Model Context Protocol (MCP) 简介

Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 开发的一个创新的开源工具，它彻底改变了 AI 助手连接系统和工具的方式。在本文中，我们将深入探讨 MCP 的理论、架构和实际应用。

Model Context Protocol (MCP) 是什么？

MCP 简介 MCP 是一个开创性的协议，它填补了 AI 模型和实时数据之间的空白。这是一个可以在 GitHub 上获取的开源工具，其主要功能是通过将 AI 助手或代理连接到相关数据所在的系统和工具，使连接更加高效。

LLMs 面临的挑战 大型语言模型 (LLMs) 面临的一个重要挑战是数据访问受限。AI 模型通常缺乏对实时或领域特定数据的访问，因为它们与外部系统没有内在连接。通过使用 MCP 可以克服这些问题，MCP 解决了 LLMs 面临的这两个主要问题。

MCP 架构概述 MCP 的核心架构由三个主要组件组成：Host（主机）、Client（客户端）和 Server（服务器）。主机可以是任何 LLM，如 Claude，通过 MCP 协议连接到服务器。服务器可以访问本地数据源和远程服务。

MCP 主机和客户端解释 MCP 主机是一个使用 MCP 访问数据的程序或工具。主机可以视作 Cloud 桌面应用，其中包含一个 MCP 客户端，该客户端促进与 MCP 服务器的通信。客户端可以视作连接服务器和主机之间的信使。

MCP 服务器解释 MCP 服务器是一个轻量级的程序，通过 MCP 协议暴露特定功能。这些服务器可以访问本地数据源，如计算机上的文件，以及远程服务，如天气 API。

MCP 的实际应用 MCP 有许多实际应用，例如在特定目录中创建文件夹或调用天气 API。这些应用得益于 MCP 协议，它使得 AI 助手与系统之间的通信更加无缝。

MCP 的工作流程 MCP 的工作流程包括主机向客户端发送提示，然后客户端使用标准化的 MCP 协议向不同的 MCP 服务器发送请求。服务器可以访问本地数据源或远程服务，并将结果返回给主机。

工具和服务器解释 每个服务器都有提供特定功能的工具，例如创建文件或读取文件内容。这些工具使得服务器可以访问特定目录并执行所需的操作。

结论和未来视频 总之，MCP 是一个强大的工具，使 AI 助手能够更有效地连接到系统和工具。在未来的视频中，我们将探讨如何在 Cloud 桌面应用中集成现有的服务器，并创建用于特定用例的自定义服务器。