模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP） 是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。

你可以把MCP想象成AI领域的“USB-C接口”，它能让不同的AI模型与外部工具和数据源轻松连接。

本文将清晰地解释MCP的价值、工作原理，以及它与传统API的关键区别。

什么是MCP？

模型上下文协议（MCP） 就像是为AI模型量身定制的“USB-C接口”，可以标准化地连接AI系统与各类外部工具和数据https://baoyu.io/uploads/2025-03-09-mcp_overview-641a298352ff835488af36be3d8eee52.png36be3d8eee52.png" data-width="100%" data-align="center" alt="什么是MCP？">

就像USB-C接口让你的电脑更容易连接各种设备一样，MCP让AI模型更简单地获取数据、工具与服务。

为什么要用MCP，而不是传统的API？

通常，AI系统想连接外部工具时，需要单独整合多个不同的API。每个API都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。

为什么说传统API就像每扇门都有一把不同的钥匙？

打个比方： API就像不同的门，https://baoyu.io/uploads/2025-03-09-api_overview-0d9335920826e30bba0897997f599829.png35920826e30bba0897997f599829.png" data-width="100%" data-align="center" alt="为什么使用MCP而非传统API？">

传统的API要求开发者为每个服务或数据源单独编写代码和整合方案。

MCP背后是谁？

MCP最早由Anthropic ↗公司开发，目的是帮助AI模型（如Claude）更容易地连接工具和数据源。

但现在，MCP已经成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用它，这也让它逐渐成为AI与工具互动的新标准。

? 想深入了解？可以访问官方的MCP规格文档 ↗。

MCP与API快速对比

MCP与传统API关键区别：

单一协议： MCP像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。

动态发现： AI模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。

双向通信： MCP支持类似WebSockets的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。

为什么要有双向通信？

MCP提供实时互动，模型能：

MCP如何工作：架构原理

MCP主机（Host）： 如Claude桌面应用或智能开发环境（IDE），需要访问外部数据或工具。

MCP客户端（Client）： 与MCP服务器建立一对一的稳定连接。

MCP服务器（Server）： 提供特定功能，连接本地或远程的数据源。

本地数据源： 文件、数据库或服务。

远程服务： 外部API或互联网服务。

简单说，MCP像一座桥梁： 它本身不处理复杂逻辑，只负责协调AI模型与工具之间的信息流动。

实际中的MCP客户端案例

比如，一个Python脚本（client.py）作为MCP客户端，可以轻松连接MCP服务器，以控制Gmail、Slack或日历应用，无需每个工具单独编写代码。

MCP应用案例：什么时候用它？

设想下面几个场景：

1. 旅行规划助手

2. 智能IDE（代码编辑器）

3. 复杂的数据分析

MCP的好处

什么时候传统API更适合？

如果你的应用场景需要精准且严格受控的交互方式，那么传统API可能更合适。MCP提供广泛而灵活的动态能力，更适合需要上下文理解的场景，但不一定适用于严格受控的场合。

传统API更合适的场景：

需要细粒度控制、功能严格限制；

更偏好紧耦合以提升性能；

希望最大化交互的可预测性。

如何开始使用MCP？

快速集成MCP的步骤：

定义能力： 明确你的MCP服务器提供哪些功能。

实现MCP层： 按照协议标准进行开发。

选择通信方式： 本地连接（标准输入输出）或远程连接（如WebSockets）。

创建资源/工具： 开发或连接你的数据源和服务。

建立客户端连接： 与MCP服务器建立安全稳定的连接。

总结

MCP让AI与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。

结论

MCP不仅仅是另一种API，而是一个强大的连接框架，让AI应用能更智能、更动态地融入丰富的上下文环境，快速实现复杂的功能互动。