MCP（模型上下文協議）入門教程

MCP（模型上下文協議）入門教程：連接AI與外部世界的萬能插座

1 MCP是什么？

1.1 基本概念

MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）是一個開放協議，專門用于AI模型與外部數據源和工具之間的標準化交互。簡單來說，MCP就像是AI世界的"萬能插座"，它定義了一套標準化的接口，讓大語言模型（LLM）能夠安全、高效地訪問和使用外部工具、數據源和能力。該協議由AI公司Anthropic于2024年11月推出，旨在解決AI模型在訪問碎片化外部數據時面臨的難題。

在沒有MCP之前，每個AI應用都需要單獨編寫代碼來連接各種外部工具和數據源，這就像每個電器廠商都生產自己專屬的插座一樣，導致效率低下且兼容性差。有了MCP之后，任何支持MCP協議的AI模型（如Claude、GPT等）都可以無縫連接任何支持MCP協議的工具和服務，大大提高了開發效率和靈活性。

1.2 為什么需要MCP？

MCP主要解決了以下幾個核心問題：

標準化問題：統一了AI模型與外部工具交互的方式，避免了為每個工具單獨開發適配器。
生態碎片化：不同廠商提供的工具和服務可以通過MCP協議被各種AI模型使用，形成了開放的生態系統。
安全性：提供了明確的安全框架，確保用戶對數據訪問和工具執行有完全的控制權。
可組合性：多個MCP服務器可以組合使用，創造出更強大的功能組合。

MCP的價值在于它將工具適配工作從雙向簡化為單向。以前，既要修改模型又要修改工具才能實現集成；現在，只要工具支持MCP協議，任何兼容MCP的模型就都能使用它。這不僅降低了開發成本，也加速了AI應用生態的創新步伐。

2 MCP的核心組件與工作原理

2.1 核心組件

MCP生態系統中有三個核心組件，它們協同工作實現了AI與外部資源的連接：

MCP服務器（Server）：提供具體工具和能力的一方。例如，一個可以提供計算服務的計算器服務器，一個可以訪問文件系統的文件服務器，或者一個可以查詢數據庫的數據庫服務器。服務器負責向客戶端宣告自己提供哪些工具和資源。
MCP客戶端（Client）：通常是大模型或智能體，它是使用工具的一方。客戶端發起請求，如"請搜索最新新聞"或"請讀取這個文件"。
MCP協議（Protocol）：規定客戶端和服務器之間如何通信的標準規則。它基于JSON-RPC 2.0標準，定義了請求和響應的格式，確保雙方能夠相互理解。

表：MCP的三大核心組件對比

組件	角色	功能	示例
MCP服務器	能力提供者	提供工具、資源和提示模板	計算器服務器、文件服務器、數據庫服務器
MCP客戶端	能力使用者	發起請求并使用服務器提供的功能	Claude、GPT、Cursor IDE等AI模型或應用
MCP協議	通信規則	定義客戶端和服務器之間如何交互	JSON-RPC 2.0格式的消息交換

2.2 MCP的工作原理

MCP的工作流程可以概括為以下幾個步驟：

建立連接：客戶端與服務器之間通過stdio或網絡(socket)方式建立連接。
能力協商：雙方通過交換初始化信息確認彼此支持的功能特性。
工具發現：客戶端向服務器請求工具列表，服務器返回自己提供的所有工具及其描述和參數要求。
工具調用：客戶端選擇需要的工具，按照要求的格式發送請求給服務器。
執行與返回：服務器執行相應操作并將結果返回給客戶端。
結果處理：客戶端將結果整合到AI的響應中呈現給用戶。

這個過程類似于一個人走進工具租賃店：首先查看工具清單（工具發現），然后選擇需要的工具并提出使用請求（工具調用），店員使用工具完成操作并返回結果（執行與返回），最后這個人將結果用于自己的工作中（結果處理）。

2.3 MCP提供的三大能力

MCP服務器主要提供三類基本能力，使AI模型能夠與外部世界交互：

工具（Tools）：AI模型可以執行的函數。例如，執行計算、搜索網絡、操作文件等。工具允許AI模型執行實際操作而不僅僅是生成文本。
資源（Resources）：AI模型可以訪問的數據或文件。例如，數據庫記錄、本地文件、API數據等。資源為AI模型提供了上下文信息，增強其回答的準確性和相關性。
提示模板（Prompts）：預定義的提示詞模板和工作流。這些模板可以幫助用戶更有效地與AI交互，標準化常見任務的執行流程。

3 MCP的兩種通信模式

MCP支持兩種主要的通信模式，適用于不同的使用場景：

3.1 Stdio模式（標準輸入輸出）

Stdio模式通過進程間的標準輸入輸出流進行通信，是本地開發和個人使用中最常見的模式。

工作原理：服務器作為一個本地進程啟動，客戶端通過stdin（標準輸入）發送請求，通過stdout（標準輸出）接收響應。
優點：更安全、更簡單，無需處理網絡配置。
缺點：僅限于本地機器使用。
適用場景：個人電腦上的工具集成，如讓AI助手訪問本地文件系統。

3.2 Socket模式（套接字）

Socket模式通過網絡端口進行通信，類似于傳統的Web服務器。

工作原理：服務器綁定到特定端口（如localhost:8000）偵聽請求，客戶端通過網絡連接到這個地址和端口進行通信。
優點：更靈活，允許遠程連接和多客戶端共享。
缺點：需要配置網絡和安全性設置。
適用場景：需要遠程訪問或共享服務的場景，如企業內多個用戶訪問同一個MCP服務器。

