加了可连接产品的数量，并提高了生态系统中连接的整体质量和安全性。
构建一个可以连接到许多应用程序的Agent？构建一个连接到许多Agent的应用程序？ MCP 使您能够访问具有简化集成的兼容工具生态系统。
对于企业：整个组织内安全、可扩展的 AI 连接
企业可以更有效地推动人工智能工具和应用程序的内部采用，因为 MCP 简化了将系统连接到人工智能的过程。这有助于使人工智能在您的组织内更加紧密地联系在一起，从而扩展其功能和对您的员工的有用性。
对于消费者：即时访问您最喜欢的工具
MCP 为最终用户提供了他们最喜欢的人工智能助手和工作工具之间的无缝连接。它可以更轻松地自动执行任务并避免跨选项卡复制和粘贴。简而言之，MCP 让 AI 能够更好地访问和连接您的世界。
在 Claude 中，您可以立即连接到 MCP 服务器，称为连接器。这为您提供了一种将 Claude 连接到您最喜爱的工作应用程序的简单方法。
运行中的连接器 (MCP)
当您看到 MCP 与您已使用的工具一起运行时，它的真正价值就会变得清晰。以下是 MCP 用于为 Claude（称为连接器）中的集成提供动力的一些示例：
Claude 中的画布
Canva 连接器允许 Claude 直接在 Canva 内生成新设计。使用 MCP、Claude 可以连接到 Canva 提供的工具，在画布上生成设计。
Claude 中的概念和线性
使用 Notion 和 Linear 连接器，Claude 可以访问您在 Notion 中的页面并使用它们来更新 Linear 中的票证。在这里，MCP 在单独的项目管理系统中创建了非结构化上下文到有组织的工单的无缝传输。
Figma 在 Claude Code
Figma 连接器允许 Claude 访问 Figma 中的设计。这使得 Claude Code 可以根据 Figma 中创建的设计创建网站、应用程序或用户界面的工作原型。
可用的 Claude 连接器
Claude 连接器包括以下集成：
• 工作区文档的概念
• 线性问题跟踪
• 支付数据条带
• Canva 和 Figma 提供设计帮助
• 用于自动化 CRM 任务的 Hubspot
• 用于错误跟踪的哨兵
• ...还有更多
每个连接器只需几秒钟即可配置为 Claude 工作环境的一部分。除了 Claude 之外，开源 MCP 注册表上还有一个 MCP 服务器生态系统。
开始探索 MCP
根据您的需要，存在两种路径。
Claude 中的连接器
连接器是预先构建的，使 Claude 能够即时访问工具、数据库和应用程序，并为您提供一组新的功能。打开 Claude ，浏览可用的连接器，然后单击以添加它们。
构建自定义 MCP 连接
MCP 是开源的，这意味着任何人都可以采用 MCP 将 AI 连接到应用程序。 Model Context Protocol 文档逐步介绍了如何使用 MCP 进行构建。
开始使用
如果您想尝试 MCP，请首先浏览 Claude 连接器，您可以立即开始与 Claude 一起使用。
如果现有的 MCP 服务器尚不存在，则创建自己的服务器需要一些工作，但如果您知道 TypeScript 或 Python，则不会太复杂。 Model Context Protocol 快速入门包含可根据您的需要进行修改的工作示例。
不。MCP 是一个开源协议。虽然 Claude 率先采用了 MCP，但其他人工智能提供商现在也采用了相同的协议，允许任何人连接到 MCP 服务器的同一生态系统。
不适用于使用连接器。浏览、安装、验证。就是这样。构建自定义 MCP 服务器需要 TypeScript 或 Python 知识，但不断增长的连接器库涵盖了大多数主流工具。
每个服务器请求特定权限以允许 Claude 访问它。您可以随时批准或拒绝访问以及撤销权限。
MCP 使用高效的协议。本地服务器的 Stdio 传输提供最小的开销。服务器发送事件 (SSE) 和远程服务器的可流式 HTTP 维护持久连接。响应流可防止大数据操作超时。该协议支持分页、过滤和部分响应，以有效处理大型数据集。