什么是MCP

Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出的一種開放協議標準，目的在于標準化LLM 與外部數據源、工具及服務之間的交互方式。MCP 被廣泛類比為“AI 領域的 USB-C 接口”

MCP與Function Calling的區別

MCP 的核心概念

1. 架構與組件

MCP 采用 客戶端-服務器（Client-Server）架構，主要包括以下核心組件：

• MCP Host：運行 AI 模型的環境，如 Claude Desktop、Cursor IDE 等
• MCP Client：嵌入在 Host 中的組件，負責發起請求并與 MCP Server 通信
• MCP Server：輕量級服務，提供特定功能（如數據查詢、API 調用等），供 AI 模型調用

2. 核心功能

MCP 提供三種關鍵能力：

• Resources（知識擴展）：提供結構化數據（如數據庫、文檔）以增強 AI 的上下文理解
• Tools（工具調用）：允許 AI 執行外部操作（如發送郵件、查詢 GitHub、調用智能合約等）
• Prompts（提示模板）：預定義的指令模板，優化 AI 的任務執行

MCP 的使用場景

1. 增強 AI 的實時性與執行能力

• 實時數據訪問：MCP 允許 AI 訪問最新數據（如股票行情、新聞），而非僅依賴訓練時的靜態數據
• 自動化任務：AI 可通過 MCP 直接執行任務，如整理文件、發送郵件、管理代碼倉庫等
• 區塊鏈交互：MCP 可集成以太坊智能合約，讓用戶通過自然語言完成鏈上操作（如 DeFi 交易）。

2. 去中心化 AI 生態

• 創作者經濟：個人或企業可搭建 MCP Server 提供特定服務（如鳥類知識庫），并通過調用次數獲得收益
• 抗審查與去中心化：MCP 使 AI 能力分散在多個 Server 上，減少大公司壟斷風險

3. 開發者工具

• 簡化集成：MCP 標準化了 AI 與外部系統的交互，開發者無需為每個數據源編寫定制 API
• 多模態支持：MCP 可整合語音、圖像、傳感器數據等，使 AI 具備更全面的環境感知能力