表：MCP的兩種通信模式對比

特性	Stdio模式	Socket模式
通信方式	進程間管道（stdin/stdout）	網絡（TCP/WebSocket）
運行方式	通常由客戶端啟動和管理	作為獨立后臺服務運行
連接范圍	僅限本地機器	可以是本地或遠程機器
安全性	高（無開放網絡端口）	需要配置防火墻和認證
使用場景	個人工具集成	遠程訪問或共享服務

在實際應用中，MCP網關的概念被提出來解決多個MCP服務器的集中管理問題。MCP網關作為一個中間層，接收客戶端的請求并將其路由到適當的MCP服務器，簡化了客戶端的配置和管理工作。

4 MCP的實際應用場景

MCP協議的應用范圍非常廣泛，從個人效率工具到企業級系統集成都可以發揮重要作用。以下是一些常見的應用場景：

4.1 個人效率提升

智能文件處理：通過MCP服務器，AI助手可以讀取、分析和總結本地文件的內容，幫助用戶快速獲取文檔要點。
知識管理：集成像Obsidian這樣的筆記工具，讓AI能夠訪問和整理用戶的個人知識庫。
個性化搜索：連接各類搜索API，使AI能夠獲取最新信息而不是僅依賴訓練數據。
日程與郵件管理：通過Gmail和日歷的MCP服務器，AI可以幫忙管理郵件和日程安排。

4.2 云服務與數據分析

云資源管理：微軟推出的Azure MCP Server可以無縫接入多種Azure服務，包括Azure Cosmos DB、Azure Storage和Azure Monitor等核心服務，覆蓋從數據庫查詢到存儲管理再到日志分析等全方位功能。
數據庫操作：Azure Database for PostgreSQL Flexible Server專用服務器支持用戶列出數據庫和表、執行查詢以及修改數據等關鍵任務。
性能監控：DeepFlow推出的eBPF MCP Server可以提供函數級別的精細化性能分析結果，幫助開發者識別代碼性能瓶頸。

4.3 智能體與編程助手

代碼分析與評審：通過MCP服務器，AI編程助手可以訪問代碼庫、執行代碼分析并提供改進建議。
自動化開發流程：在Cursor等AI編程IDE中，MCP可以用于自動化生成提交消息、創建PR等Git工作流。
智能調試：當代碼出現問題時，AI可以通過MCP訪問運行時數據，幫助診斷和解決問題。

4.4 行業特定應用

學術研究：arXiv的MCP服務器可以幫助研究人員獲取科學文章，Docling MCP服務器則能協助解析學術文檔。
電商與消費：值得買科技的"海納"MCP Server提供了商品搜索功能，準確率高達97.2%，為AI應用提供消費信息服務。
基因研究：某基因研究平臺采用MCP協議實現數據分析流水線，使跨機構協作效率提升60%。

這些應用場景展示了MCP協議的強大靈活性和實用性，它幾乎可以應用于任何需要AI與外部系統交互的領域。

5 如何開始使用MCP

5.1 準備工作

要開始使用MCP，你需要準備以下基本環境：

安裝必要的運行環境：
- Node.js：用于運行基于JavaScript的MCP服務器
- uv：Python包管理工具，用于安裝Python相關的MCP服務器
選擇MCP客戶端：支持MCP的客戶端主要包括兩類：
- AI聊天客戶端：如Claude Desktop、Chatwise、Cherry Studio等
- AI編程IDE：如Cursor、Windsurf等

5.2 配置MCP服務器的基本步驟

配置MCP服務器通常遵循以下流程：

獲取MCP服務器：從MCP聚合網站（如mcp.so和smithery.ai）查找需要的MCP服務器。
獲取必要的API密鑰：許多MCP服務器需要API密鑰才能工作，如OpenAI API密鑰、Google API密鑰等。
配置客戶端連接MCP服務器：
- 對于Stdio模式的服務器，需要在客戶端配置文件中添加服務器啟動命令和參數
- 對于Socket模式的服務器，只需要提供服務器URL和必要的認證信息
測試連接：啟動客戶端并驗證是否成功連接到MCP服務器。

下面是一個典型的MCP配置示例（用于Cursor IDE的配置文件）：

json{"mcpServers": {"DeepFlow_Git_Commit_Profile": {"url": "http://$deepflow_controller_ip:20080/mcp","headers": {}}}
}

5.3 簡單示例：創建一個計算器MCP服務器

為了更好地理解MCP的工作原理，讓我們看一個簡單的計算器MCP服務器的示例代碼：

pythonimport json
from mcp.server import Server
from mcp.server.stdio import stdio_server# 創建服務器實例
server = Server("calculator-server")# 提供工具列表
@server.list_tools()
async def list_tools():return [{"name": "add","description": "Add two numbers","inputSchema": {"type": "object","properties": {"a": {"type": "number", "description": "First number"},"b": {"type": "number", "description": "Second number"}},"required": ["a", "b"]}}]# 實現工具功能
@server.call_tool()
async def call_tool(name: str, arguments: dict):if name == "add":result = arguments["a"] + arguments["b"]return [{"type": "text","text": f"The sum of {arguments['a']} and {arguments['b']} is {result}"}]else:raise ValueError(f"Unknown tool: {name}")# 主函數
async def main():async with stdio_server() as (read_stream, write_stream):await server.run(read_stream, write_stream)if __name__ == "__main__":import asyncioasyncio.run(main())

這個簡單的MCP服務器提供了一個加法工具，AI客戶端可以通過MCP協議調用這個工具來執行加法運算。在實際應用中，MCP服務器可以提供更復雜的功能，如數據庫訪問、API調用、文件操作等。